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短视频脚本怎么写?套用万能公式就能出爆款!

1987web2023-08-08短视频120

​短视频虽然只有几十秒,但是对于每一个镜头都是经过精心设计的,而脚本就是为了服务每一个镜头而存在。

脚本是制作视频的强大工具,同时也吓跑了许多准备拍摄视频的创作者。其实对于视频创作者来说,写脚本并不难上手。

在写短视频脚本的时候一定要牢记一个公式:

5秒注意力+10秒反转+15秒涨粉。

这个公式的意思是短视频在拍摄的时候一共分为3个部分。

前5秒创意吸引用户关注,引起用户的浏览兴趣,互动度以及分享意愿;

第10秒反转引发用户互动,整体规划可以从3个层面下手:热点型内容,标签型内容,广告型内容;

15秒创意结尾保障涨粉,短视频内容消费者往往对简单易懂的内容更感兴趣,所以短视频内容创作要易聚焦、易理解、易互动。

短视频脚本主要分为文学脚本和分镜头脚本两大类。文学脚本不需要像分镜头脚本那么细致,适用于不需要剧情的短视频创作,例如教学视频、测评视频等。在文学脚本中,只需要规定人物需要做的任务、说的台词、所选用的镜头和整个视频的时长。例如下面这个视频↓↓↓

今天主要说一说分镜头脚本。

在编写拍摄脚本前,需要确定好短视频整体内容思路和流程。主要包括以下几个方面:

1.拍摄定位

在拍摄前期,需要定位你的内容方向,是做剧情类,还是探店类,还是美食制作类等等。

2.拍摄参照

有时候我们想要的拍摄效果和最终出来的效果是存在差异的,这时候可以找到对标的账号、 IP ,抖音内外均可,分析其拍摄手法及套路等等。

3.景别设计

一般景别会用到远景、全景、中景、近景、特写等镜头,下面重点介绍这几种镜头的使用方式。

远景:远景就是把整个人和环境拍摄在画面里面,常用来展示事件发生的时间、环境等场景。

全景:全景比远景近一点,把人物的身体整个展示在画面里面,用来表现人物的全身动作,或者是人物之间的关系。

中景:半身以上,膝盖至头顶部分,这是采访常用景别,人物的交谈、上肢的语言,比较集中于人物上肢的表达。

近景:指拍摄人物胸部以上至头部的部位,刻画人物表情神态等。

特写:一般就是对人物的某个特征进行自制拍摄,适合用来表现需要突出的细节。

4.台词:

台词是为了镜头表达准备的,起到是画龙点睛的作用。60s的短视频,不要让文字超过180个字,不然听着真的特别累。

5.时长:

时长指的是单个镜头时长,提前标注清楚,方便我们在剪辑的时候找到重点,增加剪辑的工作效率。

6.运镜:

运镜就是指镜头的运动方式,从近到远、平移推进、旋转推进等等。

7.道具:

可以借用的道具有很多,但要切记不要让其遮盖住主角的风采,毕竟内容才是最主要的。

8.BGM

当我们创作好视频脚本后,选择BGM这最重要的一步就来了。毕竟,插入恰到好处的背景音乐是渲染剧情气氛的最佳手段。

这里选择当下热门音乐,更能增加你上热门的几率。但也要注意配合场景选择合适的音乐,这方面需要多多积累,可以多观察别人的视频是怎样选择背景音乐的。

9.结尾

视频结尾是涨粉的重要时机,所以一个好的结尾显得尤为重要,这里可以选择一些正能量的价值观的经典语句,也会让视频显得更有质感。

另外推荐几个脚本网站:

拍电影网短剧本剧本网搞笑小品剧本剧本联盟(微电影剧本)

其实在创作剧本的时候是有很多技巧的,比如情景剧类的段子最好多几次转折才能吸引用户反复观看;改编爆款影视剧情同样会有不错的流量。

声纹识别技术在某些方面虽然比传统的身份验证技术更加安全,但仍然存在一些安全漏洞和攻击利用方式:

1. 录音攻击:通过录制目标用户的声音,使用录音欺骗声纹识别系统,获得未经授权的访问权限。

2. 语音合成攻击:使用语音合成技术生成与目标用户相似的声音,使用这些声音欺骗声纹识别系统,获得未经授权的访问权限。

3. 声音变形攻击:使用声音变形技术改变自己的声音,欺骗声纹识别系统,获得未经授权的访问权限。

4. 声音重放攻击:使用声音重放技术来重放之前的声音,欺骗声纹识别系统,获得未经授权的访问权限。

5. 语音干扰攻击:使用语音干扰技术干扰声纹识别系统的正常运行,使其无法正确识别声音。

6. 声纹识别算法漏洞:声纹识别算法可能存在漏洞,攻击者可以利用这些漏洞来欺骗声纹识别系统,获得未经授权的访问权限。

7. 数据库攻击:攻击者可以通过攻击声纹识别系统的数据库,获取用户的声纹信息,从而获得未经授权的访问权限。

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声纹识别系统绕过技术分析

对抗样本攻击

对抗样本攻击(Counter Sample Attacks)是攻击者故意设计,导致算法模型出现错误输入,通过对样本添加特定扰动信息,干扰模型输出指向错误的结果或输出结果异常,在深度学习算法安全对抗领域有广泛应用和一定通用性。

对抗样本攻击是在一段非目标人物的语音上加上扰动信息,生成对抗语音,使系统将对抗语音识别为目标人物,分为白盒攻击、黑盒攻击和半黑盒攻击。攻击者可以访问目标神经网络的所有信息,包括其架构、参数、梯度等。

攻击者可以充分利用网络信息,精心制作对抗样本。下图展示对抗样本攻击的方法:

模型后门攻击

模型后门攻击(Model Backdoor Attack)是指在模型的训练过程中,通过某种方式埋藏后门(Backdoor),然后通过攻击者预先设定的触发器(Trigger)激发。后门未被激发时,被攻击的模型和正常模型表现类似;当模型中埋藏的后门被攻击者指定的触发器激活时,模型的输出变为攻击者预先指定的标签(Target Label),从而达到恶意攻击目的。

后门攻击发生在训练过程非完全受控的很多场景,如使用第三方数据集、使用第三方平台进行训练、直接调用第三方模型等,对模型安全性造成巨大威胁。目前,对训练数据投毒是实现后门攻击最直接、最常见的方法。

样例:

https://github.com/zhaitongqing233/Backdoor-attack-against-speaker-verification

深度伪造攻击

深度伪造攻击(Deep Forgery Attack)指通过各种语音合成、语音转换或高度模仿攻击目标声音的音调、音强、发音习惯等音律特征,对声纹识别系统进行攻击,是一种新型攻击方法,条件限制要求较高,需要利用各种声频处理软件伪造语音,从而模糊声纹识别系统,绕过声纹识别。

仅音频就能克隆完整语音?「AI语音克隆术」原理分析及防御指南!

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