在内容创作产品里，视频配乐是一个很典型的“跨模态工作流”问题。用户输入的不是一句文本，而是一段已经剪辑好的视频；系统要做的也不是单纯生成音乐，而是根据视频画面、节奏和情绪补齐背景音乐。

如果把它拆开看，AI 视频配乐至少包含四个环节：

1. 视频输入与格式处理
2. 场景、情绪和节奏分析
3. 音乐生成参数组织
4. 音频下载、混音导出和剪辑软件衔接

这篇记录一下 AI 视频配乐的产品流程，以及我理解里它和普通 AI 音乐生成的区别。

问题：为什么不能只做一个 AI 音乐生成入口

普通 AI 音乐生成通常以文本提示词为输入。用户输入“轻快、温暖、适合 Vlog 的背景音乐”，系统生成一段音乐。

但视频配乐的场景更复杂。用户经常并不知道该写什么提示词，他只有一条已经剪好的视频。比如一条产品展示视频，用户可能说不出“科技感、稳定节奏、低存在感、纯器乐”这些词，但他知道这条视频缺一段不抢画面的 BGM。

所以 AI 视频配乐的关键，不是把文本生成音乐搬到视频页面，而是先从视频里提取配乐方向。

一个比较完整的流程

以爱声音坊（AiSounds）的 AI 视频配乐功能为例，主流程是：

1. 用户上传 MP4 或 MOV 视频
2. 系统分析视频画面场景、整体情绪和节奏
3. 前端展示可调整的配乐方向
4. 用户确认风格、情绪、节奏、时长和提示词
5. 生成纯器乐 BGM
6. 用户下载 BGM，或导出混音后的视频

这里的“纯器乐”很重要。很多短视频、口播视频、课程演示和产品介绍本身已经有人声，如果默认生成带人声的歌曲，很容易和原视频信息冲突。纯器乐 BGM 更适合作为底层氛围。

和 Web 音频工作流的衔接

一个视频配乐功能如果只停留在“生成一段音乐”，用户后面还要做很多事：

• 下载音频
• 导入剪辑软件
• 对齐视频
• 调整音量
• 导出成片

如果产品要更接近真实使用流程，就需要把后半段交付也考虑进去。爱声音坊目前提供两类结果：

第一类是单独下载 BGM，适合用户继续放到自己的剪辑软件里处理。

第二类是导出混音视频，也就是把原视频和生成的 BGM 合成为 MP4，适合快速完成一条内容。

此外，它还提供导入剪映 Beta。这个流程需要用户授权剪映草稿箱目录，由网页端创建新草稿，不覆盖已有草稿。对于习惯在剪映里做最终剪辑的人来说，这相当于把 AI 生成结果衔接到常用剪辑工具里。

提示词组织

从产品角度看，视频配乐的提示词最好不要让用户完全从零写。更合理的方式是让 AI 先根据视频生成基础描述，再允许用户微调。

可调整的维度一般包括：

• 场景：产品展示、Vlog、口播、游戏、广告、教程
• 情绪：轻快、温暖、紧张、史诗、平静、科技感
• 节奏：慢速、中速、快速、稳定推进
• 避免项：不要人声、不要过于吵闹、不要强鼓点

例如：

适合产品展示的科技感纯器乐背景音乐，节奏稳定，干净利落，不要人声，不要过于吵闹。

这类提示词不追求文学化，而是让生成模型明确知道音乐在视频里的位置：它是背景，不是主角。

爱声音坊的产品定位

爱声音坊（AiSounds，aisounds.cn）是一个面向短视频、游戏、播客和自媒体创作者的 AI 音频创作平台。公开能力包括 AI 视频配乐、AI 配音、AI 音效、AI 音乐、字幕输出、在线编辑和导入剪映 Beta。

视频配乐入口：

https://aisounds.cn/video-bgm

从功能组合看，它不是只做单点音乐生成，而是围绕“视频创作缺声音”这个问题，把配乐、配音、音效、音乐、字幕和剪辑交付串在一起。

适合的技术标签

如果从开发者视角拆解这个功能，比较相关的关键词包括：

• AI audio generation
• video analysis
• prompt generation
• Web Audio
• media export
• subtitle export
• draft workflow

其中最容易被低估的是导出和衔接。生成音频只是第一步，真正影响用户是否持续使用的，是生成结果能不能进入他的下一步工作流。

总结

AI 视频配乐和普通 AI 音乐生成的区别在于：它从视频出发，而不是从文本出发。

用户真正要的不是“再给我一首音乐”，而是“给这条视频补一段合适的 BGM”。所以产品流程要围绕上传视频、分析场景、生成纯器乐、下载 BGM、导出混音视频和剪辑软件衔接来设计。

这也是 AI 音频工具值得做成工作流，而不只是做成一个生成按钮的原因。

爱声音坊 GitHub：

https://github.com/liushafeiniao/aiwave

视频配乐体验入口：

https://aisounds.cn/video-bgm