首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

12.12视频智能拆条推荐

视频智能拆条推荐基础概念

视频智能拆条推荐是一种利用人工智能技术对视频内容进行自动分析和处理的技术。它通过识别视频中的关键帧、场景变化、语音内容等,将长视频拆分成多个短视频片段,并根据用户兴趣和行为数据进行个性化推荐。

相关优势

  1. 提高用户体验:用户可以快速找到感兴趣的内容,减少浏览时间。
  2. 增加观看时长:通过精准推荐,吸引用户观看更多相关视频。
  3. 优化内容分发:帮助内容创作者更有效地推广作品,提升曝光率。
  4. 降低运营成本:自动化处理减少了人工编辑的需求,节省时间和资源。

类型

  1. 基于内容的推荐:根据视频内容特征进行推荐。
  2. 协同过滤推荐:利用用户行为数据和相似用户的行为进行推荐。
  3. 混合推荐:结合内容和协同过滤的方法,提供更精准的推荐。

应用场景

  • 短视频平台:如抖音、快手等,用于快速生成热门话题和热点视频。
  • 在线教育:将长课程拆分成小节,便于学生按需学习。
  • 新闻媒体:快速提炼新闻要点,制作新闻摘要视频。
  • 广告营销:定制化视频广告,提高广告效果。

可能遇到的问题及原因

  1. 内容误判:AI可能错误地识别视频内容,导致拆条不准确。
    • 原因:算法模型不够成熟或训练数据不足。
    • 解决方法:优化算法,增加训练样本,使用更先进的深度学习模型。
  • 推荐不精准:用户收到的推荐视频与兴趣不符。
    • 原因:用户画像不准确或缺乏实时更新。
    • 解决方法:完善用户数据分析,实时更新用户兴趣模型。
  • 系统性能瓶颈:处理大量视频数据时,系统响应速度慢。
    • 原因:硬件资源不足或系统架构设计不合理。
    • 解决方法:升级服务器配置,优化系统架构,采用分布式计算。

示例代码(Python)

以下是一个简单的视频拆条示例,使用OpenCV和FFmpeg库:

代码语言:txt
复制
import cv2
import subprocess as sp

def split_video(video_path, output_folder, segment_duration=10):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    segment_frames = int(fps * segment_duration)

    for start_frame in range(0, frame_count, segment_frames):
        end_frame = min(start_frame + segment_frames, frame_count)
        output_path = f"{output_folder}/segment_{start_frame}.mp4"
        
        command = [
            'ffmpeg',
            '-y',  # Overwrite output file if it exists
            '-ss', str(start_frame / fps),  # Start time
            '-i', video_path,  # Input file
            '-t', str((end_frame - start_frame) / fps),  # Duration
            '-c:v', 'libx264',  # Video codec
            '-c:a', 'aac',  # Audio codec
            output_path  # Output file
        ]
        sp.run(command)

    cap.release()

# Example usage
split_video('input_video.mp4', 'output_segments')

推荐解决方案

对于视频智能拆条推荐,可以考虑使用腾讯云的智能媒体处理服务,它提供了强大的视频分析和处理能力,支持多种智能分析任务,如视频内容识别、关键帧提取等,能够有效提升视频处理的效率和准确性。

希望这些信息对你有所帮助!如果有更多具体问题,欢迎继续咨询。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

长视频剪短视频太费时?智能拆条+AI二创实现批量产出的秘密

腾讯云媒体AI把拆条、集锦、横转竖、字幕、配音、审核做成流水线:拆条0.04/0.28、集锦0.28/1.78、横转竖0.28、解说二创3元/分钟,通过智能拆条+AI解说二创+横转竖+智能字幕的组合方案...二、规模化产出的产能从哪里来 通过智能拆条+AI解说二创+横转竖+智能字幕的组合方案,可实现长视频到短视频的批量自动化生产,产能远超纯人工剪辑模式。...拆解每一环的单条耗时 以"一条 3 分钟的可发布短视频"为目标,每一环的处理时间大致如下: 智能拆条:长视频→主题片段,分钟级自动完成; 精彩集锦筛选:在主题片段里挑高光,分钟级; 横转竖:实时倍速以上处理...模板 2:知识付费——长课精华化流水线 输入:课程库数百小时长视频 目标:将每节课浓缩成 3-5 分钟精华片段,形成知识短视频矩阵 流水线: 智能拆条大模型版拆按知识点; AI 解说二创(3 元/分钟)...模板 5:跨境电商——商品直播切片全球化分发 输入:电商直播回放 目标:全球多语种短视频分发 流水线: 智能审核保证合规; 智能擦除(去字幕无痕 3 元/分钟 1080P)擦掉原字幕; 智能拆条(按商品拆

60410

得物端智能视频封面推荐

考虑到用户隐私、实时性和服务端压力,我们选择用端智能推荐视频封面,并克服相关的挑战,最终获得收益。得物端智能对客户端而言,不需要训练模型,只需要推理。...整体架构智能封面主要开发流程如下,算法侧产出端智能模型,客户端调用模型推荐视频封面。...三、客户端部署整体流程整体流程如图所示,用户进入封面选择页,首先对视频抽帧,然后调用端智能推理。端智能输出一个评分,获取评分最高的图片作为推荐的封面。为了提高封面识别速度,采用批量异步计算。...在内容推荐侧,采用推荐双列流视频点击率作为衡量指标,pvctr 和 uvctr 都有明显提升,与对照组相比,pvctr+13.12%、uvctr+18.05%。...实验结果也表明在推荐双列场景下,更好得封面内容会带来更好的消费。五、总结本文通过端智能推荐视频封面,帮助创作者降低发文成本,提高发文质量。我们也希望将端智能用在更多的场景,提高用户体验。

1.9K10
  • 新闻媒体智能生产中台:拆条、摘要、字幕、片头片尾识别全自动

    二、新闻智能生产中台工作流 工作流总览 新闻原始素材(直播/直采/外购) │ ├─ ① ASR 识别(同期声/解说转写) ├─ ② 智能拆条(按选题/事件切片) ├─ ③ 大模型视频摘要...Step 2|智能拆条:把直播流和长素材切开 智能拆条提供两档: 基础版 0.04 元/分钟,按场景边界切片; 高级版 0.28 元/分钟,按语义/事件边界切片,更贴合新闻的"选题颗粒度"。...分钟 576 元 ③ 智能拆条(高级版) 0.28 元/分钟 3600 分钟 1008 元 ④ 大模型视频摘要 0.28 元/分钟 3600 分钟 1008 元 ⑤ 大模型视频理解 1.5 元/分钟 1800..."挑选+节奏"; 播出前:智能审核兜底; 多平台分发:拆条+字幕+横转竖一键产出多版本。...腾讯云媒体 AI 的拆条、摘要、字幕、视频理解、智能审核接口,提供的正是这样一条"工业化流水线"。

    32310

    在线教育课程视频全流程 AI 化:字幕+拆条+摘要+审核一键搞定

    本文以每月1000小时课程为基线,拆解ASR字幕、智能拆条、视频摘要、智能审核全流程AI工作流,把录课-切片-上架压缩到一天内完成。 一、在线教育的视频后期,到底在烧多少钱?...Step 3|智能拆条 + 大模型视频摘要:把大课切成知识切片 教育视频后期最痛的是"凭老师感觉拆条"。...对一节 120 分钟课程: 智能拆条(高级版):120 × 0.28 = 33.6 元 视频摘要:120 × 0.28 = 33.6 元 单节课拆条+摘要总成本约 67 元,自动产出 8~15 个切片、...可以让"智能拆条"以题型为单位切片,再用大模型视频摘要生成标题+解题要点的文字稿,作为站内 SEO 详情页和小红书/知乎 SEO 内容的素材源。 3....五、可复用的"录课-上架"SOP 把上面的接口拼成一条完整 SOP,机构内部任何角色都能跑通: 课程结束 → 触发 ASR + 字幕压制(5~10 分钟内完成); 触发智能拆条(高级版)+ 大模型视频摘要

    50410

    AI 横转竖工具对比:剪映、CutDeck、百度智能集锦与腾讯云媒体 AI 横竖转换高级版

    一般 一般 一般 强(高级版扩画面) 腾讯云媒体 AI 把"智能拆条"和"横转竖"打通:先用 0.04 / 0.28 元 / 分钟拆出每个镜头单元,再单独决定每段的主体跟随策略,长视频效果更稳。...100 条竖屏切片 项目 单价 分钟 小计 智能拆条(高级) 0.28 100 28 智能横转竖 0.28 100 28 字幕压制 0.063 100 6.3 智能审核 0.08 100 8 合计...场景 C:长课件 / 长直播 → 切片素材 针对教培团队,可把 1 小时课件切成竖屏短视频在抖音 / TikTok 投放: 项目 单价 分钟 小计 ASR 识别 0.03 60 1.8 智能拆条(标准)...五、按团队画像的选型建议 团队 推荐方案 个人创作者 剪映 小团队跑短视频矩阵 CutDeck 单点云能力试水 百度智能集锦 中大型短视频 / MCN 腾讯云媒体 AI 智能横转竖(0.28 元 / 分钟...源视频 (COS) ↓ ASR 识别 (0.03/min) ────→ 字幕草稿 ↓ 智能拆条 (0.04 or 0.28/min) ─→ 每段镜头单元 ↓ 智能横转竖 (0.28

    45310

    IT技术男友教你如何追《你迟到的许多年》殷红穿搭

    需求文档写的是自动化品牌植入、定时打点 测试用例写的是自动化品牌植入、定时打点 上线后变成了纯人肉品牌植入、定时打点 so,为了解决这些人力的浪费 接下来为大家介绍一款神器 腾讯云视频分析解决方案 视频智能识别检索...画外音:可自动识别电视剧中的人物,植入的品牌等 视频媒资智能编目编辑 通过对视频的结果化分析,结合视频流媒体处理能力为客户提供视频智能标签,集锦,拆条,封面,分类,视频指纹,水印处理,智能动态等功能。...画外音:可以处理比较长的综艺节目,自动生成集锦 适用场景 在线视频 ? 为海量在线视频提供智能封面、智能集锦、智能分类、智能标签以及智能识别等功能,提升检索系统的可用性,降低视频编辑的工作量。...为广电新媒体提供智能视频分析解决方案,包括智能封面、智能集锦(拆条)、智能分类、智能标签以及智能识别等功能,显著提升视频分发管理的效率,增加视频结构化编目信息,降低视频编辑工作量,进一步提升工作效率。...短视频 针对短视频的不同特性提供有效的解决方案,包括智能分类、智能标签、智能识别等,方便短视频的分类管理,有助于实现短视频的精准推荐。 体会下视频分析效果

    2.7K10

    短剧出海工具全对比:鬼手剪辑、录咖、云幕同声 vs 腾讯云媒体 AI

    Web / 客户端 腾讯云媒体 AI 视频 AI 全栈云服务 配音 + 翻译 + 擦除 + 拆条 + 横转竖 + 集锦 API + SDK + 控制台 三家工具型产品强在 "做好一件事",腾讯云媒体...3.4 拆条、横转竖、集锦 短剧投流的素材结构是:长剧 → 切条 → 横转竖 → 精彩集锦 → 解说二创。...腾讯云媒体 AI 把这一段也拉到 API 层: 能力 价格 说明 智能拆条(标准 / 高级) 0.04 / 0.28 元 / 分钟 自动按剧情节点切条 大模型视频摘要 0.28 元 / 分钟 输出剧情概要...场景 C:100 分钟原片 → 切 100 条竖屏投流素材 项目 单价 分钟 小计 智能拆条(高级) 0.28 100 28 智能横转竖 0.28 100 28 精彩集锦(高级版) 0.28 100 28...平台方 腾讯云媒体 AI(含一站式译制 + 大模型至尊版擦除) 六、为什么腾讯云媒体 AI 适合做"短剧出海工厂的中后台" 短剧不是单点工具能解的问题,是一条配音 + 翻译 + 擦除 + 拆条 + 横转竖

    59510

    腾讯云AI驱动音视频场景创新:低延迟互动、精准识别与高效媒资处理

    剖析音视频场景互动瓶颈 行业在音视频实时互动中面临三重核心矛盾: 体验割裂:传统互动依赖手动操作,面部/手势与游戏玩法结合度低,难以形成沉浸式社交增长; 效率低下:媒资处理(字幕生成、内容拆条、...→LUI),基于多模态实现低延迟(音视频端到端智能交互,支持智能打断、降噪。...智能拆条:高光集锦(影视动作戏/BGM、体育进球、游戏一血/五杀)、新闻拆条(按导播台/关键字)、内容拆条(教育/讲解类视频)。...媒资处理效能:智能字幕自动生成效率提升(无需开发)、智能拆条精准定位高光场景(动作戏/进球/游戏关键节点)、智能擦除降低人工修复成本(来源同上)。...(抖音/TikTok),智能媒资平台覆盖字幕/擦除/拆条全链路自动化。

    43420

    AI 解说二创:如何把 1 小时直播回放 10 分钟变成一条爆款短视频?

    结合 ASR、字幕压制、AI 配音、智能拆条等模块,一个人就能跑通"工业化解说工厂"。...Step 2|智能拆条 + 大模型视频摘要:先找出"值得讲的高光" 解说类视频的灵魂是"剪辑师对原素材的理解"。...AI 时代这一步可以用: 智能拆条(高级版) 0.28 元/分钟:按语义边界切片; 大模型视频摘要 0.28 元/分钟:对每段切片自动产出标题、要点。...三、单条解说视频全成本测算 工序 单价 处理量 小计 ① ASR 识别 0.03 元/分钟 60 分钟 1.8 元 ② 智能拆条(高级版) 0.28 元/分钟 60 分钟 16.8 元 ③ 大模型视频摘要...腾讯云媒体 AI 的 AI 解说二创、智能拆条、视频摘要、AI 配音、字幕压制接口,正是这条流水线的工业化基础设施。

    73810

    海康大华SDK视频智能分析安防监控系统EasyCVR集成iframe播放分屏出现滚动条排查

    TSINGSEE青犀视频开发的视频平台都是支持集成的,尤其是EasyGBS、EasyCVR这样的平台,由于其协议的特性,非常适合在点位比较多且分散的场景下部署以及集成到现有平台当中。...image.png 有个建筑工地项目团队通过EasyCVR来调用iframe地址来进行集成,将不同地址的视频都集成进自己现有的业务平台当中,但是在分屏页面下,部分分屏出现了播放器显示滚动条的问题。...image.png 本地排查发现,当鼠标移动到视频上就会出现滚动条,在控制台测试如果把云台去掉就是正常的,因此此处的问题应该是与云台有关,经测试发现每当云台展示就会扩大视频的宽度,导致播放器出现滚动条...除了在建筑工地外,EasyCVR还可用于智慧校园、智慧社区、智慧园区等地的建设,欢迎大家了解更多视频相关的解决方案。 image.png

    1.7K20

    智能视频处理技术深度解析——腾讯云媒体AI的技术突破与行业实践​

    在短视频爆发、直播常态化、内容全球化传播的背景下,视频处理技术正从“工具辅助”向“智能决策”跃迁。传统视频编辑依赖人工标注、多软件协作,存在效率低、成本高、跨场景适配难等痛点。...腾讯云媒体AI基于多模态大模型与音视频编解码技术,构建了覆盖“智能生产-智能审核-智能分发”的全链路解决方案,重新定义了视频内容处理的效率与可能性。...动态ROI识别引擎​ 基于深度学习的感兴趣区域(ROI)检测算法,可实时定位视频中人物、物体、文字等关键元素。在体育赛事场景中,能精准捕捉进球、扑救等动作轨迹,为智能拆条提供数据支撑。 ​...个性化推荐增强​ 通过视频标签体系(如场景、情绪、物体)与用户画像匹配,实现精准推送。某新闻客户端接入后,点击率从3.2%提升至6.8%。...宁夏黄河云融媒体​ 通过智能拆条与多语言字幕功能,将地方新闻制作周期从6小时压缩至40分钟,支持向20+语种平台同步分发。

    1.3K10

    视频教程 | 10行C++,搭建一个电影推荐人工智能系统

    在本期视频中,Siraj Raval 将带大家用10行C++搭建一个电影推荐系统。...Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手,毕业于哥伦比亚大学,曾任职于 Twilio 和 Meetup。...一年以来,他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝,视频内容包含:如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例,更加令人钦佩的是...,这些视频长度大多都在10分钟以内,实在是快速上手AI的一条捷径。...为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频,AI科技大本营已经联系到Siraj Raval,并获得了翻译其系列视频的授权,我们将在每周一、三、五定期更新,欢迎大家持续关注!

    1.3K50

    基于知识图谱的多模内容创作技术

    辅助创作的另外一个比较有价值的应用是媒资智能管理,简单来说就是帮助各个媒体进行视频的拆条、编目、标注的能力。...拆条就是对一个完整的视频进行分割,像新闻联播,它可以分为很多的独立的片段,拆条的力度可以是片段级、场景级、镜头级;编目就是对拆条后的视频进行总结的描述。...比如跨场景的人脸追踪,可以帮助我们对视频进行多粒度的拆条,通过对这种实时资讯的抓取、理解以及检索和视频asr的解析,可以帮助我们生成编目的解析。...目前,我们的方案在拆条、编目的效率上比纯人工提升了3-4倍。 ---- 04/落地场景及应用案例 1....行业赋能 在行业赋能方面,自动创作上,我们和国家预警中心,中国天气网等部门进行了深度的合作;辅助创作上,我们支持了四川观察新闻视频的拆条和主题抽取的应用,以及多家省级媒体的辅助能力的落地。

    1.4K21

    他山之石 | 百度知识图谱与多模内容创作实践

    辅助创作的另外一个比较有价值的应用是媒资智能管理,简单来说就是帮助各个媒体进行视频的拆条、编目、标注的能力。...拆条就是对一个完整的视频进行分割,像新闻联播,它可以分为很多的独立的片段,拆条的力度可以是片段级、场景级、镜头级;编目就是对拆条后的视频进行总结的描述。...比如跨场景的人脸追踪,可以帮助我们对视频进行多粒度的拆条,通过对这种实时资讯的抓取、理解以及检索和视频asr的解析,可以帮助我们生成编目的解析。...目前,我们的方案在拆条、编目的效率上比纯人工提升了3-4倍。 04 落地场景及应用案例 1....行业赋能 在行业赋能方面,自动创作上,我们和国家预警中心,中国天气网等部门进行了深度的合作;辅助创作上,我们支持了四川观察新闻视频的拆条和主题抽取的应用,以及多家省级媒体的辅助能力的落地。

    1.3K20

    新知2023 | 激发无限想象空间,媒体处理技术助力广电级媒体数字化升级

    接下来是能力层,从能力模块上可以分为音视频转码、音视频增强、录制截图、内容理解、审核质检、智能编辑和直播处理。...媒体智能 媒体智能涵盖范围很广,包含内容识别、内容分析、智能剪辑、质检、审核等众多能力。内容识别可识别视频中的语音、文字、人物,并可对识别出的文字进行智能翻译。...视频分类可是通过分析视频内容为视频自动推荐类别,目前支持美食、旅游、动漫、音乐等十九大类。视频标签则是智能识别出最符合视频内容的几项标签摘要,主要用于视频推荐检索相关场景。...视频封面图能够结合视频的画面纹理、场景识别等特征信息,自动生成视频封面。智能拆条通过对视频内容进行结构化分析,可根据视频的场景信息、语音信息、文字信息生成拆条文件,支持新闻、广告等内容的拆条。...最后,腾讯云媒体处理结合了众多腾讯云先进的AI技术,针对海量视频内容提供智能标签、智能封面图、人脸识别、语音/文字识别、智能编辑、安全/质量审核等智能服务,提升客户的运营及管理效率。

    76210

    腾讯云传媒热点分析运营解决方案:驱动全链路效率与价值提升

    其中写作系列智能体可替代传统流程80%基础工作,记者助理系列智能体支持采访提纲生成与音频转稿,新媒体运营系列智能体实现新闻稿件自动生成多风格文案,视频创作系列智能体支持脚本生成与一键成片(来源:腾讯云传媒物联与新文创业务中心...产品能力输出: 热点管理:全网热点内容供给匹配(覆盖图文/视频/小视频等)、深度理解(热度值/相关性/体裁/元素)、自动摘要、相似推荐、实时看板与人工调控工具、热点补货线索生成(来源:腾讯云传媒物联与新文创业务中心...热点事件高相关性匹配:以QQ音乐热点事件解读BOT为例,8个推荐事件均标注“热点:A”(高相关性),如“2026年NBA选秀阵容拆A”“李一桐穿越史上第一个滚筒式穿越A”等(来源:腾讯云传媒物联与新文创业务中心...客户实践验证方案落地成效 音乐x歌单灵感(QQ音乐) 通过热点事件解读BOT实现高相关性歌单推荐,8个事件均标注“热点:A”,如“2026年NBA选秀阵容拆A”“书卷一梦首播冲顶热度总榜A”,结合智能音乐疗愈场景提升用户互动...如AI快讯播报“警方通报3名高中生赴西双版纳后失联”(热度标注㉒)等8条热点,结合事件脉络增强内容(来源:腾讯云传媒物联与新文创业务中心《案例:新闻客户端——AI快讯》)。

    29410

    孙祥学:音视频AI技术落地实践

    智能编辑主要是为了做视频编目处理,包括视频分类、标签、封面,以及PPT右边的标签、拆条,集锦、片头片尾、版权识别、摘要等。 然后还可以进行智能审核,包括涉黄、涉政、涉暴。...幻灯片17.PNG 还有一点是新闻拆条,大家看新闻联播30分钟,对于移动互联网做分发,你一整个新闻联播视频给用户看很少有人愿意去看,但是你把30分钟视频中所有的新闻事件都拆出来做分发,这样用户就愿意去点击了...基于两个模型的综合,最后根据人脸检测得到一个时间序列,这样就自然把片断拆出来,30分钟的新闻当中每个新闻事件做一个拆条,从而进行短视频的分发。...幻灯片18.PNG 人物拆条,某个领导人出席某个会议,我只想把我自己出现的那个片段剪出来。...片头片尾拆条,我们在视频软件上可以看到,自动跳过片头片尾,一般是vip特权,现在大部分是人工处理的,如果能自动识别片头片尾会降低很多的人工成本的。

    5K42

    深入布局视频制作域产品矩阵,腾讯视频云加速能力开放

    腾讯云导播台 2 随时随地在线编辑,腾讯云剪提升用户体验 在视频剪辑方面,腾讯视频云为制作方打造了腾讯云剪这一在线视频智能剪辑产品,能够将所有素材存放在云端,用户可以随时随地对视频在线编辑,处理过程安全便捷...3 满足多样化需求,腾讯智眸提高生产效率 除了云导播台、腾讯云剪外,在视频制作领域,腾讯视频云还推出了腾讯智眸-视频AI智能媒体生产解决方案,依托腾讯的AI识别及流媒体处理技术,为各行业客户提供智能编辑...腾讯智眸-智能媒体生产平台 · 在智能编辑模块下,腾讯智眸为用户提供了智能拆条、智能集锦、智能封面、智能摘要等功能。...其中,智能拆条除了针对传统的新闻类节目进行拆条外,还提供了广告流识别、新闻去广告自动条目合成、分镜头拆条等功能。...智能封面则采用了腾讯音视频实验室丽影技术,对视频的帧属性及视频的时序属性进行分析,通过评分输出最吸引用户点击的封面结果。

    5.5K21

    韩嫕:坚持coding

    与韩嫕结识得益于大师兄(FFmpeg社区的刘歧)的推荐,大约2个月前我正在为LiveVideoStackCon 2019深圳寻找讲师,韩嫕和她的团队正在探索通过AI实现自动化剪辑,提升后期编辑的效率...大数据,人工智能的价值也越来越大。 韩嫕:我想个人可能还是会选择多媒体领域。...大数据和人工智能已经普及到了各个行业领域,视频行业也不例外。目前我们也在重点探索将人工智能与传统视频行业的结合,无论在生产制作、传输分发和用户体验上利用大数据和人工智能来优化。...所以团队还是集中在视频领域,除了常规视频的编解码、传输分发、调度管理这些外,也在大数据和人工智能方面结合视频特征有一些探索和研究。...韩嫕:本次LiveVideoStackCon2019深圳站,我将带来基于人工智能的视频AI拆条的一些探索和实践经验,结合国庆大阅兵和目前电视频道节目的特征,针对综艺节目、赛事等拆条的一些相关内容分享。

    1.5K20
    领券