AI 剪辑
目标很简单：把一小时的原始素材倒进去，出来一条可以直接发的成片。
这件事真正的难点从来不是「调用一个模型」。难的是：镜头该切在哪、 字幕会不会盖住人脸、BGM 什么时候该让路给说话、切完之后整条片子的 节奏对不对——这些判断人工每天只做几条，而机器要做一千条还不能崩。
为什么这件事不好做
市面上大多数「AI 剪辑」做的是模板拼接：挑几张图、套个转场、配个TTS。 做出来的东西能看，但看两条就腻了，因为它不理解素材。
我走的是另一条路：先把素材变成机器能判断的结构。 一段骑行视频要能被剪，机器至少得知道：这段是直路还是弯道、 这个镜头是主观视角还是第三人称、这句话说到哪个字、 哪里是长下坡的爽点、哪里是无聊的等红灯。
素材理解
多模态模型逐段描述画面，语音识别拿到逐字时间轴， 再对齐成「画面—语音」的联合结构。
结构判断
哪里是信息点、哪里是情绪点、哪里必须留白。 这些规则要被写成可复用、可回归测试的代码，而不是每次靠感觉。
成片生成
时间线直接产出，字幕、BGM、转场、变速一次性落位， 支持 GPU 硬件编码。
可验证
每次改规则都要能对比上一版：镜数、时长、说话占比有没有退化。 这是整个工程里最花时间、也最值钱的部分。
踩过的坑，比功能更能说明问题
这类工程里，「跑通」和「可用」之间隔着一百个细节。举几个真实的例子：
- 断句不能按标点分。说话人在换气处的停顿，和句子结束的停顿，长度上可能差不多。 分错了，字幕就会在半个词之间闪断。
- 镜头不是越短越好。一开始按「每 3 秒切一刀」做，成片像在抽风。 真实的好片子，节奏是长短交错的。
- BGM 必须让路。说话时人声要压住音乐，纯画面段再放开——这条规则写错， 观众第一反应就是「听不清」。
- 单行字幕是硬约束。竖屏 + 骑行画面，两行字幕必盖住关键信息。这条写成了红线，违反就直接判失败。
现在到哪一步了
目前在「能连续出片，但还不能撒手不管」的阶段： 管线已经能把一整天的素材自动剪成一条成片， 但每换一类内容（骑行、口播、带货）都需要重新调参数和规则。
下一步不是加功能，是让规则更通用—— 一套逻辑换一批素材就能直接跑，而不是每次都手工修。 这也是我判断「这东西到底成不成立」的核心指标。
如果你在做类似的事，或者想聊聊某一块怎么解，欢迎来找我讨论。