自动从YouTube长视频中提取高光片段生成Shorts 一、用AI工具自动找“爆点”,省时省力 别再人肉看完整长视频了。用像VidIQ或TubeBuddy这类插件的“高光时刻”分析功能,它们能通过分析视频的观众留存率曲线和评论集中点,自动标记出观看峰值段落。你还可以试试AI驱动的剪辑工具(比如Descript或Adobe Premiere Pro的自动闪避功能),它们能智能识别说话人、笑声、掌声或音效高潮,一键提取出所有潜在精彩片段。这相当于给视频做了个CT扫描,所有“黄金节点”一目了然。 二、利用数据平台,精准捕获“网感”段落 单纯找高潮不够精准。要结合YouTube数据分析后台的“具体时段观众流失率”,反向操作。如果一个长视频开头5分钟流失率很低,中间某个讲解片段观众数不降反升,那这个段落就是天然的Shorts素材。更高级的玩法是监控热门评论区的“时间戳提及”,用户自发@好友来看的“XX分XX秒”,就是被验证过的、具有极强传播力的片段。把这些数据点作为你的剪切依据,爆款率直线上升。 三、建立自动化工作流,实现“素材自由” 单次操作没意义,关键是自动化。你可以用支持API接口的下载工具(如yt-dlp)配合IFTTT或Zapier这样的自动化平台。设置一个规则:当你的对标频道发布新视频,或某个特定关键词下的视频登上趋势榜时,自动触发下载。然后,再通过调用云端剪辑API(例如Runway ML或一些脚本)预设规则,比如“自动截取视频中所有镜头快速切换的段落”或“所有背景音乐激昂的段落”,批量生成初剪片段。最后人工微调即可,效率提升十倍不止。#youtube精选 #youtube油管 #YouTube #YouTube频道 #YouTube运营
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BruceAI1月前
今天听了Lovart创始人陈冕的播客,感觉有种天灵盖被打开的感觉!听完不仅理解了为什么有些AI产品能赚钱,更让我对自己接下来的方向有了清晰的判断。 分享几个让我记录的“顿悟时刻”:1、互联网的历史规律:一切从“生产工具”开始陈冕提到一个观点我特别感同身受:不管什么时候做产品,都要看历史的潮流。回顾互联网发展史,永远是从“生产工具”开始 ➡️ 消费 ➡️ 社交 ➡️ 泛娱乐。AI时代也一样!现阶段如果想做一个成功的AI产品,“刚需”是重中之重,而最大的刚需就是切入用户的生产环节。 2、为什么Cursor和Lovart能让用户掏钱?大家发现没?现在付费意愿高的产品,像Lovart、Cursor、Claude Code,它们都不是那种“大而全”的通用型,而是垂直类的工具Agent。结论: 别搞虚的,切入具体的创作内容和生产流,才是现阶段AI应用的正确切入点。 3、我的预测:下一个爆点在“视频生成” 结合陈冕的观点,我自己也复盘了一下:从文字信息(DeepSeek)➡️ 图片生成(Gemini 3.0)➡️ 下一步必然是视频创作。但是目前的视频创作工具如Sora 2目前的留存率为什么低?因为它只能生成10秒,这对真正的“内容创作”来说是不够的。我的判断: 谁能率先突破长视频生成的能力,真正理解视频内容逻辑,谁就能在AI下半场抢占先机#ai#AI工具#agent#ai应用落地#商业化
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