制作视频AI（人工智能驱动的视频处理或生成）是一个非常有趣且具有挑战性的领域。它涉及多个技术方向，包括计算机视觉、自然语言处理、深度学习等。以下是关于如何开始制作视频AI的一些建议和步骤：

1、确定目标和应用场景
首先明确你希望你的视频AI实现什么功能。以下是一些常见的视频AI应用场景：
视频内容生成：例如，根据文本描述生成视频。
视频分析：检测视频中的物体、人脸、动作等。
视频编辑：自动化剪辑、风格迁移、特效添加等。
虚拟主播/角色生成：基于AI生成逼真的虚拟人物。

2、学习相关技术
(1) 计算机视觉
如果你的目标是进行视频分析或内容生成，那么需要掌握一些基础的计算机视觉知识和技术：
图像处理：如滤波、边缘检测等。
目标检测与识别：使用模型如YOLO、SSD、Faster RCNN等。
动作识别：理解人体骨骼关键点检测、动作捕捉等。

(2) 自然语言处理
如果涉及到从文本生成视频或者对视频内容进行语义理解，则需要了解NLP相关技术：
文本分类、情感分析。
序列到序列模型（Seq2Seq），用于将文本转换为其他形式的数据。
预训练语言模型如BERT、GPT等。

(3) 深度学习框架
熟悉至少一种主流的深度学习框架对于开发视频AI至关重要：
TensorFlow
PyTorch

这些框架提供了丰富的工具来构建复杂的神经网络架构，并支持大规模数据集上的训练。

3、数据准备
无论你想做什么类型的项目，高质量的数据都是成功的关键。确保你有足够的标注好的训练数据集。如果没有现成的数据集可用，可能需要自己收集并标注数据。

4、开发与调试
使用上述技术和框架开始编码实现你的想法。在这个阶段，可能会遇到很多问题，比如模型收敛不良、过拟合等，都需要通过不断调整参数、改进算法等方式解决。

5、测试与优化
在完成初步开发后，需要对系统进行全面测试以评估其性能表现。根据测试结果进一步优化模型结构、超参数设置等。

6、部署上线
最后一步就是将你的视频AI部署到实际环境中供用户使用。可以考虑使用云服务提供商提供的API接口快速搭建应用。

以上只是大致流程，具体实施过程中还需要结合实际情况灵活调整。希望这些建议对你有所帮助！如果有更具体的疑问，欢迎继续提问。