AI视频生成是一个复杂的过程，它涉及到计算机视觉、深度学习和自然语言处理等多个领域。以下是一种基本的流程：

1、数据收集：首先，你需要大量的视频数据来训练你的模型。这些数据可以从公开的数据集获取，也可以自己录制。

2、数据预处理：这一步包括对视频进行分割、标注等操作，以便于后续的模型训练。

3、模型选择：根据你的需求选择合适的模型。例如，如果你想要生成新的视频片段，可以使用GAN（生成对抗网络）；如果你想要从文本生成视频，可以使用Seq2Seq模型等。

4、模型训练：使用收集到的数据来训练你的模型。这一步可能需要大量的计算资源，因此你可能需要使用GPU或者云服务。

5、模型评估：训练完成后，你需要评估模型的性能。这可以通过一些指标如PSNR、SSIM等来进行。

6、应用部署：最后，你可以将训练好的模型部署到实际应用中，如视频编辑软件、在线视频平台等。

以上只是一个大致的流程，具体的实现细节可能会因项目需求和所选技术的不同而有所不同。