自动化生成带人脸内容解读视频：非常自然

歸藏的AI工具箱 · 科技创业科技自媒体 · 3 月前

主要观点总结

该段代码定义了一个名为__INLINE_SCRIPT__的函数，其中包含多个辅助函数，主要用于处理文本溢出、数组操作、DOM操作等。主要功能是设置描述内容，根据不同的场景（如音频页面、普通分享页面等）进行不同的处理，包括内容替换、链接处理、样式设置等。

关键观点总结

关键观点1: 代码中的核心功能是对文本内容的处理，包括替换标签、过滤链接、处理音频页面等。

这段代码主要通过__setDesc函数来实现，根据传入的参数（描述内容、是否进行编码、展示类型等）进行不同的处理，并将处理后的内容设置到相应的DOM元素中。

关键观点2: 代码中使用了多个辅助函数，如_arrayLikeToArray、_arrayWithoutHoles等，用于处理数组和DOM操作。

这些辅助函数主要用于转换数组格式、去除数组空洞、获取DOM元素等，是核心功能实现的基础。

关键观点3: 代码中的逻辑处理考虑了多种场景，如音频页面、普通分享页面等，根据不同的场景进行不同的处理。

这表明代码具有良好的灵活性和可扩展性，可以适应不同的业务需求。

正文

有时候两个看起来不相干的小突破组合一下会产生非常厉害的效果。我搞了一个Playground V3 图片模型论文的对话解读视频。里面音频用了谷歌 NotebookLM 的论文介绍。口型视频用了HeyGen 的虚拟人像。再加上论文中本来具有的一些素材，一份原创论文解读视频就好了。这玩意完全是可以自动化的，而且可以批量生产，任何主题都行。音频的质量解决以后再加上已经解决的视频，Heygen 的 3.0 虚拟人甚至可以搭配语音内容做出对应的身体动作。这谁还能看得出是 AI。

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