Wie ist die Erfahrung, Videos mit KI zu schneiden? Die tatsächliche Effizienz verdoppelt sich!

"Dieses Videoprojekt wird dich eine Woche Zeit zum Schneiden kosten." Als ich dieses YouTube-Reise-Vlog-Projekt erhielt, war ich von den Erwartungen des Kunden insgeheim beunruhigt. 4 Stunden Originalmaterial, 15 Minuten fertiges Video erforderlich, mit Untertiteln, Hintergrundmusik und grundlegender Farbkorrektur. Gemäss meinem bisherigen Arbeitsablauf würde es tatsächlich 5-7 Tage dauern, um dies zu erledigen.

Aber dieses Mal beschloss ich, eine neue Methode auszuprobieren – die Einführung von KI-gestützten Tools. Ehrlich gesagt war ich dem gegenüber skeptisch. Als Videoeditor mit 8 Jahren Erfahrung habe ich zu viele technologische Revolutionen erlebt, die überbewertet wurden und dann im Sande verliefen.

Das Ergebnis war jedoch überraschend: Am Ende lieferte ich das fertige Video in weniger als 3 Tagen ab, und das Kundenfeedback war besser als zuvor. Dies weckte meine Neugier: Welche Veränderungen hat KI beim Videoschnitt bewirkt? Kann sie die Effizienz wirklich verdoppeln?

In den nächsten zwei Monaten testete ich systematisch die gängigen KI-Videoschnittprogramme auf dem Markt und setzte sie in 7 realen Projekten ein. Dieser Artikel teilt meine persönlichen Erfahrungen, um Kollegen eine Referenz zu geben und gewöhnlichen Entwicklern das Geheimnis des KI-Videoschnitts zu enthüllen.

Die gesamte Landschaft der modernen KI-Videoschnittprogramme

Bevor wir uns mit den persönlichen Erfahrungen befassen, wollen wir die aktuellen Arten von KI-Videoschnittprogrammen auf dem Markt zusammenfassen:

1. KI-Schnittplattformen für den gesamten Prozess

Diese Art von Tool bietet eine Komplettlösung vom Import von Materialien bis zum Export des fertigen Produkts und bietet ein "One-Stop"-Erlebnis.

2. Plugin-KI-Tools

Diese Art von Tool dient als Erweiterung für traditionelle Schnittsoftware und verbessert den bestehenden Workflow, anstatt ihn zu ersetzen.

3. Spezialisierte KI-Tools

Diese Art von Tool konzentriert sich auf die Lösung bestimmter Probleme im Schnittprozess.

Der Markt entwickelt sich rasant, allein im ersten Quartal 2024 wurden 23 neue KI-Videotools veröffentlicht, die Investition belief sich auf 420 Millionen US-Dollar, was ein explosives Wachstum der Branche zeigt. Aber eine grosse Anzahl bedeutet nicht, dass die Qualität hoch ist, im Folgenden werde ich meine tatsächliche Nutzungserfahrung teilen.

Reale Projekterfahrung: Vom Material zum fertigen Produkt

Um die tatsächlichen Auswirkungen von KI-Tools objektiv zu bewerten, habe ich ein typisches YouTube-Videoprojekt für einen Vergleichstest ausgewählt: ein 15-minütiges Produktbewertungsvideo mit Personenerklärungen, Produktnahaufnahmen und Demonstrationsausschnitten.

Traditioneller Arbeitsablauf

Zuerst habe ich den Schnitt mit traditionellen Methoden abgeschlossen:

1. Materialorganisation: Manuelles Durchsuchen von 2 Stunden Material, Kennzeichnen von Aufnahmen (ca. 45 Minuten)
2. Rohschnitt: Zusammensetzen der Hauptabschnitte in der Reihenfolge des Skripts (ca. 2 Stunden)
3. Feinschnitt: Anpassen des Rhythmus, Hinzufügen von Übergängen (ca. 2.5 Stunden)
4. Hinzufügen von Untertiteln: Manuelle Transkription und Zeitleistenanpassung (ca. 3 Stunden)
5. Farbkorrektur und Spezialeffekte: Grundlegende Farbkorrektur und Grafikanimation (ca. 2 Stunden)
6. Audioverarbeitung: Ausbalancieren der Lautstärke, Hintergrundmusik, Soundeffekte (ca. 1.5 Stunden)
7. Export und Änderung: Rendern, Überprüfen, Ändern, erneutes Rendern (ca. 1 Stunde)

Gesamtzeit: ca. 12.5 Stunden

KI-gestützter Arbeitsablauf

Als Nächstes verwendete ich KI-Tools, um dasselbe Projekt zu unterstützen:

1. Intelligente Transkriptionsanalyse: Verwenden von Descript, um Materialien automatisch zu transkribieren und zu analysieren (ca. 10 Minuten Bedienung + 20 Minuten KI-Verarbeitung)
2. Textbasierter Rohschnitt: Direktes Bearbeiten im Transkriptionstext, KI entspricht automatisch dem Videoschnitt (ca. 1 Stunde)
3. KI-gestützter Feinschnitt: Verwenden des KI-Rhythmusanalysetools von Adobe Premiere Pro, um Schnittpunkte anzupassen (ca. 1.5 Stunden)
4. Automatische Untertitelgenerierung: KI-Transkription generiert Untertitel, nur Korrekturlesen erforderlich (ca. 45 Minuten)
5. KI-Farbkorrekturvorlage: Verwenden von Colourlab AI, um Referenzfarben zu analysieren und anzupassen (ca. 30 Minuten)
6. Intelligente Audioverarbeitung: Adobe Podcast verbessert die menschliche Stimme, automatische Lautstärkeanpassung (ca. 40 Minuten)
7. Export und Änderung: Dasselbe wie beim traditionellen Prozess (ca. 1 Stunde)

Gesamtzeit: ca. 5.5 Stunden

Dies ist ein erstaunliches Ergebnis: Für dasselbe Projekt spart der KI-gestützte Workflow etwa 56% der Zeit im Vergleich zur traditionellen Methode. Aber Zeitdaten allein reichen nicht aus, lassen Sie mich die Nutzungserfahrungsunterschiede in jedem Schritt im Detail analysieren.

Effizienzvergleich: KI vs. traditioneller Workflow

1. Materialorganisation und -analyse

Traditionelle Methode: Es ist erforderlich, alle Materialien manuell anzusehen, Zeitcodes und Inhalte aufzuzeichnen, was viel Energie kostet.

KI-Methode: Nach dem Hochladen des Materials führt KI im Hintergrund eine Transkription und Inhaltsanalyse durch. Die Transkriptionsgenauigkeit von Descript und Premiere Pro hat bereits über 94% erreicht, und selbst Fachbegriffe können im Wesentlichen erkannt werden. Noch überraschender ist, dass einige Tools (wie Opus Clip) sogar Bildinhalte erkennen und automatisch Abschnitte wie Personenaufnahmen, Landschaften und Produktpräsentationen markieren können.

Nutzungserfahrungsunterschied: KI reduziert die mühsamste Vorarbeit erheblich, sodass ich mich auf das kreative Denken konzentrieren kann. Es ist jedoch zu beachten, dass die KI-Analyse das Hochladen von Materialien erfordert, was bei grossen Projekten durch die Netzwerkgeschwindigkeit begrenzt sein kann.

2. Rohschnittphase

Traditionelle Methode: Es ist erforderlich, wiederholt auf das Skript und das Material zu verweisen, Fragmente manuell zu lokalisieren und zu ziehen.

KI-Methode: Die Funktion "Textbasierte Videobearbeitung" von Descript hat diesen Schritt grundlegend verändert. Ich muss nur die nicht benötigten Teile im Text löschen, und die Software schneidet automatisch die entsprechenden Videofragmente aus. Noch überraschender ist, dass die KI beim Löschen von Füllwörtern ("äh", "dieses") intelligent weiche Übergänge schafft, sodass die Zuschauer die Bearbeitungsspuren überhaupt nicht bemerken.

Nutzungserfahrungsunterschied: Dies ist der revolutionärste Teil meiner Erfahrung, der sich besonders für dialogorientierte Inhalte eignet. Diese Methode ist jedoch für Musikvideos oder Inhalte ohne Dialog relativ schwach.

3. Untertitelgenerierung

Traditionelle Methode: Nach der manuellen Transkription oder der Verwendung von einfachen Transkriptionstools sind noch viele Anpassungen erforderlich.

KI-Methode: Die Transkriptionstools von Whisper und Premiere Pro haben bereits das Niveau professioneller Transkriptoren erreicht. Noch wichtiger ist, dass sie Sprecher intelligent erkennen, Tonpausen verstehen und Satzzeichen genau platzieren können. In mehrsprachigen Projekten können KI-Untertiteltools sogar Echtzeitübersetzungen anbieten.

Echte Daten: In einem 40-minütigen Interviewvideo dauerte die traditionelle Transkription etwa 3 Stunden, während die Verwendung von WhisperX nur 12 Minuten dauerte, und die Anzahl der zu korrigierenden Fehler überschritt nicht 5% der Gesamtanzahl der Wörter.

4. Farbkorrektur und visuelle Effekte

Traditionelle Methode: Es ist erforderlich, Farbräder, Kurven und andere Parameter manuell anzupassen und dann auf ähnliche Fragmente anzuwenden.

KI-Methode: Colourlab AI kann die Farbverteilung des gesamten Projekts analysieren und dann einen Referenzstil anpassen. Noch nützlicher ist, dass es die Hautfarbe von Personen intelligent erkennen und konsistent halten kann. Topaz Video AI kann 1080p-Material auf 4K verbessern, und der Effekt übertrifft die traditionellen Skalierungsalgorithmen bei weitem.

Nutzungserfahrungsunterschied: Die KI-Farbkorrektur spart viel sich wiederholende Arbeit, aber bei der kreativen Farbkorrektur ist noch menschliche Anleitung erforderlich. Die Bildqualitätsverbesserung von Topaz ist bei schlechten Lichtverhältnissen erstaunlich, aber die Verarbeitungsgeschwindigkeit ist langsam.

5. Audioverarbeitung

Traditionelle Methode: Manuelles Anpassen von Lautstärkekurven, Hinzufügen von Equalizern und Kompressoren usw.

KI-Methode: Die Verbesserungsfunktion von Adobe Podcast kann mit einem Klick Hintergrundgeräusche entfernen und die Klarheit der menschlichen Stimme verbessern. Tools wie MatchAudio können die Lautstärke des gesamten Projekts automatisch ausgleichen, um ein konsistentes Seherlebnis zu gewährleisten.

Nutzungserfahrungsunterschied: KI-Audiotools vereinfachen die grundlegende Audioverarbeitung erheblich, aber komplexe Audiodesigns und Mischungen erfordern weiterhin professionelle Fähigkeiten.

Einschränkungen und Herausforderungen des KI-Schnitts

Obwohl die Effizienzsteigerung offensichtlich ist, steht der KI-Videoschnitt immer noch vor einigen praktischen Herausforderungen:

1. Begrenzte kreative Urteilsfähigkeit

KI kann technische Aufgaben ausführen, aber es ist schwierig, künstlerische Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel, wann ein bestimmter Übergang verwendet werden soll, wie der Rhythmus eingestellt wird, um emotionale Reaktionen hervorzurufen, dies erfordert immer noch menschliches Urteil. In einem Musikvideoprojekt liess ich die KI versuchen, den Schnitt entsprechend dem Musikrhythmus vorzunehmen, das Ergebnis war mechanisch und es fehlte ihm an emotionalen Ebenen.

2. Schwierigkeiten bei der Verarbeitung nichtlinearer Erzählungen

Wenn das Video eine komplexe Erzählstruktur (wie Rückblenden, parallele Handlungsstränge) erfordert, schneiden KI-Tools schlecht ab. Sie sind gut darin, einfache Organisationen basierend auf der zeitlichen Reihenfolge oder Dialoginhalten durchzuführen, aber es ist schwierig, abstrakte Erzählkonzepte zu verstehen.

3. Fragmentiertes Softwareökosystem

Derzeit gibt es kein Tool, das alle KI-gestützten Aufgaben erledigen kann, es ist erforderlich, zwischen mehreren Plattformen zu wechseln, was die Lernkosten und die Workflow-Komplexität erhöht. In dem Projekt musste ich mindestens 3-4 verschiedene Tools gleichzeitig verwenden, und die Datenmigration ist auch ein Problem.

4. Bedarf an Rechenressourcen

Die hochwertige KI-Videoverarbeitung erfordert eine starke Rechenleistung. Lokal ausgeführte KI-Tools (wie Topaz) haben hohe Hardwareanforderungen, während Cloud-Dienste auf eine stabile Netzwerkverbindung und hohe Abonnementgebühren angewiesen sind.

5. Fehlende detaillierte Kontrolle

Viele KI-Tools verwenden "Blackbox"-Algorithmen, und Benutzer können den Verarbeitungsprozess nicht genau steuern. Bei der Verwendung der Video-Frame-Ergänzungsfunktion von RunwayML ist es beispielsweise nicht möglich, Keyframes oder Übergangsstile genau anzugeben, sondern nur die Beurteilung der KI zu akzeptieren.

Kostenanalyse: Geld sparen oder teurer sein?

KI-Videoschnittprogramme haben die Effizienz gesteigert, aber auch neue Kostenstrukturen mit sich gebracht. Im Folgenden finden Sie einen Kostenvergleich basierend auf einem mittelgrossen Ersteller (der monatlich 8-10 Videos produziert):

Traditionelle Schnittkosten

• Adobe Creative Cloud-Abonnement: $54/Monat
• Abonnement der Materialbibliothek (Musik, Spezialeffekte usw.): $30/Monat
• Auslagerung von Transkriptionsdiensten (falls erforderlich): $80/Monat
• Monatliche Gesamtkosten: ca. $164

KI-gestützte Schnittkosten

• Adobe Creative Cloud-Abonnement: $54/Monat
• KI-Schnitttool-Kombination (Descript Pro + Runway usw.): $70/Monat
• Cloud-Verarbeitungsgebühren mit hoher Rechenleistung: $25/Monat
• Abonnement der Materialbibliothek: $30/Monat
• Monatliche Gesamtkosten: ca. $179

Oberflächlich betrachtet kostet der KI-Workflow monatlich zusätzlich ca. $15, was einer Steigerung von 9% entspricht. Angesichts der Effizienzsteigerung von mehr als 50% sinken die Kosten pro Projekt jedoch tatsächlich um ca. 27%. Noch wichtiger ist, dass dies Zeitressourcen freisetzt, sodass Entwickler mehr Inhalte erstellen oder die Qualität verbessern können.

Für Entwickler unterschiedlicher Grösse sind auch die Renditepunkte unterschiedlich:

• Amateurentwickler (1-2 Videos pro Monat): KI-Tools können die finanzielle Belastung erhöhen, es wird empfohlen, kostenlose oder kostengünstige Optionen selektiv zu verwenden
• Mittelgrosse Entwickler (5-15 Videos pro Monat): Die Effizienzsteigerung kann die zusätzlichen Kosten ausgleichen, und die Gesamtrendite ist positiv
• Professionelle Studios (15+ Videos pro Monat): KI-Tools bringen einen deutlichen Nettogewinn und die Rendite steigt mit der Grösse

Wie man anfängt: Einführung in den KI-Videoschnitt

Basierend auf meiner Erfahrung sind hier einige KI-Schnitt-Einstiegsratschläge für Benutzer verschiedener Ebenen:

Anfängerpfad (begrenztes Budget)

1. Erster Schritt: Verwenden Sie WhisperX (Open Source), um automatische Transkription und Untertitel zu realisieren
2. Zweiter Schritt: Probieren Sie die kostenlose Version von Opus Clip aus, um automatisch kurze Social-Media-Videos zu schneiden
3. Dritter Schritt: Verwenden Sie die grundlegenden KI-Funktionen (wie die automatische Komposition) in Adobe Premiere Rush
4. Investitionsschwerpunkt: Beherrschen Sie zuerst die grundlegenden Schnittfähigkeiten und verwenden Sie KI als Hilfsmittel

Fortgeschrittener Benutzerpfad (mit einem gewissen Budget)

1. Kernwerkzeug: Abonnieren Sie Descript Pro ($12/Monat), um Videos textbasiert zu bearbeiten
2. Hilfswerkzeug: Fügen Sie Topaz Video AI (einmalig $199) hinzu, um die Videoqualität zu verbessern
3. Workflow-Integration: Kombinieren Sie KI-Tools mit vorhandener Schnittsoftware, um einen hybriden Workflow zu erstellen
4. Investitionsschwerpunkt: Wählen Sie spezialisierte Tools aus, die die Schwachstellen Ihres persönlichen Workflows beheben können

Professioneller Benutzerpfad (auf der Suche nach maximaler Effizienz)

1. Werkzeugkombination: KI-Erweiterungsfunktionen von Descript + Runway + Premiere Pro
2. Workflow-Automatisierung: Verwenden Sie APIs, um verschiedene Tools zu verbinden, um einen automatisierten Verarbeitungsprozess zu erstellen
3. Teamzusammenarbeit: Nutzen Sie cloudbasierte KI-Tools, um Remote-Zusammenarbeit und paralleles Arbeiten zu ermöglichen
4. Investitionsschwerpunkt: Erstellen Sie eine vollständige KI-gestützte Pipeline, die von der Materialverwaltung bis zur Veröffentlichung des fertigen Produkts reicht

Unabhängig davon, welchen Pfad Sie wählen, empfehle ich, mit ein oder zwei Tools zu beginnen, deren Auswirkungen in realen Projekten zu testen und die Toolsets schrittweise zu erweitern. Die wertvollsten Einstiegswerkzeuge sind die automatische Transkription und die textbasierte Bearbeitungsfunktion, die für fast alle Arten von Videoprojekten geeignet sind.

Zukunftsausblick: Entwicklungsrichtung des KI-Schnitts

Gemäss den Branchentrends und der technischen Roadmap kann der KI-Videoschnitt in den nächsten 12-24 Monaten folgende Entwicklungen aufweisen:

1. Fortschritte beim multimodalen Verständnis

Zukünftige KIs werden nicht nur Sprachinhalte verstehen, sondern auch visuelle Erzählungen, emotionale Untertöne und kulturelle Hintergründe eingehend interpretieren. Zum Beispiel das Erkennen wichtiger emotionaler Momente und das Vorschlagen geeigneter Musik oder Übergänge.

2. Aufstieg von Komplettlösungen

Mit zunehmendem Wettbewerb werden wir mehr Plattformen sehen, die vollständige Workflows integrieren, wodurch die Notwendigkeit reduziert wird, zwischen mehreren Tools zu wechseln. Traditionelle Hersteller wie Adobe und Blackmagic Design integrieren ebenfalls schnell KI-Funktionen.

3. Personalisierter Erstellungsassistent

Zukünftige KI-Tools werden die Stilpräferenzen und Arbeitsgewohnheiten der Benutzer erlernen und Empfehlungen geben, die besser zur persönlichen Ästhetik passen, anstatt allgemeine Lösungen. Dies könnte die kreative Beziehung grundlegend verändern und KI zu einem echten kreativen Partner machen.

4. Reduzierung der technischen Hürden

KI wird die technische Komplexität der Videokreation weiter vereinfachen, sodass mehr Menschen professionelle Inhalte erstellen können. Dies könnte die Talentstruktur und die Arbeitsabläufe der gesamten Kreativbranche umgestalten.

Schlussfolgerung: KI wird Videoeditoren nicht ersetzen, sondern die Arbeitsweise verändern

Nach zwei Monaten intensiver Übung bin ich zu folgenden Schlussfolgerungen gekommen:

1. KI kann die Effizienz tatsächlich erheblich steigern, in einigen Workflows hat sie die Effizienz sogar verdoppelt
2. Kreatives Urteilsvermögen ist immer noch ein menschlicher Bereich, KI ist eher ein leistungsstarkes Kollaborationstool als ein Ersatz
3. Die Lernkurve ist es wert, obwohl es Zeit braucht, sich an neue Tools zu gewöhnen, sind die langfristigen Vorteile erheblich
4. Der Arbeitsschwerpunkt wird sich verlagern, von sich wiederholenden technischen Aufgaben zu höherwertigen kreativen Entscheidungen

Für professionelle Videoproduzenten ist die Frage nicht mehr "Soll ich KI verwenden oder nicht", sondern "Wie kann ich KI am effektivsten integrieren". Wie die frühe Revolution der nichtlinearen Bearbeitungssysteme definieren KI-Tools diese Branche neu.

Abschliessend möchte ich eine interessante Beobachtung teilen: In Projekten, in denen KI-Tools verwendet werden, habe ich festgestellt, dass ich mehr Zeit für das eigentliche kreative Denken aufwende. Ich bin nicht mehr durch mühsame technische Aufgaben ausgelaugt, sondern kann mich mehr auf die Erforschung von Erzählstrukturen und visuellen Stilen konzentrieren. Vielleicht ist dies der grösste Wert des KI-Videoschnitts – er steigert nicht nur die Effizienz, sondern setzt auch die Kreativität frei.

Für jeden Videoersteller ist jetzt der beste Zeitpunkt, diese Tools zu erkunden. Sie passen möglicherweise nicht sofort perfekt in Ihren Workflow, aber das Potenzial ist enorm und die Entwicklung ist rasant. Wie mir ein erfahrener Cutter-Kollege sagte: "Anstatt auf das perfekte KI-Tool zu warten, ist es besser, jetzt zu lernen, wie man mit KI zusammenarbeitet."

Anmerkung des Autors: Dieser Artikel basiert auf den KI-Videobearbeitungstools, die im April 2025 verfügbar sind. Die Technologie entwickelt sich schnell, und bestimmte Funktionen und Preise können sich ändern.