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1. 环境准备与部署
1.1 注册并行智算云账号
访问并行智算云官网，填写11307，充多少返多少。完成注册并登录。ai.paratera.com/#/registerhttps://ai.paratera.com/#/register
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1.2 选择镜像与实例配置
在并行智算云平台中，选择适合通义万相2.1的镜像版本（如1.3B或14B参数版本），并根据需求配置实例（如显存大小等）。1.3B模型仅需8.2GB显存即可生成480P视频。
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1.3 远程登录
完成实例部署后，通过远程登录工具（如SSH）连接到实例。
2. 视频脚本生成（使用 DeepSeek）
2.1 安装 DeepSeek SDK
在云实例中安装 DeepSeek 的 Python SDK。
2.2 生成视频脚本
Python
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from deepseek import VideoScriptGeneratorgenerator = VideoScriptGenerator(style="科技解说", duration=180, lang="zh")script = generator.generate(topic="量子计算原理", key_points=["量子比特", "叠加态", "量子纠缠"], examples=["参考油管大V风格"])print(f"生成分镜脚本：\n{script.to_json()}")该脚本会包含视频的分镜头描述、旁白内容、镜头时长等信息。
3. 视频素材生成（使用通义万相）
3.1 安装通义万相 SDK
在云实例中安装通义万相的 Python SDK。
3.2 生成视频素材
Python
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from tywx import MediaGeneratorclass AssetFactory: def __init__(self): self.generator = MediaGenerator() def create_scene(self, description): return self.generator.video(prompt=description, resolution="1080p", style="cinematic", length=15) def create_voiceover(self, text): return self.generator.tts(text=text, voice="professional_male", speed=1.1)factory = AssetFactory()scene1 = factory.create_scene(script.scenes[0]['visual'])voice1 = factory.create_voiceover(script.scenes[0]['narration'])根据脚本中的每个分镜头描述，调用通义万相模型生成对应的视频素材和旁白。
4. 视频剪辑与合成
4.1 安装 FFmpeg
在云实例中安装 FFmpeg，用于视频剪辑和合成。
4.2 生成 FFmpeg 配置文件
Python
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def generate_ffmpeg_config(assets): with open("input.txt", "w") as f: for asset in assets: f.write(f"file '{asset['path']}'\n") if asset['transition']: f.write(f"file '{TRANSITIONS[asset['transition']]}'\n") return "input.txt"4.3 调用 FFmpeg 合成视频
Python
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import subprocessdef auto_edit(assets, output_path="final.mp4"): config = generate_ffmpeg_config(assets) cmd = f"ffmpeg -y -f concat -i {config} -c:v h264_nvenc {output_path}" subprocess.run(cmd, shell=True, check=True) add_subtitles(output_path, script.subtitles)将生成的视频素材和旁白按照脚本顺序进行拼接，并添加字幕。
5. 视频优化与发布
5.1 视频优化
Python
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from tywx import VideoEnhancerenhancer = VideoEnhancer()enhanced_video = enhancer.process(input_path="final.mp4", enhancements=["color_grading", "frame_interpolation", "auto_beat_cut"])对合成后的视频进行色彩校正、帧插值和自动节拍剪辑等优化。
5.2 视频发布
Python
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from tywx import VideoPublisherpublisher = VideoPublisher()publisher.upload(video=enhanced_video, platforms=["抖音", "B站", "YouTube"], auto_thumbnail=True)将优化后的视频自动发布到各大视频平台。
6. 效果对比与优化
6.1 对比优化前后的视频
通过对比使用 DeepSeek 优化后的提示词生成的视频和未优化的视频，可以看到优化后的视频在细节和丰富度上有显著提升。
6.2 进一步优化提示词
根据生成效果，进一步调整 DeepSeek 的提示词，以获得更高质量的视频。
通过以上步骤，结合 DeepSeek 的脚本生成能力、通义万相的视频生成能力和并行智算云的强大算力，可以高效地生成高质量的 AI 视频
