在尝试制作中医药科普视频时，很多人会陷入相似的困境：想呈现 “神农尝百草”“张仲景行医” 这类经典典故，却要花数小时在网络上筛选可用的文字素材和图片；好不容易整理好内容，又因不懂剪辑软件，导致视频节奏混乱、字幕错漏；即便勉强完成一条，也因耗时太久，难以保持稳定更新。而借助 AI 工具，这些问题能得到有效解决，甚至能让零技术基础的用户实现 “小时级” 出片。

        首先是素材获取环节，推荐使用 AI 内容检索工具。这类工具无需复杂设置，只需输入精准关键词（例如 “中医药典故 扁鹊见蔡桓公 文字素材”“中药材 当归 高清无版权图片”），工具会自动筛选并整合全网合规资源。实际操作中需注意，关键词越具体，结果越精准 —— 若仅输入 “中医药素材”，可能会混入大量无关的学术文献，反而增加筛选成本。筛选完成后，可直接将所需素材导出至本地文件夹，方便后续使用。

        接着进入文案优化阶段，这一步需要 AI 文本处理工具的辅助。从检索工具获取的文字素材往往偏书面化，直接用作视频文案会显得生硬，此时可将素材粘贴至 AI 文本工具中，设置 “口语化改编 + 故事化结构” 指令。例如，将 “当归，性温，味甘辛，归肝心脾经” 改编为 “你知道吗？有一种叫当归的药材，就像‘归家的信使’，能帮身体调和气血，尤其适合需要滋补的人”。生成初稿后，建议人工通读一遍，调整语气细节（如增加 “咱们”“大家” 等拉近距离的词汇），确保符合短视频的传播节奏，避免 AI 生成的机械感。

        最后是视频合成步骤，选择 AI 视频制作工具即可完成。打开工具后，先导入优化后的文案，工具会自动识别文本中的停顿点，匹配对应的字幕时长；再上传之前筛选好的图片素材，工具会根据文案内容自动分配素材出现顺序，若对匹配结果不满意，可手动拖拽调整素材位置。背景音乐方面，工具内置的音乐库中，选择 “古风轻柔” 类曲目（如竹笛、古筝伴奏），更能贴合中医药的文化氛围。设置完成后，点击 “生成视频”，工具会自动处理转场效果和画面比例（默认 16:9 适配主流短视频平台），等待数分钟即可导出成品。

        这套流程的适用场景十分广泛。对于中医药爱好者而言，无需学习专业剪辑，就能将自己积累的知识转化为生动的视频，分享给更多人；新媒体新人可以用这套方法练手短视频创作，借助中医药这一垂直领域的内容，快速熟悉平台算法逻辑；教育工作者则能将其用于课堂辅助 —— 比如制作 “中药材识别” 系列视频，让学生通过动态画面加深记忆。即便不追求大规模传播，只是想记录中医药相关的故事，这套高效的制作方法也能节省大量时间，让创作更轻松。

        相关的软件教程已打包整理至网盘，若需要完整的工具操作细节（含界面功能解读、常见问题解决），可私信我备注文章标题 “AI 助力中医药科普视频制作：零技术门槛高效产出实操指南”，获取全套教程资源。

# 第一步：安装依赖库（首次使用时，在终端执行以下命令）
# pip install requests beautifulsoup4 jieba

# 导入所需工具库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
import os

# ---------------------- 功能1：中医药素材批量下载（以无版权图片为例） ----------------------
def download_tcm_images(keyword, save_folder, max_num=5):
    """
    批量下载与中医药相关的无版权图片
    keyword：搜索关键词（如“当归 药材”“中医药典故 插画”）
    save_folder：本地保存文件夹（如“D:/TCM_Images”）
    max_num：最大下载数量（避免过度请求）
    """
    # 1. 创建本地保存文件夹（不存在则自动创建）
    if not os.path.exists(save_folder):
        os.makedirs(save_folder)
    
    # 2. 构造搜索请求（以Pexels无版权图片平台为例，遵守平台爬虫规则）
    search_url = f"https://www.pexels.com/search/{keyword.replace(' ', '%20')}/"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/118.0.0.0"}
    
    try:
        # 3. 发送请求并解析页面
        response = requests.get(search_url, headers=headers, timeout=10)
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        
        # 4. 提取图片链接（匹配Pexels页面图片标签结构）
        img_tags = soup.find_all("img", class_="photo-item__img")
        download_count = 0
        
        # 5. 批量下载图片
        for img in img_tags:
            if download_count >= max_num:
                break  # 达到最大数量则停止
            img_src = img.get("src")
            if img_src and "http" in img_src:
                # 生成图片保存名称（避免重复）
                img_name = f"{keyword}_{download_count + 1}.jpg"
                img_path = os.path.join(save_folder, img_name)
                
                # 下载图片到本地
                img_response = requests.get(img_src, headers=headers, timeout=10)
                with open(img_path, "wb") as f:
                    f.write(img_response.content)
                
                print(f"已下载：{img_path}")
                download_count += 1
    
    except Exception as e:
        print(f"下载出错：{str(e)}，请检查网络或关键词是否合规")

# ---------------------- 功能2：中医药文案关键词提取与口语化辅助 ----------------------
def optimize_tcm_text(raw_text):
    """
    处理中医药书面文案：提取核心关键词 + 生成口语化改写方向
    raw_text：原始书面文案（如“当归，性温，味甘辛，归肝心脾经，具有补血活血之效”）
    """
    # 1. 提取核心关键词（过滤无意义词汇，保留药材名、功效等）
    stop_words = ["的", "，", "。", "具有", "之", "效", "可", "用于"]
    words = jieba.lcut(raw_text)
    key_words = [word for word in words if word not in stop_words and len(word) > 1]
    
    # 2. 生成口语化改写示例（基于关键词优化表达）
    if "当归" in key_words:
        oral_example = f"大家平时听说过当归吗？这种药材性子偏温，吃起来带点甘辛味，能帮咱们补气血、调肝脏，适合需要滋补的朋友"
    elif "神农" in key_words:
        oral_example = f"咱们都听过神农尝百草的故事吧？其实这个典故里藏着中医药的起源——神农通过亲尝草木，帮后人分清了哪些能治病、哪些能养生"
    else:
        oral_example = f"这段关于{key_words[0]}的内容，可以试着这样说：{raw_text.replace('，', '。咱们再说说').replace('具有', '它能帮咱们')}"
    
    # 3. 返回处理结果
    return {
        "核心关键词": key_words,
        "口语化示例": oral_example
    }

# ---------------------- 代码使用示例（修改以下参数即可运行） ----------------------
if __name__ == "__main__":
    # 1. 下载“当归 药材”相关图片，保存到D盘TCM_Images文件夹，最多5张
    download_tcm_images(
        keyword="当归 药材",
        save_folder="D:/TCM_Images",
        max_num=5
    )
    
    # 2. 优化中医药书面文案
    raw_tcm_text = "当归，性温，味甘辛，归肝心脾经，具有补血活血、调经止痛之效，常用于血虚萎黄、月经不调等情况。"
    optimized_result = optimize_tcm_text(raw_tcm_text)
    
    # 打印优化结果
    print("\n【文案优化结果】")
    print(f"核心关键词：{optimized_result['核心关键词']}")
    print(f"口语化示例：{optimized_result['口语化示例']}")