System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于大模型的视频剪辑方法、装置、设备及介质制造方法及图纸_技高网

一种基于大模型的视频剪辑方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

技术编号:44569794 阅读:2 留言:0更新日期:2025-03-11 14:28
本申请涉及人工智能及金融科技技术领域。本发明专利技术公开了一种基于大模型的视频剪辑方法、装置、设备及介质,方法包括:获取待剪辑视频;根据待剪辑视频,识别并提取待剪辑视频中的文本信息,其中,文本信息包括文本字段和文本字段对应的时间戳;根据文本信息,拼接得到待剪辑视频对应的完整文本;基于预训练的主题分割大模型,将完整文本分割为多个主题段落;根据每个主题段落中文本字段对应的时间戳,将待剪辑视频切割为短视频。本申请对长视频中的文本信息进行识别并提取,之后对文本信息进行拼接得到完整文本,基于预训练的主题分割大模型将完整文本根据主题分割为多个主题段落,根据主题段落生成短视频。提高了长视频切割为短视频的速度和效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能及金融科技,具体而言,涉及一种基于大模型的视频剪辑方法、装置、设备及介质


技术介绍

1、随着短视频平台的兴起,短视频平台可以支持购物、社交、互动游戏、资源转移、广告等功能。金融领域中用于产品推广的视频资料通常为长视频,阻碍了金融产品、医疗产品的广告在短视频平台的推广。手动将长视频切割为短视频耗时耗力,如何快速、高效的将长视频切割为短视频是需要解决的技术问题。


技术实现思路

1、针对上述情况,本申请实施例提供了一种基于大模型的视频剪辑方法、装置、设备及介质,旨在解决上述问题或者至少部分地解决上述问题。

2、第一方面,提供一种基于大模型的视频剪辑方法,包括:

3、获取待剪辑视频;

4、根据所述待剪辑视频,识别并提取所述待剪辑视频中的文本信息,其中,所述文本信息包括文本字段和所述文本字段对应的时间戳;

5、根据所述文本信息,拼接得到所述待剪辑视频对应的完整文本;

6、基于预训练的主题分割大模型,将所述完整文本分割为多个主题段落;

7、根据每个所述主题段落中文本字段对应的时间戳,将所述待剪辑视频切割为短视频。

8、优选的,根据所述待剪辑视频,识别并提取所述待剪辑视频中的文本信息,其中,所述文本信息包括文本字段和所述文本字段对应的时间戳,包括:

9、从所述待剪辑视频中提取音频文件;

10、识别并提取所述音频文件中的文本信息。

11、优选的,在所述根据所述文本信息,拼接得到所述待剪辑视频对应的完整文本之前,所述方法还包括:

12、将所述音频文件分割为多个音频帧;

13、检测预设时长内的所述音频帧是否包含语音,对不包含语音的所述音频帧进行标记并删除。

14、优选的,根据所述文本信息,拼接得到所述待剪辑视频对应的完整文本,包括:

15、根据所述文本信息的文本字段对应的时间戳,将多个所述文本信息进行排序;

16、在相邻两个文本信息的文本字段之间设置拼接符,得到所述待剪辑视频对应的完整文本。

17、优选的,基于预训练的主题分割大模型,将所述完整文本分割为多个主题段落,包括:

18、基于预训练的主题分割大模型,根据预设提示模板,识别所述完整文本中相同主题的文本字段;

19、根据所述相同主题的文本字段,将所述完整文本分割为多个主题段落。

20、优选的,根据每个所述主题段落中文本字段对应的时间戳,将所述待剪辑视频切割为短视频,包括:

21、根据每个所述主题段落中文本字段对应的时间戳,识别每个所述主题段落的起始时间戳和终止时间戳;

22、根据每个所述主题段落的起始时间戳和终止时间戳,得到每个所述主题段落对应的视频帧;

23、根据每个主题段落及其对应的视频帧,将所述待剪辑视频切割为短视频。

24、优选的,所述方法还包括:

25、基于预训练的主题分割大模型,得到每个主题段落的标题信息;

26、将所述主题段落的标题信息确定为所述主题段落对应的短视频的标题信息。

27、第二方面,提供一种基于大模型的视频剪辑装置,包括:

28、获取模块,用于获取待剪辑视频;

29、第一文本模块,用于根据所述待剪辑视频,识别并提取所述待剪辑视频中的文本信息,其中,所述文本信息包括文本字段和所述文本字段对应的时间戳;

30、第二文本模块,用于根据所述文本信息,拼接得到所述待剪辑视频对应的完整文本;

31、第一分割模块,用于基于预训练的主题分割大模型,将所述完整文本分割为多个主题段落;

32、第二分割模块,用于根据每个所述主题段落中文本字段对应的时间戳,将所述待剪辑视频切割为短视频。

33、第三方面,提供一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述基于大模型的视频剪辑方法的步骤。

34、第四方面,提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述基于大模型的视频剪辑方法的步骤。

35、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:

36、本申请对长视频中的文本信息进行识别并提取,之后对文本信息进行拼接得到完整文本,基于预训练的主题分割大模型将完整文本根据主题分割为多个主题段落,根据主题段落生成短视频。提高了长视频切割为短视频的速度和效率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大模型的视频剪辑方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,

8.一种基于大模型的视频剪辑装置,其特征在于,包括:

9.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于大模型的视频剪辑方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于大模型的视频剪辑方法的步骤。

【技术特征摘要】

1.一种基于大模型的视频剪辑方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,

8.一种基于大模型的视频剪...

【专利技术属性】
技术研发人员:唐小初舒畅陈远旭
申请(专利权)人:平安科技深圳有限公司
类型:发明
国别省市:

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