新芽专题介绍：自动剪辑算法及场景应用

Last updated on Oct 3, 2025

选择此专题并在新芽系列课程中获得优秀的同学，可以免去前期筛选考核流程，直接进入南开大学媒体计算团队以及国家人工智能学院等合作院校团队推免生招收面试的最后一轮。

一、专题介绍

1.1 研究背景

随着短视频平台（如抖音、B 站）、在线教育、企业宣传等领域的爆发式增长，对视频内容的生产需求呈现指数级上升。传统视频剪辑依赖人工操作，用户需掌握专业软件，完成一段个性化剪辑平均耗时巨大且过程繁琐。与此同时，以多模态大模型（Multimodal large language model）为基础的智能代理（AI agent）技术为解决这一痛点提供了可能，多模态大模型可实现对画面内容的识别与理解（如人物、物体、场景），智能代理能根据用户的实际需求提供个性化的剪辑策略，深度学习技术推动视频剪辑从 “人工手动” 向 “智能自动” 转型，是当前 AI 应用落地的核心方向之一。

1.2 研究意义

在 AI 时代，将视频剪辑从传统的 “人工手动” 模式转变为 “智能自动”，无疑是一次具有深远影响的变革。它极大地降低了剪辑门槛，使得创作者们只需掌握与大模型对话的技巧，便能轻松开展智能剪辑工作。这一自动化流程的实现，在提升行业效率、降低生产成本的同时，还在多个维度产生了积极而广泛的影响。

降低剪辑门槛，释放创作潜力：自动剪辑系统可让 “非专业用户” 通过自然语言完成个性化剪辑，无需掌握复杂软件操作，覆盖自媒体博主、家长、教师等泛创作人群，推动视频创作从 “专业领域” 走向 “大众领域”。
提升行业效率，降低生产成本：对于企业宣传、在线教育、影视后期等场景，自动剪辑系统可以提升剪辑效率。例如，教育机构可以快速生成知识点集锦；影视公司可以缩短预告片制作周期，大幅降低人力成本。
推动 AI 技术融合落地：视频自动剪辑需整合视频理解、指令调整、提示工程、音频信息提取、智能代理等技术，其研究过程可反哺各技术领域的算法优化，成为 AI 多模态技术落地的重要 “试验场”。

因此，这一研究主题不仅意义重大，而且是 AI 时代利用深度学习算法完成实际生产应用的典型案例，非常适合作为本科生进入科研领域的启蒙训练。

▲ 视频自动剪辑算法可以提升生产效率，在多个场景有广泛应用前景。

1.3 当前主要挑战

实现视频自动剪辑与场景应用，仍存在以下挑战：

挑战一：prompt 语义理解的准确性问题 用户输入的剪辑需求常存在模糊化、口语化特征（如 “剪一段有氛围感的片段”、“挑几个好玩的镜头”），现有模型难以精准解析使用者的主观需求，易出现需求与剪辑结果不匹配的问题。
挑战二：复杂场景下的内容识别精度不足 视频中存在 “人物遮挡”、“动态场景（如运动赛事）”、“低清晰度画面” 时，CV 模型对 “关键人物、核心动作、场景边界” 的识别精度会大幅下降，导致剪辑出的片段出现 “画面断裂”“关键信息缺失”（如漏剪人物对话镜头）等问题。
挑战三：大模型对多模态信息的理解能力欠缺 尽管多模态大模型理论上能够整合文本、图像、音频等多种信息，但实际应用中仍暴露出理解缺陷。因为大模型有记忆问题，无法整体的理解电影的全部内容，因此在某些有深度的片段会导致理解欠缺。

二、学习资料与参考文献

为了引导新芽学子逐步进入研究，本专题结构分为以下三部分：

2.1 基础教材与学习材料

在开始探险之前，你需要掌握一些基础的“内功心法”，这些是后续一切学习的基石。以下是你可以使用的一些书籍/教程：

李沐《动手学深度学习》——适合中文初学者的深度学习教材，以及课程系列视频
《Deep Learning》（Ian Goodfellow 等）——深度学习入门经典教材
PyTorch 官方教程，也可以使用 PyTorch 中文文档
《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher M. Bishop）——机器学习原理入门（难度不小）

此外，你也可以使用一些入门工具：

Google Colab：免费云平台，不用安装软件，就能跑PyTorch代码。
Kaggle平台：免费数据集和竞赛
FFmpeg 音视频处理教程：FFmpeg帮助掌握音视频编解码、帧提取、多轨道合成等基础操作。

Tips：务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段学习的心态，在干中学，遇到不明白的再回溯补基础。

2.2 入门文献（多模态大模型）

学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解 AI 大模型这一通用技术。仅用于入门，不可选择此部分文献汇报。

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (ICML 2021)
GPT-4: GPT-4 Technical Report (Arxiv 2023)
Gemini: Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models (Arxiv 2023)
InternVL: InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks (Arxiv 2023)
LaVIT: Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization (ICML 2024)
LayoutLLM: LayoutLLM: Layout Instruction Tuning with Large Language Models for Document Understanding (CVPR 2024)
VideoRoPE: VideoRoPE: What Makes for Good Video Rotary Position Embedding? (ICML 2025)
FIHA: FIHA: Autonomous Hallucination Evaluation in Vision - Language Models with Davidson Scene Graphs (ACL 2025)

2.3 进阶文献（多模态大模型驱动的AI代理与提示工程）

学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation (Arxiv 2021)
CoT: Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (NeurIPS 2022)
综述: A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications (Arxiv 2024)
LoT: Enhancing Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models through Logic (Arxiv 2023)
Self-Refine: Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback (NeurIPS 2023)
KgCoOp: Visual-language prompt tuning with knowledge-guided context optimization (CVPR 2023)
OpenICL: OpenICL: An Open-Source Framework for In-context Learning (Arxiv 2023)
ATPrompt: Advancing Textual Prompt Learning with Anchored Attributes (ICCV 2025)

2.4 视频理解与剪辑领域相关文献

结合本专题的研究背景，逐渐引导学生进入视频剪辑领域。学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

InternVideo: InternVideo: General Video Foundation Models via Generative and Discriminative Learning (Arxiv 2022)
LaViLa: Learning video representations from large language models (CVPR 2023)
VideoChat: VideoChat:Chat-Centric Video Understanding (Arxiv 2023)
Vid2Seq: Vid2Seq: Large-Scale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning (CVPR 2023)
LongVLM: LongVLM: Efficient Long Video Understanding via Large Language Models (ECCV 2024)
DoraemonGPT: DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models (Exemplified as A Video Agent) (ICML 2024)
AdaCM2^2: AdaCM^2: On Understanding Extremely Long-Term Video with Adaptive Cross-Modality Memory Reduction (CVPR 2025)
OVBench: Online Video Understanding: A Comprehensive Benchmark and Memory-Augmented Method (CVPR 2025)

三、结语与期望

“新芽计划” 的初心，是为对 “AI + 创意技术” 充满热情的学子，搭建一座从 “技术学习” 到 “落地实践” 的桥梁。自动剪辑绝非简单的 “AI 技术堆砌”，它直面 “用户需求模糊化、多模态协同难、剪辑逻辑个性化” 的技术痛点，既服务于自媒体、教育、影视等大众与专业领域的内容生产需求，也是 AI 多模态技术 “从实验室走向现实” 的重要落地场景。我们希望，通过本专题的学习：学子能扎实掌握 “多模态 AI 技术→自动剪辑落地” 的技术脉络；能培养 “场景化思维”—— 面对不同需求，可自主分析核心诉求，并结合技术特点设计适配的自动剪辑方案；能享受 “技术赋能创意” 的实践乐趣 —— 从复现 “prompt 匹配视频片段” 的基础功能入手，逐步尝试优化剪辑逻辑、加入个性化风格控制，甚至提出解决创新思路。