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AI赋能的 persuasive video generation（说服性视频生成）研究综述：跨学科框架与未来方向
作者：Chang Liu 和 Han Yu（新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院）
发表于：ACM Computing Surveys, 2023年7月, 文章编号285

研究背景与主题

随着电子商务和社交媒体推广的普及，说服性视频（persuasive video）成为影响用户行为（如购物决策、健康生活方式采纳）的重要媒介。传统视频制作依赖专业团队，成本高且难以规模化。近年来，AI赋能的 persuasive video generation（AIPVG） 领域兴起，旨在通过人工智能技术自动化生成具有说服力的视频内容。然而，AIPVG涉及计算机科学、社会科学、电影理论等多学科交叉，新研究者难以快速掌握其核心技术与挑战。本文首次提出系统性综述，填补了这一空白。

主要观点与论据

1. AIPVG的三步分类框架

作者提出全新分类法，将AIPVG流程分为以下三步：
- 视觉素材理解（Visual Material Understanding）：
从输入的图像或视频片段（Visual Materials, VMs）中提取与推广目标相关的信息，包括：
- 视觉表征学习：从传统特征工程（如SIFT、SURF）到深度学习（分类CNN、深度度量学习DML），再到代理损失（Proxy-based Loss）和基于对的损失（Pair-based Loss）优化。
- 认知属性评估（Cognitive Property Assessment, CPA）：通过CNN或Transformer模型预测VMs的情感（emotion）、美学（aesthetics）和记忆性（memorability），这些属性通过中心路径（信息充分性）和边缘路径（视觉吸引力）增强说服力（基于Elaboration Likelihood Model, ELM理论）。
*支持数据*：表1和表2对比了不同CPA模型的性能（如FI数据集上情感分类准确率最高达75.46%）。

• 视觉叙事生成（Visual Storyline Generation, VSG）：
  根据VMs的信息和认知属性，筛选并排序以构建故事线。分为三类方法：

  • 时空驱动法：利用时间/地理位置信息排序（如旅行照片生成视频），但依赖元数据，不适用于电商场景。
    
  • 数据驱动法：通过监督学习（如RNN序列预测）或无监督学习（如视频片段时序推理）生成故事线，但缺乏针对说服性视频的公开数据集。
    
  • 知识驱动法：结合叙事理论（如故事动态性曲线）、说服理论（如Wundt曲线模拟刺激强度与说服效果的关系）和电影制作原则（如镜头由远及近的逻辑）。
    *案例*：Liu等（2023）提出可学习的Wundt曲线（LWC）模型，将信息性、吸引力和情感分数融合为综合说服力评分。
    

• 后期制作（Post-Production）：
  通过背景音乐生成/推荐（如跨模态检索模型CMVAE）和静态图像动画化（如视频姿态迁移技术MonkeyNet）提升观看体验。
  *挑战*：过度后期可能损害信息准确性（如动画生成错误信息）。

2. 评估方法与数据集

• 视觉表征评估：采用Recall@k、R-precision等指标，数据集包括DeepFashion（23.9万张服装图像）和Stanford Online Products（5.9万张家具图像）。
  
• CPA评估：依赖Spearman相关系数（SPCC）和平均绝对误差（MAE），数据集涵盖FI（情感分类）、AVA（美学评分）和VideoMem（视频记忆性）。
  
• 在线测试：通过A/B测试（如电商平台GMV指标）或众包平台（如Amazon MTurk的成对比较）验证视频说服效果。
  

3. 未来研究方向

作者提出七大挑战：
1. 视觉表征学习：
- 扩展代理度量学习（Proxy-based DML）的规模，解决类别过多时的计算成本问题。
- 开发抗标签噪声的DML模型（图3展示了电商数据中常见的标签噪声示例）。
2. 视觉叙事生成：
- 构建电商推广视频专用数据集，支持数据驱动方法。
- 个性化叙事生成（基于Persuasion Knowledge Model, PKM理论）。
3. 后期制作：
- 端到端背景音乐生成（需解决版权问题）。
- 个性化字幕生成（结合图像描述技术）。

论文价值与意义

1. 学术价值：首次系统梳理AIPVG的跨学科框架，为后续研究提供清晰的技术路线图。
   
2. 应用价值：指导电商平台开发低成本、高说服力的自动化视频生成工具。
   
3. 方法论创新：提出的三步分类法和LWC模型为多模态内容生成研究提供了新范式。
   

亮点总结

• 首创性：首个AIPVG领域的全面综述。
  
• 跨学科整合：将社会心理学（ELM/PKM）与计算机视觉技术深度结合。
  
• 实用导向：强调真实场景挑战（如标签噪声、版权问题）和解决方案。
  

（注：全文约2000字，涵盖原文核心内容与结构，符合学术报告要求。）