本發(fā)明涉及視頻圖像合成領(lǐng)域，涉及到一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的成熟和硬件性能的提升，為視頻圖像智能合成提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持，視頻圖像智能合成技術(shù)得到快速發(fā)展，在影視娛樂行業(yè)、廣告營銷行業(yè)、社交媒體、教育和培訓(xùn)行業(yè)等得到廣泛應(yīng)用，不僅大大提升了創(chuàng)作效率和質(zhì)量、還降低了制作成本，有利于推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

2、然而現(xiàn)有的視頻圖像智能合成技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一些局限性和不足之處。

3、例如現(xiàn)有的公開號(hào)為cn114071155a的中國專利公開了一種人工智能處理方法及系統(tǒng)，包括視頻上傳模塊、視頻解碼模塊、圖像提取模塊、人物圖像提取模塊、清晰度增強(qiáng)模塊、圖像美化模塊、圖像合成模塊、背景素材選擇模塊、視頻生成模塊，所述視頻上傳模塊連接視頻解碼模塊，所述視頻解碼模塊連接圖像提取模塊，所述圖像提取模塊連接人物圖像提取模塊，所述人物圖像提取模塊連接清晰度增強(qiáng)模塊，所述清晰度增強(qiáng)模塊連接圖像美化模塊，所述圖像美化模塊連接圖像合成模塊，所述圖像合成模塊分別連接背景素材選擇模塊和視頻生成模塊。該發(fā)明能夠便于對(duì)人物圖像及背景進(jìn)行處理，且能夠?qū)D像進(jìn)行清晰度調(diào)整和美化，相比于人工對(duì)圖像進(jìn)行處理，省時(shí)省力。

4、但是上述專利中存在：1.不同類型的人工智能模型在合成視頻圖像方面具有不同的優(yōu)勢(shì)和局限性，選擇合適的人工智能模型對(duì)于視頻圖像的合成效果至關(guān)重要，上述專利通過人工智能進(jìn)行視頻圖像合成時(shí)，沒有對(duì)視頻圖像合成的人工智能模型進(jìn)行篩選，進(jìn)而可能使得視頻圖像合成的人工智能模型的適配性不高，從而對(duì)視頻圖像合成的效果產(chǎn)生影響。

5、2.上述專利在視頻圖像合成之后未對(duì)視頻圖像合成的效果進(jìn)行檢測(cè)評(píng)估和進(jìn)一步獲取視頻圖像合成的優(yōu)化方案，從而無法更好地保障視頻圖像合成的質(zhì)量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述問題，本發(fā)明提出了一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，具體技術(shù)方案如下：一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，包括如下步驟：步驟一、視頻圖像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：采集待合成的視頻圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。

2、步驟二、視頻圖像合成人工智能模型挑選：獲取待合成視頻圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和多樣化程度以及視頻圖像合成任務(wù)的目標(biāo)及需求信息，其中目標(biāo)及需求信息包括視頻風(fēng)格、內(nèi)容類型、合成復(fù)雜度和合成精度，并獲取視頻圖像合成的各人工智能模型的屬性信息，其中屬性信息包括計(jì)算資源需求等級(jí)和推理速度，分析視頻圖像合成的各人工智能模型的匹配指數(shù)，篩選視頻圖像合成的適配人工智能模型。

3、步驟三、視頻圖像合成參數(shù)分析與設(shè)置:根據(jù)視頻圖像合成任務(wù)的目標(biāo)及需求信息和視頻圖像合成的適配人工智能模型，分析視頻圖像合成適宜的基本參數(shù)，其中基本參數(shù)包括分辨率、幀率、色彩空間、對(duì)比度、亮度、飽和度、透明度,進(jìn)一步對(duì)視頻圖像合成的基本參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

4、步驟四、視頻圖像合成效果檢測(cè)評(píng)估：檢測(cè)視頻圖像合成的效果指標(biāo)，其中效果指標(biāo)包括峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)、特征相似度指數(shù)、信息熵，分析視頻圖像合成的效果評(píng)估指數(shù)。

5、步驟五、視頻圖像合成優(yōu)化需求判斷及處理：根據(jù)視頻圖像合成的效果評(píng)估指數(shù)，判斷視頻圖像合成是否需要優(yōu)化，并進(jìn)行相應(yīng)處理。

6、相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法以下有益效果：1.本發(fā)明通過獲取待合成視頻圖像的數(shù)據(jù)量和多樣化程度、視頻圖像合成任務(wù)的目標(biāo)及需求信息、視頻圖像合成的各人工智能模型的屬性信息，進(jìn)而篩選視頻圖像合成的適配人工智能模型，能夠提高視頻圖像合成的人工智能模型的匹配度，從而提升視頻圖像的合成效果。

7、2.本發(fā)明通過檢測(cè)視頻圖像合成的峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)、特征相似度指數(shù)、信息熵等指標(biāo)，評(píng)估視頻圖像合成的效果，判斷視頻圖像合成是否需要優(yōu)化，并進(jìn)行相應(yīng)處理，能夠更好地保障視頻圖像合成的質(zhì)量。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟二的具體分析過程包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟二的具體分析過程還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟二的具體分析過程還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟二的具體分析過程還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟二的具體分析過程還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟三的具體分析過程為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟四的具體分析過程包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟四的具體分析過程還包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，其特征在于：所述步驟五的具體分析過程為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及視頻圖像合成領(lǐng)域，具體公開一種基于人工智能的視頻圖像智能合成方法，本發(fā)明通過采集待合成的視頻圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；根據(jù)待合成視頻圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和多樣化程度、視頻圖像合成任務(wù)的目標(biāo)及需求、視頻圖像合成的各人工智能模型的屬性，篩選視頻圖像合成的適配人工智能模型，提升視頻圖像的合成效果；進(jìn)一步對(duì)視頻圖像合成的基本參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，檢測(cè)視頻圖像合成的峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)、特征相似度指數(shù)、信息熵等指標(biāo)，評(píng)估視頻圖像合成的效果，判斷視頻圖像合成是否需要優(yōu)化，并進(jìn)行相應(yīng)處理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)視頻圖像的智能化合成，提高視頻圖像合成的效率，保障視頻圖像合成的質(zhì)量。

技術(shù)研發(fā)人員：駱薇,王欣,陳麗紅
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州悠優(yōu)互娛文化傳媒有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19