泛娱乐与广告

智能视频剪辑和生成解决方案指南

借助 AI 技术,实现视频内容自动化、智能化处理与创作的过程,具有高效快捷、精准控 制、多样化功能等特点,能通过数据驱动提升质量,为创作和制作提供灵感和支持。

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智能视频剪辑和生成
解决方案指南

借助 AI 技术,实现视频内容自动化、智能化处理与创作的过程,具有高效快捷、精准控 制、多样化功能等特点,能通过数据驱动提升质量,为创作和制作提供灵感和支持。

概览

概览

在媒体娱乐行业中,对于中长视频的视频的总结,剪辑,翻译,短视频;短剧的特效,变换,重新配音这些工作任务,通过传统的视频工具链,需要大量的人力和时间,从成本,效果,创意几方面都有挑战。亚马逊云科技打造了智能视频剪辑解决方案指南,通过多模态大模型对视频内容进行深入理解,在此基础上支持视频智能剪辑,视频智能花絮制作,视频智能翻译,视频智能配音,视频横竖屏转换,视频换脸对口型等功能。 该指南基于亚马逊云科技 Amazon BedrockAWS Elemental MediaConvert、Amazon TranslateAmazon Transcribe 等服务,构建基于视频理解的智能视频剪辑系统,用于 UGC,PGC 视频的快速生成,实现视频内容自动化、智能化处理与创作的过程,具有高效快捷、精准控制、多样化功能等特点,并能通过数据驱动提升质量,为创作和制作提供灵感和支持。

在媒体娱乐行业中,对于中长视频的视频的总结,剪辑,翻译,短视频;短剧的特效,变换,重新配音这些工作任务,通过传统的视频工具链,需要大量的人力和时间,从成本,效果,创意几方面都有挑战。亚马逊云科技打造了智能视频剪辑解决方案指南,通过多模态大模型对视频内容进行深入理解,在此基础上支持视频智能剪辑,视频智能花絮制作,视频智能翻译,视频智能配音,视频横竖屏转换,视频换脸对口型等功能。 该指南基于亚马逊云科技 Amazon BedrockAWS Elemental MediaConvert、Amazon TranslateAmazon Transcribe 等服务,构建基于视频理解的智能视频剪辑系统,用于 UGC,PGC 视频的快速生成,实现视频内容自动化、智能化处理与创作的过程,具有高效快捷、精准控制、多样化功能等特点,并能通过数据驱动提升质量,为创作和制作提供灵感和支持。

中长视频客户

中长视频客户

客户需求
  • 大量总结和视频拆条
  • 识别视频中的场景与物体
  • 将视频转裁剪为短视频
  • 创建精彩片段
  • 将视频翻译并添加字幕
  • 去除水印和 logo
客户挑战
  • 大量视频资源难以高效处理和利用
  • 手动总结、分段、剪辑和翻译视频,工作量大,效率低下
  • 难以快速响应创建短视频和精彩片段内容的用户需求
  • 无法自动识别和修改视频中的人物、物体和场景元素
实现的功能
  • 基于视频语音的视频理解
  • 基于视频帧的视频理解
  • 智能分段拆条
  • 智能多语言字幕
  • 智能多语言配音去水印和和字幕

短视频、短剧、直播客户

短视频、短剧、直播客户

客户需求
  • 理解视频内容
  • 将视频分段剪辑成片段
  • 将视频翻译并配音到其他语言
  • 将演员的真实面部形象修改成虚拟角色形象
客户挑战
  • 如何实现高效、自动化的加工能力
  • 如何实现视频内容本地化效率低,快速响应全球用户需求
  • 如何快速将直播内容转化为点播视频
  • 如何创新视频内容给用户带来新鲜体验
实现的功能
  • 人物识别
  • 换脸为多个种族虚拟人物
  • 智能多语言人物配音
  • 口播,短剧人物对话翻译和字幕
  • 多语言口型匹配

优势

优势

集成业界先进的基础模型

保证对于剧情的理解准确率和效率,自动生成视频摘要、关键词标签,提高视频制作、剪辑的效率。

弹性私有化部署

支持私有化部署,采用弹性以及松耦合架构,满足对业务灵活性和安全性的需求。

视频资产和隐私保护

有效保护视频资产和客户隐私数据,视频数据不会用于公共基础模型训练。

基于亚马逊云科技全球基础设施部署

及时响应全球用户需求,同时可以与亚马逊云科技其他媒体服务或者方案无缝集成,为客户提供全面的视频内容分析解决方案。

架构图及说明

智能视频剪辑和生成解决方案指南架构图
第 1 步

用户访问托管在 Amazon ECS 上的前端页面,静态资源存储在 Amazon S3 中。

第 2 步

用户通过前端页面上传视频到 S3。

第 3 步

前端页面通过 Amazon API Gateway 调用 API,视频理解模块运行 Step Functions 流程,使用 Amazon TranscribeAmazon RekognitionAmazon SageMaker 来创建视频的原始数据,然后让 Amazon Bedrock 与 Claude3 模块来理解视频。

第 4 步

视频的原始数据、分段和字幕将保存到 Amazon DynamoDB 中,一些视频帧将保存在 Amazon S3 中。

第 5 步

用户可以触发 Step Functions 视频剪辑模块,根据第 3 步中的视频分段数据剪辑视频。

第 6 步

用户可以触发 Step Functions 中的 Amazon TranslateAmazon Polly 视频翻译模块,根据第 3 步中的字幕数据,将视频翻译并为不同语言进行配音。

第 7 步

用户可以触发 Step Functions 进行基于视频理解数据和视频帧理解数据的逐帧视频处理。

架构图及说明

智能视频剪辑和生成解决方案指南架构图
第 1 步

用户访问托管在 Amazon ECS 上的前端页面,静态资源存储在 Amazon S3 中。

第 2 步

用户通过前端页面上传视频到 S3。

第 3 步

前端页面通过 Amazon API Gateway 调用 API,视频理解模块运行 Step Functions 流程,使用 Amazon TranscribeAmazon RekognitionAmazon SageMaker 来创建视频的原始数据,然后让 Amazon Bedrock 与 Claude3 模块来理解视频。

第 4 步

视频的原始数据、分段和字幕将保存到 Amazon DynamoDB 中,一些视频帧将保存在 Amazon S3 中。

第 5 步

用户可以触发 Step Functions 视频剪辑模块,根据第 3 步中的视频分段数据剪辑视频。

第 6 步

用户可以触发 Step Functions 中的 Amazon TranslateAmazon Polly 视频翻译模块,根据第 3 步中的字幕数据,将视频翻译并为不同语言进行配音。

第 7 步

用户可以触发 Step Functions 进行基于视频理解数据和视频帧理解数据的逐帧视频处理。

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