coze视频制作工作流

<think>我们正在讨论Coze视频制作工作流。根据引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，我们可以构建一个基于Coze平台的一站式视频制作工作流。这个工作流包括生成对话内容、切割字幕、生成音频、背景图、关键词提取、动画效果，然后整合数据并合成视频。用户的问题：“请问coze视频制作工作流教程”，因此我们需要提供一个清晰的教程步骤。根据引用[1]中描述的流程：1.开始节点：输入参数（如书名、作者、文字水印）给模型，模型输出对话内容。2.使用代码节点切割字幕。3.素材处理：同时进行生成音频、生成背景图、提取关键词、生成动画效果。4.数据整合：将上述素材整合并配置参数。5.视频合成：使用剪映小助手插件合成视频。同时，引用[3]提供了一个生成绘画提示词的技能，可以用于生成背景图的提示词，这可以整合到工作流中。因此，我们可以设计一个详细的Coze工作流教程，包括以下步骤：步骤1：创建Coze工作流步骤2：设置开始节点（输入参数）步骤3：使用大模型生成对话内容步骤4：切割字幕步骤5：并行处理多个素材生成任务（音频、背景图、关键词、动画效果）步骤6：数据整合步骤7：视频合成下面我们详细说明每个步骤。注意：由于Coze平台的具体操作可能会更新，这里主要根据引用内容描述逻辑流程。教程开始：###Coze视频制作工作流教程本教程将指导你如何使用Coze平台创建一个自动化生成解读书籍类短视频的工作流。整个工作流包括生成对话内容、生成音频、背景图、关键词提取、动画效果，以及最终视频合成。我们将以制作一个“假如书籍会说话”类型的视频为例。####步骤1：创建工作流并设置开始节点在Coze平台中创建一个新的工作流。在开始节点中，定义三个输入参数：`书名`、`作者`、`文字水印`。这些参数将用于后续步骤。####步骤2：使用大模型生成对话内容添加一个“大模型”节点（可能是GPT等模型），输入提示词，根据开始节点传入的参数生成一段关于书籍的对话文本。提示词示例：```你是一个书籍解说的专家，请根据提供的书籍信息，生成一段两个角色（书籍和读者）之间的对话，对话要生动有趣，能够吸引观众。书籍信息：书名：{{书名}}作者：{{作者}}```该节点输出一段对话文本。####步骤3：切割字幕由于生成的对话文本较长，我们需要将其切割成适合视频字幕的短句。添加一个“代码”节点，使用Python或其他支持的脚本语言，将对话文本按照句子或标点符号切割成多行字幕。例如，可以按句号、问号、感叹号分割，并确保每行字幕不要太长。####步骤4：并行生成素材在切割字幕的同时，我们可以并行执行以下四个任务：1.**生成音频**：使用文本转语音（TTS）节点，将切割后的每一句字幕转换成语音。可以选择不同的声音角色（例如，书籍用男声，读者用女声）。2.**生成背景图**：根据对话内容，生成与当前对话场景匹配的背景图。这里可以使用绘画提示词生成技能（如引用[3]所述），然后调用图像生成节点（如DALL·E等）。例如，对于一句关于敲背的养生对话，可以生成“一位身着古装长袍的女子，手持细长木槌，在古色古香的庭院中，微微侧身扬起木槌轻敲自己背部”的图片。3.**提取关键词**：使用自然语言处理节点，从对话文本中提取关键词。这些关键词将在视频中作为重点显示。4.**生成动画效果**：根据关键词和对话内容，生成一些动画效果（如文字高亮、转场动画等）。这一步可能需要使用代码节点或专门的动画生成节点。注意：这些任务可以同时进行，以提高效率。####步骤5：数据整合添加一个“数据整合”节点，将上述四个任务生成的结果（音频文件、背景图列表、关键词列表、动画效果配置）以及字幕文本进行整合，并按照时间轴对齐。同时，配置视频参数（如分辨率、时长等）。####步骤6：视频合成最后，使用“剪映小助手”插件（或类似的视频合成工具）进行视频合成。该节点将接收整合后的数据，并执行以下操作：-将音频与对应的背景图同步-在视频中添加字幕（根据切割后的字幕和音频的时间点）-在适当位置显示关键词（可以添加动画效果）-添加文字水印（从开始节点传入）-调整视频的整体风格和节奏合成完成后，输出视频文件。####总结通过以上步骤，你可以自动化生成一个解读书籍的短视频。整个工作流在Coze平台上搭建，利用了大模型、代码节点、TTS、图像生成、视频合成插件等多种功能。为了优化这个工作流，你可以：-调整大模型提示词，使对话更吸引人-优化字幕切割算法，使字幕更自然-尝试不同的TTS声音和图像风格-调整视频合成参数，提升视频质量希望这个教程对你有帮助！§§相关问题§§1.Coze工作流中如何优化大模型生成对话内容的质量？2.除了剪映小助手，Coze还支持哪些视频合成插件？3.如何为不同的书籍类型定制背景图风格？4.Coze工作流的并行任务处理有什么注意事项？</think>### Coze视频制作工作流教程 以下是基于引用资料的Coze视频制作完整工作流，整合了内容生成、素材处理和视频合成三大模块，适用于“书籍解读”“养生科普”等爆款短视频场景： --- #### **一、工作流核心架构** ```mermaid graph TB A[输入参数] --> B(生成对话内容) B --> C(切割字幕) C --> D1(生成音频) C --> D2(生成背景图) C --> D3(提取关键词) C --> D4(生成动画效果) D1 & D2 & D3 & D4 --> E[数据整合] E --> F(视频合成) F --> G[成品视频] ``` --- #### **二、详细操作步骤** 1. **输入参数（开始节点）** - 必填参数：`书名`、`作者`、`文字水印` - 示例输入： ```json { "书名": "黄帝内经", "作者": "佚名", "文字水印": "@养生知识库" } ``` 2. **生成对话内容（大模型节点）** - **提示词设计**（引用[3]优化版）： ``` 你是一位精通《{{书名}}》的古代学者，用两个角色的对话解读书中核心观点： 角色1：提问者（现代读者） 角色2：书籍化身（符合原著风格） 要求： 1. 对话包含3轮问答，每轮不超过40字 2. 突出“{{关键词}}”的养生方法 3. 结尾引导观众点赞 ``` - 输出示例： > 读者：“《黄帝内经》说背要常敲，具体怎么做？” > 书籍：“取细长木槌，于巳时轻敲督脉，每侧九下为宜”[^3]。 3. **切割字幕（代码节点）** - 使用Python拆分对话为逐句字幕： ```python def split_dialogue(text): return [line.strip() for line in text.split('\n') if line] # 输入：模型生成的对话文本 # 输出：["读者：...", "书籍：...", ...] ``` 4. **并行素材处理** - **生成音频**：调用TTS插件（推荐Azure语音），为每个角色分配不同音色 - **生成背景图**（引用[3]关键步骤）： - 提示词示例： ``` “古装女子持木槌，在青砖庭院侧身轻敲背部，水墨风格，留文字区域” ``` - 工具：DALL·E 3 或 Stable Diffusion - **提取关键词**：NLP插件抓取核心词（如“督脉”“巳时”） - **生成动画效果**：使用Lottie插件创建字幕浮现/插图缩放动画 5. **数据整合（JSON结构化）** ```json { "audio": "path/audio.mp3", "images": ["bg1.png", "bg2.png"], "keywords": ["督脉", "巳时"], "subtitles": [ {"start": 0.5, "text": "读者：...", "pos": "top_left"}, {"start": 3.2, "text": "书籍：...", "pos": "bottom_right"} ] } ``` 6. **视频合成（剪映小助手插件）** - 关键操作： - 绑定音频与字幕时间轴 - 插入动态关键词浮动特效 - 添加文字水印与转场动画 - 输出分辨率：1080x1920（竖版） --- #### **三、高阶优化技巧** 1. **流量密码设计**（引用[1]经验）： - 前3秒加入冲突提问（如“古人熬夜如何补救？”） - 每20秒设置“神转折”话术（如“这个方法医生从不外传！”） 2. **DeepSeek多模态增强**（引用[2]方案）： - 用DeepSeek-VL生成分镜脚本： ``` /describe_image 背景图 输出：镜头焦距建议+色彩优化方案 ``` 3. **冷启动数据包**： - 附赠资源（引用[2]）： > [AI大模型入门学习思维导图] > [精品Prompt工程手册] > [10种爆款开场白模板] --- #### **四、常见问题解决方案** | 问题 | 解决方法 | |---------------------|-----------------------------| | 对话生硬 | 添加角色性格参数（书籍化身带威严感） | | 字幕音频不同步 | 用FFmpeg节点校准时间戳 | | 背景图风格不一致 | 限定提示词如“统一水墨淡彩” | | 视频完播率低 | 在第8秒插入进度条动画提醒 | ---