前言

在去年 8 月份写的文章《如何 3 天自动生产 1000 个优质原创短视频》发布后，我的交流群里带来了一小波讨论，有不少朋友打开了些思路。

有人尝试着做了工具并开始做号，有人联想到了一些其他角度，个别技术功力扎实的程序员朋友貌似还开发了系统性的工具，有的朋友有发给我测试了下。

这一切都很好，但有一个现象：在文章发布后，粉丝们时不时地问我是否有现成的工具可以卖，甚至委托我问是否有其他技术朋友在卖！

那我认为文章可能还是没有很正确的引导，事实上文章只是散发思路，而不是一定要做之前文章提到的聊天对话视频。

有基于此，我就想着再写一篇文章，再举一些其他案例演示，目的还是希望表达：靠自己去理解需求、整合资源、活用思路、找出合适自己的路线，有些东西应该自己走一遍。

案例

PS：由于在前一篇文章中已经详细介绍了完整的视频模板制作过程，本文中的大多数案例将仅解释过程逻辑。没有读过上一篇文章的朋友可以先看看。

数据可视化

在过去的18或17年里，我忘记了一段视频在朋友圈或微信群中被广泛转发。我相信很多朋友都看过：

这是“中国GDP反击”的视频。这段视频在YouTube上。感兴趣的朋友可以了解此视频或其帐户带来的数据和好处。

对于这样一个视频来说，它的传播因素是非常明显的：震惊和中国人的骄傲，这真的很自豪。

但是这个视频里的源数据如果放到一份Excel表里，对于非数据专业的人士，没有一个有兴趣看。

数据毕竟是枯燥的，有些人甚至可能看不懂！

而把一份别人没有兴致看下去的数据报表以直观清晰的表现手法变成别人乐意观看甚至是乐意传播的优化策略，我觉得很高级。

这就是这个视频的价值所在，把困难枯燥的转为轻松有意思的。

那么这样一个视频有没有可能批量化生产？答案是肯定的。

生产策略

我不确定原作者是如何制作这样一个视频的。以下是我知道的一些方法：

我知道有一个问题：你在哪些网站上找到数据？[1] ，在这个问题下，许多受访者提供了大量数据来源。

比如国家统计局等有关部门的各种报告：

在这些地方可以找到很多与民生相关的数据报表，比如人口、工资等等，都是允许下载查看的，虽然大多数人甚至网址是多少都不知道。

当然还有很多第三方站点提供的行业报告等 在这个问题下都有答案，这样一来数据源就解决了。

其次，python有个模块包：pandas_alive，它很有意思，可以把数据可视化成一张GIF动态报表，生成出来的效果跟上面提到的“中国GDP逆袭”的视频是一样的。

以下是人口城市化的数据报告，如图所示：

下面是经过pandas_alive生成之后得到的GIF图：

可以看到整体展示方式跟我们看过的案例视频一模一样，下面是它非常简洁的代码：

当然我们最后要的是视频，所以还需要借助python的moviepy 视频处理模块，也是两句代码，把GIF图片转换为mp4 的视频文件。

接下来就没什么了，还差一个背景音乐，再次利用moviepy把音乐插入到我们生成出来的mp4 视频里即可，下面是最终成品：

现在我们来看，我们通过这种方式制作出来的视频和目标视频是没有差别的展现形式，那么就只剩下进入流水线批量化生产了。

在这个管道中，我们需要准备一批可以调用的数据报告。上述数据源网站可以解决这个问题。

接下来再对下载下来的数据报表人工过一眼，标题是否要修改、数据格式是否要调整，一次性搞定这些问题。

然后找到一批“高概率”音乐作为随机BGM，这是一次性工作。高概率意味着作为BGM，这些数据对应的内容不会明显不一致。我们不能在里面放一首快乐的主题曲。

准备工作都完成后，剩下的就是代码的事情了，让它自动转换每一份数据为GIF，然后->视频->音乐->存储。

再然后就看这批视频要发到哪里了。

在抖音上，这类视频的作者相对少，有搜索到的几个粉丝量比较高的是在几十万级别：

数据有好有坏。如果需要批量制作200多个视频，工作量不是很大。目前，我们看到视频中插入了小型测试程序。当然，我们也看到，我们可以采取技术教学路线：

而在西瓜、B站这样的长视频平台，这类视频可能会更合适一些，就赚播放量，我在B站看到一个还不错的UP主：

发的视频数据还算可观，这种视频往往与民生结合，争议比较多，至于呈现出来的内容，谁来做都是差不多的。

其实关于变现方面，上一篇文章发布后有些朋友也纠结变现方式，但是这个问题在于我们付出的是什么样的成本。

上述这个案例，对于能实现的人来说几乎是没有成本的，连时间成本都很少，那卖卖流量也是可以接受的。

无非就是换算一下一个流量多少钱以及能拿多少流量的事，我们毕竟不能一边不愿意做IP做服务做精细化的视频，一边又想要做带货赚暴利，这是取舍和选择的问题。

如果没有实现的可能性，当然不值得，但如果我们发现市场上有需求，有人提供服务并赚钱，这就是我们可以考虑的。值得我们自己评估吗。

如果我们还要上班，那么有这样一个薅点流量钱、不占用时间、不用做交付的兼职，不也挺好。

当然了，鱼和熊掌虽不可兼得，然而总是有折中的可能，这就是接下来要讲的案例！

命名业务

有一说一，这是一个“烂大街”的业务，但是依然不会降低市场的巨大需求量：

论广告之多，一屏看不完，没有一张大师图片镇场都不好意思说是干这行的。

当然，Tiktok是不可或缺的。我在上一篇文章中也提出了这种命名服务。我们来看一段视频：

下面是原视频：

这个视频有32W点赞，当然了，除了置顶的三个视频是几十万之外，这个账号大多数的视频都是几百个赞，这才是常态：

但是截止目前这个账号在发了700+的作品之后总共累积了近百万的粉丝：

看完整的联系信息，以及视频下面评论的各种问题和名字，我不相信这么多的数据不赚钱。命名的客户单价并不低。关键是没有成本（不是指几十台机器的命名）。

上述那个32W的视频，我相信大家看了并不觉得有什么稀奇，事实上跟账号里的其他作品没有任何差别，而这种现象在抖音里也不新鲜了。

同样的，这样的视频能批量化生产吗？答案比刚才还肯定！

生产策略

由于这个案例比较典型，所以下面我们来过一遍思路流程，首先我们看了上述的案例视频，它有这么几个有意义的核心元素：

绿色的模板背景图(常量)、寓意(常量)、推荐姓氏(常量)、红色印章(常量)、背景音乐(变量)、名字(变量)、释义(变量)、姓氏(变量)、语音(变量)

常数不会改变，变量会随着视频的播放而改变，所以我们需要一个固定的背景图片和红印（百度），然后在PS中设计这个固定的背景模板。

这件作品将来可以交给设计师。作为PS的新手，我在大学里自学了几天，并做了一个简单的版本：

底图选用了中国风格的红印。这是偶然发现的。总之，它太小了，我看不见。

在这一步中，我们只在确定整体后隐藏变量：

存储为PNG图片备用，然后再恢复变量部分的显示，这样模板我们就暂时完成。

其次，我们做起名业务的视频批量化，名字和释义就是我们的数据源了，这块数据可以百度搜索“宝宝起名”，找一些网站或者工具，批量的收集一批数据即可，有些付费工具也就几十块即可随便查。

这块不再演示，我随便在网上收集了差不多 300 条数据：

这些名字都是根据古诗词取的，在这里原诗词就作为释义内容，释义分为两段，一一对应，这样一来名字和释义这两个变量的数据就搞定了。

部分朋友可能会觉得使用诗词里的字眼做名字好俗，但事实上最近这些年不都是……

至于姓氏部分，百度一份百家姓就搞定了！

接下来我们还差一个最重要的，语音播报。

我们希望在切换到对应名字的时候，视频能念出名字和相应的释义内容，这个需求其实是短文本语音合成。

在这次测试中，我选择了百度人工智能云的语音API接口。他们提供了测试。事实上，支付费用非常便宜：

可以选择各种AI语音，支持改变速度、调整音量等。每个文本可以转换成相应的MP3文件，并根据数据ID保存：

假设这是一个记录：“公卿有多潇洒？永远不会有公卿的踪迹”。下面是它的语音合成结果：

转码的原因有些杂音，本地不会的。除了百度云，还有阿里云和其他很多平台的语音服务都支持语音合成的接口功能。

现在，当我们在处理某条姓名记录时，都可以得到这条记录对应的语音文件。

最后，再到百度里找几个抖音比较流行的音乐作为BGM即可，我也随机找了 10 个左右。

现在，万事俱备东风也不欠，可以开始批量化的生产了，以下简单说一遍执行流程：

1：每次从数据库里拿N条记录，比如 4 条，这 4 条记录将会合成一个最终视频，接下来先一条条处理。

2：根据记录中的名称和解释内容，使用Python的pilot模块将文本写在模板的底图上。至于文本的坐标：

名字的首字 距离底图左边的像素和距离顶边的像素 也就是坐标，可以通过原先我们在ps里的设计图里用标尺量一下实际距离即可得到，释义也是同样的道理，分为两句处理，

推荐姓氏可以随机从百家姓里挑选四个，同样的方法获得坐标并将文字写到图片对应位置，这样一条记录的图片我们就生成好了：

3：一条记录的图片生成好了之后要马上将其转换为视频，先获取这条记录对应的语音时长，比如 4 秒。

然后使用Python的CV2模块将图片逐帧合成为4秒的视频。视频将在这4秒钟内显示图片，然后保存视频（保持与记录ID的对应关系）。

4： 4 条记录对应的 4 个视频都制作完毕之后，再使用python的moviepy模块合成视频，具体步骤是：

挨个打开这 4 条记录对应的视频，给每个视频都加入它对应的播报语音作为该视频的BGM，合成 4 个视频为 1 整个新视频，随机选择一首BGM插入新视频(音量低一些)，保存整个合成后的视频！

在上述步骤中，可以批量生成数百甚至数千个视频。只有数据就足够了。以下是合成的最终结果：

中间的切换过渡有随便加了个淡入淡出的风格效果，使用的是“胡晓波男神体”可商用字体。

至于案例视频里的封面有的人会做有的人不会，但是多一张封面，它的处理逻辑也是跟上面一样的，上一篇文章也有讲解了封面和结尾的处理，这里就不细说了。

我根据现有的 300 条数据，批量生成了 100 个左右的视频，耗时不到 10 分钟，随机抽查了十几个，效果都是预期内。

由于是演示数据，有些地方我没太在意，比如释义过长、个别生僻字程序会写错，多做一层判断即可，这些就没去处理了，另外姓氏我是随机的，实际上应该是比较常见的姓氏会比较好。

有兴趣的朋友可以等下文章底部领取看看。

现在，让我们将案例视频与机器生成的视频进行比较。有什么区别吗？这没什么区别。

当然，你或我喜欢哪段视频并不重要。看起来好还是不好无关紧要。毕竟，萝卜和蔬菜有自己的爱好。这件事本身就是个数量问题。这就是为什么案例账户中的视频几乎相同，视频之间的数据也会非常不同。

这取决于我。在一般方向上，它也必须是矩阵运算。在多个数字、多个平台和多个视频上，难怪几个视频或视频在一段时间内无法工作。相反，爆炸是正常的。

大家可以去搜索一下起名、星座、塔罗牌，类似形式的抖音号都是矩阵，观察他们留下的VX即可。

星座和塔罗牌可以用同样的形式命名。他们甚至可以做一些互动测试来改善数据指标。

PS：起名最终需要交付，也就是帮人取名，我极其不建议用软件帮人取名，毕竟那也是人家一辈子的事，能有可以合作的线下大师、先生是最好了，再不济可以给淘宝一些大店，赚个差价就好，不亏心就好。

表情包

距离我之前在知乎写的用关键词从抖音挖掘到表情包业务 已经快两年了，到现在，抖音里的表情包账号貌似越来越多，市面上也出现了很多款表情包相关的平台、工具、小程序等等，以及网上也有越来越多的表情包教程的文章。

这样一个信息差居多的业务不仅没有消亡还颇有愈演愈烈的趋势，有种可能是：随着推荐系统的不断普及，网民获取信息的能力和主动性会越来越差，这或许也是个机会？

言归正传！

当我们去Tiktok搜索expression pack的相关账户时，通常可以看到有两种主流形式：

图文形式也分直接上传图片或将图片合成视频后上传，除了有些视频会给表情包说话配音无法处理以外，其他形式的表情包视频基本都是可以批量化生产的。

批量生产的处理逻辑结合我的这两篇文章足够解决，所以这个版块不再介绍生产策略(BGM尽量跟着热点走)，主要提一下数据源和变现方面。

数据源

我所能考虑到的表情包数据源有这么几种方式：

1：从百度找出大量的表情包站点，分析页面规则，写相应爬虫，将这些站点作为一个稳定提供数据的接口。

2：网上有人去抓包sg输入法的接口，包括其他一些表情包平台或工具的接口，但是这种有没有风险我不太确定。

3：付费接口，有个别较大的表情包平台有提供付费接口，具体名称就不提了，百度就有。

4：某宝，价格感人：

数以万计的视频，甚至10个视频，可以发送退出，这些企业还将提供在线磁盘更新。

别管是不是很多人买，信息差永远永远存在，没有哪个用户会看完这几万张表情包然后在刷到我们视频的时候骂一句早看过了！

收集数据时，最好保持类别关系，因此最好根据类别进行批量生产。当然，不管是视频还是表情包。

实现

表情包的描述似乎不像第一个“数据可视化”案例那么技术化，其效果是“数据可视化”给人一种更高级的感觉。

可是在互联网营销领域，赚不赚钱跟这个事情本身容不容易或者有没有技术含量并没有必然关联，再加上“娱乐至死”的风气如今是大行其道，开心最重要。

所以相对来说，表情包能支持的变现方式反而还比专业内容更加丰富，除了我在知乎提过的教学，还有广告变现，形式不一：

此外，表达式包本身也是一种资源。也有人说，互联网用户的信息获取能力和主动性越来越差。稳定地提供资源也是一种服务，比如加入充电组。

最后再建议下类目选择，表情包的更多场景是微信聊天，分群聊和私聊，群聊更多是搞笑、装13、吸引注意力，私聊方面，有兄弟之间、闺蜜之间、情侣之间、家人之间。

这其中情侣的会相对有价值一些，内容也会有意思一些，家人之间用表情包互怼的家庭可能比较少，至于同性之间的表情包往往不堪入目还是算了……

如果大家对于类目选择不是很有方向，就多看些账号作品下面的评论，什么类目的往往比较多人在求如何取图。

对了，顺带说一下，壁纸号也是跟表情包一模一样的处理逻辑，甚至它的引流效果会更好，因为大家对壁纸的核心需求是高清原图。

书号

书单号也算个典型案例，但是书单号除了我在上一篇文章说的可以尝试的形式以外，目前抖音普遍的还是这样的：

也就是说，以图形形式，以下是18W粉丝发送170件作品的账户窗口：

图文形式也是有批量化的概念的，**让设计做几份模板底图(可以各种风格测试)**，模板上的字和封面就是变量，根据我们要推荐的书籍自动生成。

这种形式也没有技术含量，打算做这个领域的 我相信数据源也不需要特别说明了，只不过有个点我说说我的看法：

有些朋友在打算做书单的时候，可能是没有太考虑品类的问题，单纯找一些热门的畅销书推荐，这倒也没错。

但是我认为，世界上真正喜欢看书的人的比例总是少之又少的，世界上大部分生意都基于感性，而大多数人买书更是如此，真正经常看书喜欢看书的人很少会在抖音等别人推荐。

大多数在短视频中买书的人更容易冲动。他们想买一本书，在某个时间点到达TA后看看，尽管他们可能会在买了一个干燥循环后提高灰烬。

这是我简单统计的关于书单的群体和需求品类等数据。

我的想法是：应该了解有哪些目标群体，确定我们要对标的群体，同一群体的相关内容，标签比较接近。

其次要了解有哪些品类，不同的品类背后的买书需求是不一样的，而不管是什么样的需求，都有可以让他冲动的时候，这些需求要用什么样的文案去打动，这是关键。

举这个例子是希望提醒大家，不要被我的框架限制了，不能我说批量化生产，就只盯着批量化生产而不考虑其他环节的优化。

延伸资讯号

我在github上有看过一个项目，做了一个所谓的“ai短视频工具”，其实就是语音合成+混剪。

比如提供一份word，或者图文内容，可以自动把它转换为一份视频，文章里的配图用做视频背景，文字利用接口转为语音播报。

这个最大的作用毋庸置疑是洗稿。

我在之前的文章中提到过一点：当我们整合内容时，我们应该尽可能多地提供附加值，这意味着通过我们的整合，我们可以为用户带来其他价值，这是最好的。

比如用户不愿意看数据报表，我们转换成一份直观的可视化视频，让ta更容易理解，所以单纯的洗稿我是不太推荐。

但是上面这个形式，我觉得可以优化一下，比如用户并不愿意看长篇的新闻文章(现在很多新闻的小编也是废话文学的高材生)，那么当有一个新闻热点出来的时候，我们把新闻的重点和相应的配图组合成一个视频，用户就可以瞬间知道发生了什么，这就是现在在抖音比较流行的形式：

大部分媒体官方都是这样的形式，使用这种方式就有了优化的意义。

对于批量生产，一般流程如下：

从某些渠道获得新闻资讯文章(最好是民生相关有争议性的)，利用“文章摘要提取”技术可以提炼出内容重点，把内容标题和内容重点以及内容配图或文章封面组合成一个简短的资讯视频，最后再配个悬疑音乐。

这是处理逻辑，不过资讯内容并不适合大量批量化，因为有时效性，短期内容的批量化是可以的。

当然了，关于发布新闻资讯权限又或者在一大堆官方的情况下再做这种资讯号有没有意义价值，这些另说，毕竟也不一定是运用到资讯领域，仅供参考启发。

音乐号

这是一个纯粹的想法，以扩大我们的视野！

github上有个项目，智能提取一首歌的副歌，通俗一点来说就是：高潮部分。

给它一首mp3 歌曲，它能识别出副歌部分，然后生成一份纯副歌开始的mp3 文件，这个项目也有对应的python模块包“pychorus”可以直接调用，代码也是两句话。

短视频本身就是即刻满足的产品，将一首歌最好听(部分歌曲可能前段好听)的部分让用户直接刷到，就是现在很多音乐号的方式。

因此，收集一些音乐会场景和名人观众深情的聆听场景作为视频背景切换，这样就可以大量制作出音乐号码。

结语

整篇文章中提到了几个案例，希望能给你一些视频创作的灵感，而不是局限于固定的形式。

另外其实还想表达：要多跳出自己的领域，有些事情在自己看来是几乎不可能的，但是在相应的领域里的人员眼里，就跟玩一样。

当我们理解并掌握了足够的领域，我们就会自然而然地发出新的奇怪的想法。

例如，我为什么有大规模制作这些短片的想法？事实上，我早在三年前就用这种方法启动了Tiktok信息流。

在考虑了全局策略以后，让人准备一大堆的材料(文案、图片、视频)，再自己写个脚本，在一定的策略下自动选择投放参数和随机组合出不同的创意。

然后通过接口提交计划，几分钟就可以组合几十个甚至更多的计划到后台，然后根据转化优胜劣汰，再继续新增、再继续删除。

这些是因为我知道技术可以干什么以及不能干什么，所以做互联网业务，并不一定需要学技术，只是有空可以多了解其他领域的一些基本知识。

我在上一篇文章从网页的“小广告”中提取出最热门的业务！里也表达了一个观点是：曲线救国。

我们从事互联网营销，会碰到很多问题，并不一定都要跟问题硬刚，从其他领域的角度出发，采取一些迂回的办法，只要最终目的能达到就好。