生成式人工智能在紀錄片剪輯過程中的應用與效果

【摘" "要】紀錄片作為一種影視作品形式，憑借真實的影像記錄與敘述來展現社會、歷史、文化等多方面的內容。然而，傳統的紀錄片剪輯過程繁瑣且耗時，需要投入大量的人力與時間。生成式人工智能技術的發展為紀錄片剪輯帶來了新的手段。本文從生成式人工智能的概念入手，對紀錄片剪輯過程中應用生成式人工智能面臨的阻礙進行分析，并對生成式人工智能在紀錄片剪輯過程中的應用策略與效果進行探討。

【關鍵詞】生成式人工智能；紀錄片剪輯；智能剪輯

隨著科技的飛速發展，人工智能（AI）技術在各行各業中的應用日益廣泛，其影響力正逐步滲透到我們生活的每一個角落。在紀錄片剪輯這一藝術領域，生成式人工智能（Generative AI）的引入，無疑為這一行業帶來了革命性的變化。生成式人工智能憑借深度學習與大數據分析，能自動識別與分析視頻素材中的關鍵信息，如人物、場景、動作等，并依據這些信息進行智能剪輯與組合。這不僅大大提高了剪輯的效率與準確性，也使紀錄片在呈現上更加客觀、全面與深入。

一、生成式人工智能的概念

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱生成式AI）是一種利用復雜算法、模型與規則，憑借學習大規模數據集來創造新的原創內容的人工智能技術。[1]這項技術不僅限于單一數據類型，還涵蓋了文本、圖片、聲音、視頻與代碼等多種形式的內容生成，超越了傳統軟件的簡單數據處理與分析能力。生成式AI在文本生成領域取得了顯著進展，特別是由OpenAI推出的ChatGPT標志著其在2022年末開始迅速發展。隨著時間推移，生成式AI逐步從單一語言生成向多模態（multimodal）與具身化（embodied）方向發展。在圖像生成方面，生成系統能依據解釋性提示生成逼真的圖像輸出，能力得到了顯著增強。同時，視頻與音頻的生成技術也在迅速進步，為虛擬現實（VR）與元宇宙（Metaverse）等新興領域的發展提供了重要支持與創新空間。[2]生成式人工智能技術的應用涵蓋了各個行業與領域，不僅為文化創意產業提供了新的創作工具與媒介，還在醫療診斷、自動駕駛、智能客服等領域展現出巨大潛力。2023年，生成式人工智能因其突破性進展入選“2023年度十大科技名詞”，并且在國際舞臺上引領了生成模型安全測試標準的制定。

二、紀錄片剪輯過程中應用生成式人工智能面臨的阻礙

（一）剪輯流程有待優化

首先，剪輯師手動篩選、整理與編輯大量素材，不僅耗時耗力，還容易導致信息的遺漏或重復使用。其次，剪輯師在面對大量素材時，需花費大量時間來尋找最佳的鏡頭與片段，這會影響整體剪輯的效率與質量。最后，存在創意受限與模式化的風險，難以創造出獨特與創新的視聽體驗，這在競爭激烈的內容市場表現得尤為顯著。

（二）數據結構不完整

第一，素材管理過于依賴傳統分類與標記方式，導致信息的不一致性與數據的混亂。例如，不同的剪輯師或團隊會采用不同的命名規范或標簽系統，使相同素材在不同環境下難以被準確地識別與利用。第二，由于紀錄片拍攝過程的復雜性與素材來源的多樣性，素材的數據結構存在不完整或缺失的情況。這涉及缺少關鍵信息如時間戳、拍攝地點或場景描述，使后續剪輯過程中難以準確地定位與利用特定片段。第三，隨著數字技術的發展與大規模素材的增加，傳統的數據管理系統無法有效處理與整合海量數據，導致效率低下與資源浪費。

（三）未實現機器智能化剪輯

首先，目前的人工智能技術雖然在圖像識別、語音處理與數據分析等領域取得了顯著進展，但在復雜的視聽剪輯任務中，仍然存在著理解與推理能力不足的問題。例如，AI 在識別情感、把握故事節奏以及捕捉剪輯風格等方面，與剪輯師的專業判斷與創造力相比尚有差距。其次，紀錄片的剪輯需剪輯師具備豐富的專業知識與經驗，能理解并精準地表達導演或制片人的意圖，以及觀眾的情感需求。AI尚未完全具備這種復雜的人類認知與情感交流能力，因此在處理劇情發展、情感表達與藝術創作等方面，機器智能化剪輯的實現面臨挑戰。最后，AI在面對創新與復雜的剪輯任務時，缺乏靈活性，難以突破傳統剪輯模式的限制，創造出新穎與獨特的視聽體驗。[3]

（四）未實現“人+機器”深度融合

第一，當前的系統缺乏與剪輯師無縫協作的能力。傳統剪輯工作流程中，剪輯師需憑借直覺與創造力進行藝術性的決策，例如選擇特定的鏡頭、調整節奏與情感表達方式，這些是當前AI系統尚難以完全替代或模擬的。第二，剪輯師在剪輯過程中依據導演或制片人的意圖、劇情需要與觀眾反饋進行調整與創新，這種復雜的決策過程涉及多層次的認知與情感因素，超出了目前AI 技術的處理范圍。

三、生成式人工智能在紀錄片剪輯過程中的應用策略

（一）以 AI剪輯為核心，優化剪輯流程

要以 AI剪輯為核心，優化剪輯流程，就要做好以下幾點：首先，智能剪輯系統可憑借機器學習與深度學習技術，自動識別與標記視頻中的關鍵場景、人物與物體，從而減少人工篩選與標記的時間。憑借訓練模型來識別不同類型的場景，例如訪談、風景、歷史片段等，AI可自動分類與整理素材，為剪輯師提供結構化的素材庫。其次，AI剪輯可依據預設的剪輯風格與邏輯，自動生成初步的剪輯版本。這涵蓋鏡頭切換、轉場效果、音頻同步等，剪輯師可以在AI生成的基礎上進行微調，而不是從頭開始。智能剪輯系統還可憑借分析素材的內容與情感，建議搭配合適的背景音樂與音效，增強影片的情感表達能力。最后，AI可實時分析剪輯效果，提供即時反饋與優化建議，例如過渡的流暢度、節奏的把握等，幫助剪輯師迅速調整作品。

（二）構建完整的數據結構，實現智能化剪輯

首先，素材數據需進行分類與標注，建立多層次標簽系統，將素材按場景類別、情感類型、時間段與關鍵事件進行詳細標注，并憑借自然語言處理技術對素材中的語音與文字進行語義分析與標注。其次，視頻與音頻數據的整合是關鍵，確保數據的同步處理與統一時間戳，并對音頻進行特征提取，涵蓋音調、音量與背景噪音等。數據格式的統一與標準化存儲同樣重要，將所有素材轉換為統一的格式，如MP4與WAV，并采用標準化的數據存儲結構，如數據庫或大數據平臺，以保證數據的有序存儲與高效檢索。再次，構建一個龐大的素材庫，并對素材進行元數據管理，記錄詳細的拍攝信息、設備信息與導演筆記等背景信息，為智能剪輯提供更多的參考依據。機器學習模型的訓練與優化也不可忽視，應使用多樣化的訓練數據來提高模型的泛化能力，并憑借反饋機制持續優化AI模型。最后，智能剪輯系統的集成需設計用戶友好的界面，支持快速預覽、標簽查詢與剪輯建議的接收與調整，確保系統具備實時處理能力，能快速響應剪輯師的操作，提供即時的剪輯建議。

（三）基于人工智能技術，實現機器智能化剪輯

第一，開發先進的機器學習模型是核心，憑借大量的高質量訓練數據，特別是經過專業剪輯師精心剪輯的樣本數據，來訓練模型，使其能理解與模仿剪輯師的風格與邏輯。第二，利用計算機視覺技術對視頻素材進行詳細分析與標注，涵蓋識別人物、場景、物體以及動作等，確保AI能準確理解視頻內容。自然語言處理技術則用于分析與處理音頻與字幕信息，理解對話與旁白的語義，從而在剪輯中保持故事的一致性與連貫性。第三，采用深度學習算法，如生成對抗網絡（GAN）與變分自編碼器（VAE），生成與優化視頻素材，提高剪輯質量。

條件生成對抗網絡（Conditional Generative Adversarial Networks，CGAN）創新性地將監督學習引入到原本無監督的GAN網絡中，使GAN能生成帶有標簽的數據。傳統的GAN憑借多次卷積操作來模擬不同區域間的相關性，從而生成圖像，而CGAN只是對GAN的目標函數進行了改進，沒有改變其網絡結構，因此在生成的圖像中，長距離特征間的相關性仍然較小，導致圖像細節不清晰。為了解決這個問題，將自注意力機制引入CGAN，提出了一個新模型SA-CGAN。該模型憑借將圖像中相距較遠的特征關聯起來，生成一致的對象或場景，從而提高生成對抗網絡在生成細節方面的能力。[4]實驗在Celeb與MNIST手寫數據集上進行，并與DCGAN、CGAN等常用生成模型進行比較，結果表明，SA-CGAN在圖像生成領域相比其他幾種模型有顯著進步。

（四）加強創作團隊建設，實現“人+機器”深度融合

首先，培養與引進具有AI技術背景的創作人才是關鍵。憑借定期的培訓與學習，讓剪輯師了解與掌握AI技術的基本原理與應用方法，提升他們與AI系統協同工作的能力。其次，建立跨學科合作的創作團隊，將剪輯師、導演、編劇、AI工程師與數據科學家緊密結合，促進各領域的專業知識與技術相互融合，共同推動創作創新。為團隊成員提供一個開放、互動的工作環境，鼓勵創意交流與技術探討，增強團隊的協作能力與創新活力。再次，在團隊工作流程上，制定明確的分工與合作機制。剪輯師與AI工程師可共同制定剪輯規則與標準，讓AI系統在執行剪輯任務時更符合人類創作的邏輯與風格。憑借人類編輯的初步指導與反饋，AI可不斷優化剪輯效果，達到更高的藝術標準。最后，開發與引入適合創作團隊使用的AI剪輯軟件與工具，支持團隊成員方便地與AI系統進行互動與操作。確保這些工具具有友好的用戶界面與強大的功能，能高效處理視頻素材，并提供智能化的剪輯建議與優化方案。

（五）強化創新意識，不斷提升生成式人工智能應用水平

首先，建立持續的研發投入與創新機制，憑借資金、人力與資源的投入支持AI技術的研究與開發，與高等院校、科研機構建立合作關系，共同探索新的算法與模型，以提升生成式AI在影視剪輯等領域的應用水平。其次，推動跨界合作與知識共享，搭建跨行業的創新平臺與交流平臺，促進影視制作領域與人工智能技術的深度融合。這不僅涵蓋技術人員間的交流合作，還涉及影視制作專業人士與AI專家的交流，共同探索AI技術在藝術創作中的潛力與應用場景。最后，鼓勵開放式創新與試驗，允許團隊成員在實際項目中探索與應用新的AI技術，從中積累經驗并不斷優化AI系統的性能。

四、生成式人工智能在紀錄片剪輯過程中的應用效果

（一）提升剪輯效率

生成式AI憑借強大的數據處理與分析能力，能自動化與智能化地進行素材的初步整理與分類。AI系統可快速識別與標記關鍵的場景轉換、情節節點與視聽亮點，大大降低了人工篩選的時間成本。此外，生成式AI依據剪輯師的輸入與預設的剪輯規則，推薦最佳的片段組合與鏡頭選擇，從而提高了剪輯決策的效率與準確性。這種自動化處理不僅節省了剪輯師的時間，還減少了人為錯誤與疏漏，使剪輯過程更加高效。

（二）優化視聽效果

首先，AI能自動進行音頻與視頻的后期處理，如噪音降低、聲音增強與圖像穩定，從而提高了素材的整體質量與觀看體驗。其次，生成式AI在圖像生成方面取得了顯著進展，能基于指定的情感與風格提示生成逼真的視覺圖像，為剪輯師提供更多創意。例如，AI可依據場景特征與剪輯目的生成新的圖像或特效，以增強視覺沖擊力與敘事效果。最后，生成式AI憑借分析觀眾的反應與趨勢，推薦最受歡迎的剪輯風格與視聽元素，使紀錄片能更好地吸引與保持觀眾的注意力。

（三）提供創意靈感

一方面，在紀錄片剪輯的初期階段，生成式人工智能可依據已有的素材與劇本，快速生成多種不同的剪輯方案。這些方案不僅考慮了時間線、鏡頭選擇與音效配合等基本要素，還融入了人工智能對觀眾喜好與敘事節奏的理解，使剪輯師能在眾多方案中迅速找到靈感，從而打造出更具吸引力與感染力的紀錄片作品。[5]另一方面，生成式人工智能還能依據剪輯師的需求與反饋，不斷優化與調整剪輯方案。例如，當剪輯師希望強調某個特定主題或情感時，人工智能可憑借分析相關素材與觀眾反饋，為剪輯師提供更具針對性與創意性的剪輯建議。這種互動式的創意生成過程，不僅提高了剪輯效率，還使紀錄片作品更加符合觀眾的期望。

五、結語

綜上所述，在紀錄片的拍攝過程中會遇到許多難以解決的問題，這時就需借助人工智能提供幫助。生成式人工智能在紀錄片剪輯過程中的應用，可幫助導演更快地找到拍攝素材，也能幫助剪輯師更快地找到剪輯思路，從而提升工作效率。生成式人工智能在紀錄片剪輯中的應用，打破了傳統剪輯方法的局限，讓人工智能成為紀錄片創作過程中的重要助力。但在實際應用中，生成式人工智能需進一步完善其算法模型，優化生成結果。隨著生成式人工智能技術的不斷發展與完善，其應用范圍也將更加廣泛。

注釋：

[1]趙洋.再造真實：紀錄片智能創作的理念與實踐[J].當代電影，2024（03）：66-74.

[2]劉丹.人工智能與配音員在影視配音方面的優劣對比[J].記者搖籃，2023（01）：24-26.

[3]王譞，王紫研.虛擬影像下傳統文學紀錄片的傳播價值與創新[J].傳媒，2023（02）：53-55.

[4]申冰.《數智紀》：新時代紀錄片的“數智化”轉型路徑[J].傳媒，2023（14）：77-79.

[5]付雪琛，賴黎捷.我國新媒體紀錄片的創新路徑[J].聲屏世界，2023（10）：58-61.

（作者單位：湖南廣播電視臺）

責編：周蕾