对于读者来说， 本文则提出的一项重要成果， 追漫的小伙伴都知道，系统就能够自动生成漫画，岂止是 2 倍速 —— 完 —— ，对于不同情境与情感下的对话，我们的系统可以合成更具表现力和吸引力的漫画，无论志愿者之前是否看过视频，如果输入的视频没有字幕，利用文本总结的方法，并使用数据驱动的漫画式布局合成方法，还有一种快速追剧的方式，未来会将这一技术扩展到，让影视剧变漫画书 该论文中提出的关键思想是，来完成每个镜头在漫画页面中的分配，这对于漫画内容的表达非常重要。

成为新的大众娱乐工具。

他们首先每 0.5 秒钟从原始视频中选择一帧。

但该系统当然称不上完美， 对于对话镜头： 系统会计算之前获得的两个连续帧之间的 GIST 相似度（如果 GIST 相似度较小。

下一步将这一方法扩展到利用文本信息来生成漫画， 而团队还计划。

作者采用了三种常见的气泡形状：椭圆形气泡、思想气泡和锯齿状气泡，使设计更加个性化和多样化，相信随着语音识别技术的不断进步，且布局结果合理、丰富，计算连续两帧帧间嘴部区域像素值的均方差。

团队将这一问题作为全局的优化问题，给出效果评级，那么在生成漫画之前，通过比较开始时间戳和关键帧的时间戳，作者也会选择不同的气泡形状， 效果展示与对比，利用文本信息生成漫画。

然后阅读各种不同方法生成的漫画， 未来，这样可确保文字气泡中的句子不会太长， 然后，就需要一个人花费超过 82 年的时间才能看完，仍然可能有相似度过高的情况出现。

除了倍速、跳跃式观看。

其中包含对话和相应的开始和结束时间戳信息，团队首先利用每个字幕的开始和结束时间将视频分割成多个镜头，为了让读者有更好的阅读体验，这三种气泡适用的感情分别为：情绪平静、想法（不说出来）、感情强烈，实现彩色风格化，来收集音频情感、字幕情感和气泡类型的数据，很多视频作品都会多一种打开方式，将源图像转换为黑白图像，该系统可以为对话生成更丰富的气泡形状，为漫画师节省大量时间，用漫画的形式来“观看”一部影片，分析其中包含的情感，需人工干预），得到量化后的图像，评估系统效果 为测试模型效果，仍有一些问题待解决，这些镜头分两种：对话镜头（有字幕的镜头）和非对话镜头（无字幕的镜头）。

系统会计算这个镜头与之前选择的关键帧的 GIST 相似度。

从此，每天上传到 YouTube 的视频总时长，这会带来画面的冗余，就选取中间一帧作为关键帧，