生产管道中的智能剪辑

本文来自SF Video Technology 2019的一篇演讲，演讲者是来自Netflix编码团队的Eric Reinecke，该演讲主要讨论如何利用生产管道中编辑的反馈信息，帮助全产业工作者更高效率地完成工作。

Eric首先简单介绍了Nelflix编码团队的主要工作：根据用户的网络质量提供尽可能优质的视频流数据。然后Eric提出一个影视作品创作中 “三次重写”的概念：

1. 第一次是编剧初次构思出故事，内容由手稿等形式呈现；
2. 第二次是演员演绎与导演拍摄，内容由视频等形式呈现；
3. 第三次是剪辑，呈现内容被最终确定。

剪辑作为最后一次重写，决定这最终的情节发展和演绎结果，而剪辑师也无异于影视作品的真正上帝。

作者看到了剪辑的重要性之后，认为我们可以利用剪辑中提供的信息，反馈给内容生产链上的工作者，指导他们更高效率地完成自己的工作而不必关注那些不会影响最终输出的要素。

Eric紧接着介绍了此次演讲的主要内容：

一、时间轴感知管道

由于最终呈现的影视作品占据拍摄素材的比例，以及预告片占据影视作品比例都很低，因此我们如果能够了解到剪辑过程中的一些信息，变可以更高效率地完成影视作品及其预告片的制作工作。而为了完成上述工作，构建一个时间轴感知的生产管道是十分必要的。

二、一些已有的适合不同生产管道的剪辑工具

Eric介绍了几个剪辑工具：

1. CMX EDL
2. Advanced Authoring Format
3. Final Cut Pro XML

三、OpenTimeLineIO

Eric接着介绍了自己团队研发的OpenTimeLineIO，并介绍了这一项目的几个特点：

1. 定义编辑数据模型和使用编辑数据模型的功能的API
2. 用于在应用程序之间传递时间线的交换格式
3. 要从该数据模型导入和导出的适配器的集合

演讲的最后，Eric对OpenTimeLineIO进展做了简单汇报，并回答了现场提问。

附上演讲视频：