设计需要释放新技术的变革潜力，
最近我在思考快速搭建智能产品的方法，
总结了5条策略：
1 视觉有BiT、语言有Bert，使用预训练模型提取特征（万物皆向量）；
2 所有问题简化为排序问题；
3 维护一个pipline，用来串联所有排序问题；
4 交互呈现系统原理，人工可参与修改；
5 善用各种开放api；
运用此方法，我实验了一个小demo：
动态海报：影视剧剧情速览
讲述了沿海小城的三个孩子在景区游玩时无意拍摄记录了一次谋杀，他们的冒险也由此展开。扑朔迷离的案情，将几个家庭裹挟其中，带向不可预知的未来......
简单概括下技术实现路径：
- 视频处理
使用scenedetect库，按照场景切割影片。然后过滤掉时间较短（<2秒）的场景。
- 场景挑选
这里我使用了相似性方法，预设一张目标图（多位人物），使用人体姿态估计，计算出目标图的人体姿态特征向量，然后通过余弦相似度排序所有的场景，得到所有跟目标图的人体姿态最接近的场景。（有点像以图搜图）
目标图 A 多人
人体姿态估计
目标图 B 单人
人体姿态估计
- 视频片段对齐
设定一个固定的帧数，把所有场景的帧数对齐，采用均匀取样的方法。
- 布局
简单的先拼成6张，待后续增加更丰富的做法
-合图
合成gif
- 实验结果
第一张动图是完全机器自己搭配的，第二张是部分人工挑选，所以第4点其实很关键，人工可参与修改调整以产生更好的结果。
ps：以上的每部分在课程中都有示例代码~
这里就不一一演示代码啦。
