摘要
本申请公开了一种智能视频时间线生成系统及方法,通过多模态深度学习框架对视频、音频、文本进行联合特征提取与语义理解,生成结构化元数据,基于用户选择的成片类型触发跨域适配与素材迁移,利用动态权重计算模型结合多头注意力机制量化模板与媒资的匹配权重,以内容适配度最大化为目标生成结构化时间线,并通过规则引擎自动调整冲突节点或补帧,用户可通过交互界面实时调改时间线并触发强化学习优化模型参数,形成闭环迭代流程,解决了传统视频制作效率低、模板适配僵化及人工干预频繁的问题,显著提升内容生成的自动化与智能化水平。