[发明专利]一种基于深度学习的视频风格变换与自动生成方法及系统

摘要

本发明提供一种基于深度学习的视频风格变换与自动生成方法，利用深度学习框架对拍摄主体进行分类以及风格模型训练；获取待处理视频和用户视频需求；识别待处理视频的类别，结合用户风格要求和时长要求，推荐最优分镜数和视频素材；根据用户选取的视频素材和视频素材顺序，渲染器自动结合对应的风格处理参数对视频进行片段渲染和整体渲染生成风格视频；之后，将用户调整修改信息，作为反馈信息优化风格模型，并分析用户喜好，优化深度学习框架，形成反馈学习模型。本发明还提供一种基于深度学习的视频风格变换与自动生成系统，根据用户对视频风格的需求自动推荐风格素材，并自动完成对视频片段的风格渲染和对整体视频的渲染，生成特定风格视频。

主权项

1.一种基于深度学习的视频风格变换与自动生成方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、利用深度学习框架对拍摄主体进行类别分类以及风格模型训练，得到用于自动识别类别的产品识别模块以及不同风格模型的对应的风格处理参数，在学习大量不同类型的视频之后，生成对应主题或标签的关联模型，并创建视频片段风格素材资源库，用于按照类别与风格进行视频素材推荐；步骤2、获取用户的待处理视频以及用户视频需求，所述视频需求包括风格要求和时长要求；步骤3、通过产品识别模块自动识别待处理视频的类别，并结合用户的风格要求和时长要求，推荐对应的分镜数以及对应风格的视频素材供用户选择；步骤4、根据用户选取的视频素材以及对视频素材顺序的调整，渲染器自动结合对应的风格处理参数对视频进行片段渲染和整体渲染生成风格视频；步骤5、在生成风格视频后，将收集到的用户调整修改信息，作为反馈信息优化关联模型，并基于用户的最终选择结果，分析用户的喜好，对深度学习框架进行进一步的优化和更新，形成反馈学习模型。