快速剪輯影片的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

精通 威力導演 視訊影音剪輯

為了解決快速剪輯影片的問題，作者陳珊珊 這樣論述：

「製作專業視覺效果，完美詮釋影音作品」 剪輯軟體設計創意不受限 　　由淺入深、圖文並茂的詳細解說，從各主題的素材準備流程、原理一一道破其中訣竅，引導使用威力導演學習豐富的影音編輯功能以及製作技巧，讓創意隨著影片一起成形。內容涵蓋實用與創意，並彙整出拍攝心得與講解，除了讓影片剪輯變得更有趣，也能自己輕鬆拍出具有特色的作品。 　　本書以最新版本威力導演為主題，透過範例講解的方式來引導讀者由淺入深、由易到難，一步步深入了解威力導演豐富的影音編輯功能以及製作技巧。本書適用於廣大的影音編輯愛好者、影音編輯人員和特效製作人員，在閱讀完本書後您會在影音編輯經驗更有所累積，更可輕鬆製作出獨具特色的影音

光碟。  

快速剪輯影片進入發燒排行的影片

機器學習自動剪輯之幸福感設計

為了解決快速剪輯影片的問題，作者張瀞文 這樣論述：

本研究透過機器學習將正向心理學PERMA模型的正向情緒P (Positive Emotions)、全心投入E (Engagement)、正向人際R (Positive Relationships)、生命意義M (Meaning)以及成就感A (Accomplishment)應用到影片自動編輯。目的是選擇性刻意塑造回憶內容，讓活動當事者重溫當時的活動體驗。這樣的回憶設計預期觀看者能夠在欣賞影片後，除了加深快樂回憶效果並且增加收藏分享這個影片的意願。 實驗一以PERMA模型的定義分類照片用來訓練Teachable Machine以及CodingLab AIbox兩套AI影像學習程式，目

的是要能夠判讀挑選符合PERMA元素的照片。實驗材料中，Program A使用250張照片進行機器學習，Program B使用500張照片來強化訓練。在Program A B的第一測試（使用原學習素材進行判讀），Teachable Machine和CodingLab AIbox判讀率差異不大（Program A：80% vs 76%及Program B：97% vs 91%）。在第二測試（新的25張東方人照片判讀）與第三個測試（新的25張西方人照片判讀），Teachable Machine的判讀率則皆高於CodingLab AIbox的判讀率（Program A兩個測試平均判讀率為64% vs

52%及Program B兩個測試平均判讀率為84% vs 58%）。此見經過Program B的500張訓練，Teachable Machine對於新照片PERMA的幸福元素有最高的正確判讀率。 實驗二使用不同挑選照片的方式來比較依照PERMA模型挑選照片所剪輯的影片，是否最具有回憶的幸福感。挑選方法個別為，PERMA模型Program B學習後的AI影像學習程式（1.Teachable Machine和2.CodingLab AIbox）、真人去做挑選編輯（3.活動參與者和4.非活動參與者）、現有的手機自動編輯（5.IPhone和6.Samsung）和7.完全隨機選擇挑選編輯。問卷調

查資料結果顯示7個挑選剪輯方式中，Teachable Machine所訓練出來的AI在影片滿意度都獲得最高分。在活動A影片滿意度4.1分、活動B影片滿意度4.3分。影片分享儲存意願則是Teachable Machine和活動參與者剪輯的回顧影片獲得最高儲存分享意願。Teachable Machine在活動B剪輯的影片分享意願為75%，儲存意願62.5%。活動參與者在活動A剪輯的影片分享意願為68.7%，儲存意願56.2%。訪談後了解受測者給予高分的理由因影片是有共鳴、照片畫面有互動、有記憶、多樣、溫暖、故事性以及活潑自然的。另外是否有依照活動的時間軸去剪輯也是提取回憶的重要關鍵。 實驗三將

Teachable Machine Program B和IPhone自動剪輯的兩個回顧影片傳至LINE群組內觀察受測者的反應，並事後做問卷調查及訪談。實驗結果顯示有66.6%受測者認為Teachable Machine Program B自動剪輯出的回顧影片比IPhone剪輯來的影片更能感受活動當時的幸福感且是有回憶度的。也對於LINE相簿若新增自動剪輯的功能一致感到滿意。 總研究結果發現經過Program B 500張PERMA學習後的Teachable Machine所挑選剪輯的影片提升了自動剪輯影片的收藏及分享價值外，更重要的是讓觀看者為此活動加深了幸福快樂的回憶，且若未來LINE相

簿新增自動剪輯功能，那是會令人值得期待的。

威力導演18：影音剪輯創作超簡單

為了解決快速剪輯影片的問題，作者張家盛 這樣論述：

　　透過範例引導式教學，將概念性的東西變得輕鬆易學。讓各位讀者在每完成一個階段的學習之後，都可以看見自己的範例練習成果，不斷提升設計掌握能力，成為優秀的影音剪輯專家。 本書特色 　　．威力導演18 / TrueVelocity 編碼引擎 　　全球最快速的高效能剪輯軟體，搭載TrueVelocity 編碼引擎，讓剪輯製作過程更快速！ 　　．囊括各種剪輯應用技巧 　　全書包括基本剪輯流程、影片與相片編修、子母畫面、炫粒特效、轉場特效、配樂剪輯、文字動畫等詳細的講解。 　　．由淺入深學習，平實易懂 　　範例不僅美觀，也與實務結合，帶領讀者逐步進入創意設計殿堂。  

基於力學與空間感知之多人物動作辨識

為了解決快速剪輯影片的問題，作者許登雄 這樣論述：

近幾年間關於人物的行為辨識技術發展得非常快速，大多數的研究都是針對於資料集進行測試，而資料集通常都為剪輯好的影片單個人物單個動作作為影片輸入並驗證其對於單個動作的精準度。但是在實際場域中環境是複雜且多人，動作並非單一而是多個基礎動作互相連接，難以拆分成單一動作進行標註(labeling)。本文重點在於在複雜的環境中實現多人的人物追蹤效果，並且透過計算人物的力學資訊與空間資訊來判斷人物的動作以及動作切換的時機點。動作辨識在許多環境中主要應用於確認、管理人員是否有出現異常與危險的舉動，目前主流的動作辨識架構都無法達到人物追蹤與其連續動作辨識。本文以OpenPoseOpenPose骨架作為基礎並在

複雜環境下進行動作辨識，透過更精確的骨架光流進行各個部位之速度、加速度特徵擷取，藉由建立3D坐標系對於空間上的資訊差異進行校正，達到同時多人的追蹤以及每個人獨立動作切分點之判斷。最後藉由結合規則與支援向量機(SVM)模型的動作辨識決策樹進行動作辨識，決策樹先以人物在空間中的姿態與移動距離等資訊將樣本區分到多種情境分支之下，讓情境接近的動作一起訓練與辨識來有效的解決動作辨識在人物高自由度狀態下特徵差異大與樣本難以取得的問題。本文與幼兒園合作，進行實際場域的樣本擷取及實驗，並針對場域對於危險動作的需求進行設計並達到警示、防範之目的。在系統上我們解決動作辨識中缺少人物定位以及難以對不同長短動作進行偵

測的問題，實現了多人的同時追蹤與每人獨立的動作切分點判斷。在實驗結果上我們證明了透過動作辨識決策樹可以用少量的樣本達到較高的準確度，並且評估在高階的GPU上可以達到接近即時的效果。