[发明专利]神经网络模型的训练、延时摄影视频的生成方法及设备在审
| 申请号： | 201810253848.3 | 申请日： | 2018-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN110363293A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 罗文寒;马林;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种神经网络模型的训练、延时摄影视频的生成方法及设备。所述延时摄影视频的方法包括：获取原始图片；复制原始图片，生成包括第一预设数目张原始图片的原始图片集；将原始图片集输入至用于生成延时摄影视频的神经网络模型；通过神经网络模型重构第二预设数目张各原始图片的内容，输出包括第三预设数目帧图像的延时摄影视频；第二预设数目等于第一预设数目减1，第三预设数目小于或等于第一预设数目。本发明提供的技术方案，能够基于一张原始图片，通过用于生成延时摄影视频的神经网络模型输出预测的延时摄影视频，该原始图片可以由用户提供，从而方便用户很容易便能够制作延时摄影视频，能够有效提升用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 原始图片 预设 视频 神经网络模型 输出预测 用户提供 用户体验 帧图像 重构 复制 输出 制作 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括：获取多个训练视频；其中，各训练视频包括第一预设数目帧图像；对于每个训练视频，提取并复制第N帧图像，生成包括第一预设数目张所述第N帧图像的第N帧图像集；其中，1≤N≤P，P表示所述第一预设数目；以所述训练视频和所述第N帧图像集训练预先建立的基础生成对抗网络；其中，所述基础生成对抗网络包括基础生成器网络和基础判别器网络；所述训练之后的基础生成器网络作为备选的用于生成延时摄影视频的神经网络模型。
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