当然可训练实行视觉脚本的生成。以下是几个步骤的简要介绍：

1. 数据收集与预应对：收集大量的视觉脚本数据包含视频、图像、文本等并对数据实行清洗和预应对保障优劣。

2. 模型选择：选择适合的深度学模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer模型，用于解决视觉和文本信息。

3. 特征提取：利用计算机视觉技术从视频或图像中提取关键特征，如颜色、形状、纹理、运动轨迹等。

4. 文本分析：通过自然语言解决技术分析文本内容，提取关键信息，如场景描述、角色动作、情感表达等。

5. 模型训练：将提取的视觉特征和文本信息输入到模型中通过监学或半监学训练实小编，使其可以理解并生成视觉脚本。

6. 生成与优化：训练完成后，实小编可以依据输入的文本描述生成相应的视觉脚本，并通过反馈机制不断优化生成效果。

7. 应用测试：在实际应用中测试生成的视觉脚本，保证其准确性和可用性。

通过这些步骤，可有效地实视觉脚本的生成为视频制作提供自动化和智能化的支持。