AI 视频合成是一种通过人工智能技术生成或处理视频内容的方法。它通常涉及多个步骤和技术，包括但不限于以下几种：

1、数据收集：首先需要大量的训练数据来教 AI 如何理解和生成视频内容。这些数据可以是现有的视频片段、图像序列或者是其他形式的多媒体资料。

2、模型训练：
使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和神经网络架构（如GANs 生成对抗网络、VAEs 变分自编码器等），让AI学习如何从输入的数据中提取特征并生成新的内容。
GANs特别适合用于图像到图像转换或者视频生成任务，因为它能够逼真地模仿原始数据分布。

3、视频生成：
基于已经训练好的模型，输入一些初始条件（比如一张图片或一段文字描述），AI就可以开始创建新的视频内容了。
对于面部表情动画来说，可能会用到专门针对人脸建模的技术；而对于场景构建，则可能涉及到三维建模的知识。

4、后处理与优化：生成出来的视频往往还需要经过后期编辑才能达到理想效果。这一步骤包括调整色彩平衡、添加特效、同步音轨等内容。

5、应用领域：这种技术已经被广泛应用于影视制作、游戏开发、虚拟现实等多个行业当中。例如，在电影行业中，它可以用来快速制作特效镜头；在教育领域，它可以帮助教师更容易地制作教学视频。

需要注意的是，虽然AI视频合成技术进步迅速，但仍然存在一定的局限性和挑战，比如保证生成质量的一致性、避免版权问题以及确保内容的安全性等方面都需要进一步研究和完善。