【COZE 爆款案例深度剖析】茶艺视频混剪播放量暴涨 500% 背后:工作流全链路设计与流量密码解析

目录

当茶艺师遇上 Coze:用这个工作流混剪视频,播放量暴涨 500% 的秘密藏不住了!

1. 前言

2. Coze工作流设计思路

2.1 整体架构规划​

2.2 完整的工作流程

3. Coze工作流具体实现

3.1 开始节点:

3.2 文案创作子工作流:

3.4 文本处理节点:

3.5 文案转语音:

3.6 字幕音频对齐:

3.7 创建剪映草稿

3.8 结束节点:

3.9 剪映小助手下载预览文件

3.10代码

3.11 复盘智能体工作流流程

4. 资料领取

5. 结语


当茶艺师遇上 Coze:用这个工作流混剪视频,播放量暴涨 500% 的秘密藏不住了!

1. 前言

在短视频盛行的当下,茶艺视频以其独特的东方美学和治愈特质脱颖而出。不论是行云流水的冲泡手法,还是袅袅升腾的茶雾,每一帧画面都完美诠释了茶道的深厚底蕴。

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    别急!今天我们就以 Coze 工具为核心,从情感表达出发,规划完整工作流架构。素材阶段,挖掘能传递治愈感的画面;剪辑时赋予片段情感意义,借助 Coze 智能功能高效处理。视觉上,依情感基调选滤镜、设计转场与字幕;音频搭配上,用音乐、音效营造沉浸氛围。接下来,就跟着这份教程,开启一场指尖上的 “茶韵创作之旅” 吧!

效果展示:

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2. Coze工作流设计思路

2.1 整体架构规划​
   我们设计的工作流主要包含五个核心环节:素材的准备,大模型生成文案,对文案进行拆分,基于拆分的文案进行配音,最后将素材、文案和配音通过剪映小助手工具创建剪映草稿。

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2.2 完整的工作流程

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3. Coze工作流具体实现

3.1 开始节点:
  作为工作流的起始点,其主要作用是接收用户输入的抖音视频链接。我们设置一个名为 “share\_url” 的输入变量,数据类型为文本,且设置为必填项,以确保工作流启动时能获取到有效的抖音链接。

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3.2 文案创作子工作流:
   该节点利用另一个工作进行文案的创作,这里我们用到了之前讲的“[抖音文案提取 + 二次创作](https://mpbeta.youkuaiyun.com/mp_blog/creation/editor/148401868 "抖音文案提取 + 二次创作")”工作流。​

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3.4 文本处理节点:
  该节点负责将获得的文案按照指定的分隔符进行拆分。

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3.5 文案转语音:
   这里调用了DubbingX语音合成插件,将文案转成音频配音。

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3.6 字幕音频对齐:
    这里利用字幕音频对齐插件,将拆分的文案和生成配音进行时间线对齐。

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3.7 创建剪映草稿
    这里调用剪映小助手工具箱创建草稿,并将视频、文案、语音按照时间线加入到草稿中。

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3.8 结束节点:
   工作流的最终节点,用于返回草稿的链接。

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3.9 剪映小助手下载预览文件

复制draft_url链接,通过剪映小助手下载素材文件,最后打开剪映即可发布。

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3.10 代码

1.字幕对齐

async def main(args: Args) -> Output:
    params = args.params
    texts = params['input']
    # 移除数组中可能存在的空字符串元素
    texts = [t for t in texts if t]
    # 将数组转换为以换行符分割的字符串
    text_list = '\n'.join(texts)
    # 构建输出对象
    ret: Output = {
        'textList': text_list
    }
    return ret

2.选取视频片段

import math
import random

async def main(args: Args) -> Output:
    params = args.params
    clip_duration = 3  # 每个视频片段固定3秒
    
    # 计算需要的片段数量(向上取整确保覆盖完整时长)
    total_duration = math.ceil(params['duration'])
    num_clips_needed = math.ceil(total_duration / clip_duration)
    
    # 准备好的多个视频素材链接列表
    video_materials = [
        # 这里是准备好的视频,把视频地址放在此处
        # 在此添加更多视频素材链接...
    ]
    
    # 首先打乱视频素材顺序
    shuffled_materials = video_materials.copy()
    random.shuffle(shuffled_materials)
    
    # 按打乱后的顺序选择视频片段,循环使用
    video_urls = [
        shuffled_materials[i % len(shuffled_materials)]
        for i in range(num_clips_needed)
    ]
    
    return {"video_urls": video_urls}

3.数据重组

import json
async def main(args: Args) -> Output:
    params = args.params

    bgm = params['bgm']
    texts = params['texts']
    # 视频
    video_start = 0
    video_end = 0
    videos = []
    for item in params['video_urls']:
        video_end = video_start + 3*1000000
        videos.append({
                "video_url": item,
                "duration": 3*1000000,
                "start": video_start,
                "end": video_end,
                "width":576,
                "height":1024,
                "transition": "叠化",
                "transition_duration": 1000000
             })
        if video_end >video_start:
            video_start = video_end
    # 背景音乐
    audioBgm = [{
        "audio_url": bgm,
        "start": 0,
        "end": video_end
    }]

    #配音、字幕

    start = 0
    end = 0
    captions = []
    audios = []

    audios.append({
            "audio_url": params['audioUrl'],
            "duration": params['duration']*1000000,
            "start": 0,
            "end": params['duration']*1000000
         })
    timelines = params['timelines']
    for idx,item in enumerate(timelines):
        start = item['start']
        end  = item['end']

        text = texts[idx]

        captions.append({
            'text': text,
            'start': start,
            'end': end,
            "in_animation":"渐显","out_animation":"渐隐"
         })

    # 构建输出对象
    ret = {
        "captions": json.dumps(captions),
        "audios": json.dumps(audios),
        "videos": json.dumps(videos),
        "audioBgm": json.dumps(audioBgm)
    }
    return ret
3.11 复盘智能体工作流流程

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4. 资料领取

    **在使用大模型时若感觉体验不佳,很可能是提示词撰写方式有待优化。为此,我们整理了丰富的提示词模板与 Coze系列操作教程,涉及的代码和提示词、完整工作流程已同步至 Coze 空间,感兴趣的朋友可以私信微信详细了解~**

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5. 结语

     当最后一帧画面定格在茶汤泛起的涟漪中,你会发现:用 Coze 创作茶艺视频的过程,早已超越了技术本身 —— 那些被精心裁剪的茶叶舒展镜头、随茶香晕染的水墨转场、与注水声共振的古琴旋律,都是你向世界传递的治愈信号。​

    或许生活仍在步履匆匆,但每当你打开 Coze 的素材库,指尖划过那些记录着温杯、摇香的片段,便能重新触摸到茶席前的宁静时刻。这正是茶艺视频的魔力:它让我们在剪辑台前完成的不仅是作品,更是一次与自己和解的疗愈仪式。​

    现在,带着这份工作流里的东方美学密码与 Coze 的便捷工具,去创作属于你的「茶语时光」吧。记得在发布时附上 #治愈系茶艺# 的标签 —— 当更多人在你的视频里看见茶叶浮沉间的禅意,听见茶具相碰的清响,这场由你发起的治愈之旅,便有了更温暖的续篇。

本文转自 https://blog.youkuaiyun.com/fanlf/article/details/148402557?spm=1001.2014.3001.5501,如有侵权,请联系删除。

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### Coze 工作流在旅游业的应用案例 Coze 平台能够通过其强大的多智能体协作能力,在旅游业中实现多种复杂场景下的自动化流程优化和服务提升。具体而言: - **个性化旅行规划**:借助 Coze工作流引擎,可以根据用户的偏好、预算以及时间安排等因素自动生成个性化的行程建议[^2]。例如,当一位游客希望了解某个目的地的最佳游览路线时,系统可以快速分析历史数据并提供定制化方案。 - **实时动态调整**:对于已经制定好的旅游计划,如果遇到突发情况(如天气变化),Coze 可以自动重新计算最优路径或者推荐替代活动选项,确保整个旅程顺利进行而不受影响[^1]。 - **智能化客户服务支持**:利用自然语言处理技术和预训练的大规模模型,Coze 能够构建高效的在线客服机器人来解答常见问题,并协助解决可能出现的各种困难;这不仅提升了客户满意度,同时也减轻了一线工作人员的压力。 ```python def generate_travel_plan(user_preferences, destination_data): """ 根据用户喜好和目标地点的信息生成旅行计划 参数: user_preferences (dict): 用户个人偏好的字典对象 destination_data (list of dict): 各个景点的数据列表 返回值: list: 推荐给用户的最佳游玩顺序 """ recommended_route = [] # 基于用户输入筛选符合条件的目的地... filtered_destinations = filter(lambda d: matches_user_interest(d), destination_data) # 对这些地方按照评分排序后加入到最终的结果集中... sorted_by_rating = sort(filtered_destinations, key=lambda x:x['rating']) for place in reversed(sorted_by_rating[:top_n]): recommended_route.append(place) return recommended_route ```
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