使用 Coze 工作流一键生成抖音书单视频：全流程拆解与技术实现
使用 Coze 工作流一键生成抖音书单视频：全流程拆解与技术实现（提供工作流）
摘要：本文基于一段关于使用 Coze 平台构建抖音爆火书单视频的详细讲解，总结出一套完整的 AI 视频自动化制作流程。内容涵盖从思路拆解、节点配置、数据处理到最终草稿输出的完整工作流设计，适合希望利用低代码平台快速打造高质量短视频内容的创作者和开发者参考。
一、项目背景与目标
1.1 背景介绍
抖音上流行的“书单类”视频通常具有以下特征：
- 每本书封面动态展示（缩放、旋转）
- 配合文案字幕与语音播报
- 动态时间线控制节奏
- 添加背景图片与特效（如边框、金光闪烁）
这些视频制作过程繁琐，但又高度标准化，非常适合通过 AI 自动化工具进行批量生产。
1.2 技术目标
使用 Coze 工作流平台 实现以下自动化任务：
- 输入一个书单名称 → 自动生成视频脚本、封面图、配音及剪辑草稿
- 支持多书封面并行加载与动画处理
- 支持自动生成文案与语音合成
- 输出可直接编辑的剪映草稿链接
二、整体流程拆解
整个视频制作流程可分为以下几个核心模块：
| 模块 | 功能描述 |
|---|---|
| 1. 数据输入 | 用户输入书单名称（如《基督山伯爵》） |
| 2. 封面获取 | 大模型生成8本书封面+本期主书封面 |
| 3. 文案生成 | 大模型根据书名生成推荐语句 |
| 4. 时间线分割 | 使用大模型对文案时间线进行结构化拆分 |
| 5. 图片处理 | 对封面图进行格式转换、尺寸适配 |
| 6. 关键帧设置 | 控制封面动画效果（缩放、旋转、透明度） |
| 7. 草稿合成 | 所有元素整合为剪映草稿文件 |
三、关键技术实现详解
3.1 数据输入与变量管理
Input:book_name: "基督山伯爵"
定义统一变量名 book_name，作为后续所有节点的数据源。
3.2 封面获取与处理
3.2.1 生成八本书封面
使用大模型节点（LLM Node）调用提示词模板：
请随机生成8本与《{book_name}》风格相近的书籍，并列出它们的书名和封面图片链接。
输出格式要求为 JSON 数组：
[{"title": "人间失格", "cover_url": "https://example.com/cover1.jpg"},...
]
3.2.2 获取本期主书封面
同理调用 LLM 节点生成本期主书信息：
请给出《{book_name}》的封面图片链接。
3.3 文案生成与语音合成
3.3.1 生成每句文案
使用 LLM 节点生成文案列表：
请为《{book_name}》写一句推荐语，并以数组形式返回。
示例输出：
["人类的智慧包含在等待和希望中。", "等待是痛苦的，但希望是甜蜜的。"]
3.3.2 语音合成批处理
使用 TTS 插件（如阿里云、百度语音等），将文案列表逐条合成音频：
for sentence in sentences:audio = tts(sentence)save_audio(audio, f"audio_{index}.mp3")
3.4 时间线分割与结构化
3.4.1 大模型提取时间线
使用 LLM 提取每句文案对应的时间段落：
请将以下文案按播放顺序分配时间区间：
"{sentences}"
输出格式示例：
[{"start": 0, "end": 2},{"start": 2, "end": 4}
]
3.4.2 构建嵌套时间结构
将时间线组织为层级结构（timeline 1~4）：
{"timeline_1": [0, 2],"timeline_2": [2, 4],"timeline_3": [4, 6],"timeline_4": [6, 10]
}
3.5 图像处理与关键帧添加
3.5.1 图像格式化处理（image enforce）
将封面图片 URL 转换为剪映支持的格式：
def image_enforce(url):return {"url": url,"width": 1920,"height": 1080,"duration": 2}
3.5.2 添加关键帧动画
使用关键帧插件设置封面动画（缩放、旋转、透明度）：
add_keyframe(target=image,type="scale",start=0,end=2,from_value=0.5,to_value=1
)add_keyframe(target=image,type="rotation",start=0,end=2,from_value=0,to_value=30
)
3.6 剪映草稿合成
3.6.1 创建基础草稿
draft = create_draft(width=1920, height=1080)
3.6.2 添加背景图片
background_image = image_enforce("https://example.com/background.jpg")
add_image(draft, background_image, timeline=[0, 10])
3.6.3 添加封面与边框动画
for cover in covers:add_image(draft, cover, timeline=timeline_1)add_keyframe(...)add_image(draft, border_image, timeline=timeline_2)
add_keyframe(...)
四、完整工作流结构图
[输入书名] ↓
[LLM生成8本书封面 + 主书封面]↓
[LLM生成文案列表]↓
[语音合成批处理]↓
[LLM提取时间线结构]↓
[图像格式化处理（image enforce）]↓
[关键帧动画设置]↓
[创建剪映草稿]↓
[添加背景、封面、边框、特效]↓
[输出可编辑草稿链接]
五、优化建议与注意事项
5.1 性能优化
- 批处理限制并发数：某些插件不支持高并发，建议设为
parallel=1 - 缓存中间结果：避免重复调用 LLM 或 TTS，提高效率
- 预加载资源库：提前准备好常用图片、音效等素材
5.2 容错机制
- 重试策略：TTS 和 LLM 调用失败时自动重试
- 异常捕获：节点失败后继续执行后续流程
- 日志追踪：记录每个节点的输入输出便于调试
5.3 可扩展性设计
- 模块化封装：将封面处理、关键帧逻辑封装为独立组件
- 插件扩展：支持接入外部 API（如豆瓣图书接口、Unsplash 图片库）
- 模板系统：支持多种视频风格模板切换（如极简风、复古风）
总体的图如下所示
分模块图如下：
六、结语
通过 Coze 工作流平台，我们可以高效地构建一个完整的书单视频自动化生成系统。该方案兼顾了易用性与灵活性，适用于内容创作者、教育机构或企业用于批量产出高质量短视频内容。
工作流资源库：
https://mp.weixin.qq.com/s/96e3GHOP2YUgc3Y11UE4wA