用扣子Coze制作火柴人心理视频，五分钟一条！解放枯燥无趣的剪辑时间！（附教程+源码）

☀大家好，我是芝麻☀

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你好，我是芝麻！

抖音最开始的口号是：记录美好生活。但是感觉现在抖音上很多视频最终的目的都是变现，要么卖课的，要么带货的，慢慢的已经失去了抖音最开始的样子.....

记录真实美好生活视频越来越少，就比如抖音上现在有很多情侣账号，每天记录自己生活中遇到的很多美好的事情，但是事实是什么？生活就是柴米油盐，哪有真实的情侣天天有时间记录生活，我不是说都是假的，但是很多都是同一个MCN下安排的CP，镜头前甜蜜，镜头后形如陌路，十分可悲。

像这种火柴人心理学类的账号，最后的目的也一定是指向心理付费咨询和收徒从而变现，这也没什么不好意思的，大家都是为了生活。但是在AI出现之前，就算你是老手，写文案，制作音频，找素材，剪辑，这一套下来剪一条这种视频至少得花1个小时左右，就算你是铁人，一天能做5条这样的视频不得了了，但是现在AI智能体可以5分钟制作一条，你只需要在此基础上微调即可，大大提高了你的产出效率！

我们来看看今天的智能体制作出来的视频效果如何

需求分析

这种工作流可以归属到视频类工作流，再细分一下就是静图视频，什么意思？

就是不需要使用到图生视频，视频的核心部分都是静态图片，将图片生成出来后，不需要再将其转化为视频了，因为图生视频是一个比较重的操作，所以需要和静态图片的区分开。

这个视频主要有四个部分组成：背景图、火柴人静态图、文案字幕、音频

背景图是由左上角水印、右上角水印组成的，如果想的话也可以在左上角加一个logo水印，可以把本文研究透了之后，研究一下怎么加logo上去

文案字幕、音频、火柴人静态图这三者都是紧密联系的，文案是由用户给出的关键词通过大模型生成出来的，音频和火柴人静态图是通过文案生成出来的

下面给出用户输入、工作流的实现步骤。

用户输入

1. 左上角水印

2. 右上角水印

3. 文案标题

工作流步骤

1. 定义用户输入

2. 大模型根据关键词生成文案

3. 切割文案

4. 循环生成文案音频

5. 批量生成图片

6. 制作背景图

7. 准备剪辑元数据

8. 组装剪辑素材

9. 返回草稿地址

工作流缩略图

本次使用了两个工作流，子工作流是需要嵌套在主工作流中的，具体为何请看后文分解，到底是为了炫技多此一举，还是内有玄机？

子工作流

主工作流

工作流拆解

第一步，定义用户输入

开始节点定义3个参数

left_title是视频左上角的文案

right_title是视频右上角的文案

title是视频文案的标题，整篇文案是围绕这个标题来的

第二步，大模型根据关键词生成文案

使用大模型节点通过用户提供的标题生成精美的文案，大家有没有发现涉及到长文生成的都会使用deepseek大模型，因为这个模型有深度思考，生成出来的文案会更有“人味”

第三步，切割文案

大模型给出的文案是一大段的，需要将其切割成一个个的分镜句子，也就是每一幕展示的文案，这里使用换行、制表符、句号、分号还有一些特殊符号切割文案

这里的切割是将文案拆成一个一个的句子，因为我们每一个单独的分镜都需要将一个完整的句子，然后后续再根据完整句子拆分成一个个的子句

第四步，循环生成文案音频

循环使用子工作流对各个切割的文案制作音频，循环数组选择切割文案后的输出，输出选择子工作流的结果

接下来看看子工作流干了啥工作

首先开始节点定义了本次要制作音频的一句文案

上文提到第三步的拆分是将一大段文案拆分成一个个的句子，这里需要将句子再拆分成一个个的子句，换种方法，使用代码节点来帮我们做这个拆分

代码（python）：

import re

asyncdefmain( args: Args) -> Output:
    params = args.params
    content = params['content']
    pattern = r'[,.，。！？：“”]\s*'
  
    # 使用re.split()函数根据正则表达式切割文本
    # re.split()函数会将匹配的分隔符从结果中移除
    texts = re.split(pattern,content)
    #移除数组中可能存在的空字符串元素
    texts = [t for t in texts if t]
    #构建输出对象
    ret:Output = {
        "textlist":texts
    }
    return ret

有了文案之后就可以批量生成音频了，使用官方插件音频生成批处理生成音频

接着需要使用插件获取每一段音频的时长，也是一样的使用批处理，输入选择刚刚音频生成的输出

最后将音频数组、音频时长数组、文案数组返回

好了，子工作流就是这么简单，那揭晓下为什么这里为什么要使用子工作流，不能直接写在主工作流里吗？

当然不是故弄玄虚！因为子工作流使用到了批处理，需要对一个完整的句子进行拆分后对子句进行批处理，主工作流需要对完整文案拆分后的句子进行循环，这就构成了双重循环，目前coze是不支持循环/批量节点嵌套的

但是工作流是允许循环调用的，所以这里需要使用子工作流来规避这个不支持嵌套节点的限制，具体也可看看文末的讲解视频哦

第五步，批量生成图片

为每一个句子制作对应的中间火柴人的图片，将生成的火柴人图片数组返回

一张图对应的是一个完整的句子，所以输入的数组是完整句子的数组

使用大模型节点制作图片提示词，选择批量处理的元素，即每个句子

使用图像生成节点生成火柴人图像，本次的提示词较短，直接贴图给出

第六步，制作背景图

背景图制作十分简单，使用一个画板即可，设置大小为1080*1920，背景颜色设置成白色，将视频背景需要的元素都设置上去并且和输入元素绑定

第七步，准备剪辑元数据

代码节点主要是对之前的音频数组、图片数组、文案数组进行一个处理，给出剪辑需要使用到的元数据，这里的代码有点长，大家直接拿去用吧

第六步，组装剪辑素材

好，有了这些剪辑元数据就可以进行剪辑了

create_draft：创建空白草稿

add_audios：添加音频到草稿中

add_images：添加火柴人图片到草稿中

add_images_1：添加背景图到草稿中

add_captions：添加文案字幕到草稿中

save_draft：保存草稿

第六步，返回草稿地址

将上一步save_draft的返回值返回，是一段json草稿地址

总结

本次的工作流涉及到的东西还是比较多的，文生文、文生音频、文生图、代码，希望大家取其精华，而不是工作流本身，工作流只是一个工具，现在随便一个程序员转工作流开发都是分分钟的事情，重要的是学会思路。

AI能在这些流程中扮演什么样的角色， 可以完成哪些人类完成不了或者可以替代人类完成的工作，这才是重中之重。

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本期的内容就到这里了，感谢你的耐心。

如果你有智能体定制，合作，学习智能体，学习智能体变现等需求，也可以找我。

跟着文章的步骤实操，实现了这次的工作流，可以把结果放在评论区和大家分享！

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