新芽专题介绍（27）：自动化长视频切片剪辑算法

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。

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。

当前挑战

实现视频自动剪辑与场景应用，仍存在以下挑战：

• **模型对用户指令进行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。

• **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。

• **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。

• 研究目标

利用算法把长素材视频一键出多个有意义的短视频，可用于宣传、分发、推广等。定义benchmark、任务及指标，多个垂直领域拆分优化形成多个工作。

基础资料

• 《动手学深度学习》 - 适合中文初学者的深度学习教材
• 《Deep Learning》 - 深度学习入门经典教材
• 《Pattern Recognition and Machine Learning》 - 机器学习原理入门
• Google Colab - 免费云平台，不用安装软件，就能跑PyTorch代码
• Kaggle平台 - 免费数据集和竞赛平台
• 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。

入门文献

• GPT-4 Technical Report (Arxiv 2023)
• Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks (Arxiv 2023)
• Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (ICML 2021)
• A Family of Highly Capable Multimodal Models (Arxiv 2023)
• LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models (Arxiv 2023)

进阶文献

• Learning video representations from large language models (CVPR 2023)
• Chat-Centric Video Understanding (Arxiv 2023)
• General Video Foundation Models via Generative and Discriminative Learning (Arxiv 2022)
• On Understanding Extremely Long-Term Video with Adaptive Cross-Modality Memory Reduction (CVPR 2025)
• What Makes for Good Video Rotary Position Embedding? (ICML 2025)
• Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization (ICML 2024)

相关文献

• Video Agent for Automated Handheld Footage Editing (Arxiv 2025)
• Long-form Video Understanding with Large Language Model as Agent (ECCV 2024)
• A Tracklet-centric Multimodal and Versatile Video Understanding System (Arxiv 2023)
• Online Video Understanding: A Comprehensive Benchmark and Memory-Augmented Method (CVPR 2025)
• A Simple LLM Framework for Long-Range Video Question-Answering (EMNLP 2024)

结语

“新芽计划”的初衷是点燃新芽学子对未知探索的热情，并为大家提供一片成长的沃土。通用及遥感感知大模型是当前人工智能领域最激动人心的前沿之一，它既是技术创新的“新高地”，也是解决全球性挑战的“金钥匙”。希望通过这个专题，新芽学子不仅能掌握大模型的核心技术，更能培养出跨领域融合、系统性思考和解决大规模复杂问题的卓越能力。

我们热切期待，在最终的汇报中，能看到大家闪耀着智慧火花的解读与创见！