一种基于人工智能的多样片处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的多样片处理方法及系统，属于视频处理技术领域，包括让模板创作人员通过模板工具编辑模板，对样片视频进行编辑导出模板文件，导出的模板文件上传到服务器后台存储，用户进行视频拍摄，将拍摄视频上传至服务器存储，模板创作人员将上传的视频导入模板文件内，同时设置该视频的字幕格式、贴纸特效和背景要求，编辑工具生成目标视频，模板创作人员将目标视频上传至服务器由用户进行观看，本发明专利技术能提高视频产能，优化模板生产流水线的效率，让用户只需要拍摄视频就能得到需要的视频，降低视频发布的门槛。降低视频发布的门槛。降低视频发布的门槛。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的多样片处理方法及系统


[0001]本专利技术属于视频处理
，具体地说，涉及一种基于人工智能的多样片处理方法及系统。

技术介绍

[0002]短视频是指在各种新媒体平台上播放的、适合在移动状态和短时休闲状态下观看的、高频推送的视频内容，几秒到几分钟不等，内容融合了技能分享、幽默搞怪、时尚潮流、社会热点、街头采访、公益教育、广告创意、商业定制等主题，现在短视频的制作生成，主要是在手机、pc里使用剪映等一系列app上操作。每生产发布一个短视频，都是需要手动操作添加对应的视频、编辑相应的模板，然后生成短视频，并导出。
[0003]专业视频创作流程通常依先后次序包括计划、拍摄、剪辑制作三个步骤，其中计划阶段常用到分镜脚本，剪辑阶段常用到各种视频编辑软件，然而短视频制作的入门门槛相对较高，分镜脚本和视频剪辑软件对于普通用户而言，都需要进行专业的学习和训练，使用难度较高，但是当要生成大量的短视频时，而且模板的相似性特别大，直接通过人工在app上进行一系列操作，会出现效率低的情况。

技术实现思路

[0004]要解决的问题
[0005]针对现有短视频创作需要进行专业的学习和训练，使用难度较高，但是当要生成大量的短视频时，而且模板的相似性特别大，直接通过人工在app上进行一系列操作，会出现效率低的情况的问题，本专利技术提供一种基于人工智能的多样片处理方法及系统。
[0006]技术方案
[0007]为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案。
[0008]一种基于人工智能的多样片处理方法，采用以下步骤：
[0009]步骤1：模板创作人员通过模板工具编辑模板，对样片视频进行编辑导出模板文件；
[0010]步骤2：将步骤1导出的模板文件上传到服务器后台存储；
[0011]步骤3：用户进行视频拍摄，将拍摄视频上传至服务器存储；
[0012]步骤4：模板创作人员将步骤3上传的视频导入模板文件内，同时设置该视频的字幕格式、贴纸特效和背景要求，编辑工具生成目标视频；
[0013]步骤5：模板创作人员将目标视频上传至服务器由用户进行观看。
[0014]优选地，所述步骤1中对样片视频进行编辑是对样片视频的视频分镜排列顺序和时长进行修改，同时进行画面拼接、画面裁剪、变速和旋转，最后添加背景音乐、基础滤镜、美颜和转场特效。
[0015]优选地，所述步骤3中用户进行视频拍摄会事先在服务器上下载并观看模板文件，所述模板文件内还包括教程字幕，用户在教程引导下完成视频分镜的拍摄。
[0016]进一步地，所述模板创作人员在编辑模板文件时会对模板文件进行主题分类，用户根据自身需求的主题分类在服务器中搜索对应的模板文件。
[0017]优选地，所述步骤4中编辑工具生成目标视频时会对视频进行音频识别和视频识别，音频识别是将视频中的人声语音转换成文本字幕，按照预设的字幕格式将字幕添加到视频中显示，视频识别是识别出视频中的人和物，根据人和物在视频画面中的位置，在视频中添加对应的特效、贴纸、滤镜和美颜效果。
[0018]进一步地，所述音频识别是通过提取视频的人声语音，采用矢量量化法将人声语音转换为文本字幕。
[0019]进一步地，所述视频识别是采用opencv技术对视频画面中的内容进行识别，通过AI机器学习算法训练提高识别的准确性。
[0020]优选地，所述步骤5中模板创作人员在上传目标视频之前，还会对生成的目标视频进行适当人工编辑和调整。
[0021]一种基于人工智能的多样片处理系统，包括：
[0022]模版创建模块，用于创建视频模版；
[0023]素材资源模块，用于存储特效、贴纸、背景和音乐素材的资源；
[0024]分镜编辑模块，用于将视频模版编辑拆分成多个分镜模版；
[0025]特效添加模块，用于调用素材资源模块内的资源，将素材资源添加至视频模版内；
[0026]视频生成模块，用于将用户拍摄上传的视频内容输入至模版创建模块创建的视频模版内，调用分镜编辑模块和特效添加模块，进行视频进行拆分和特效调用，生成并导出视频；
[0027]网络连接模块，用于上传和下载视频模版和视频数据；
[0028]显示模块，用于显示视频生成模块导出的视频内容；
[0029]储存模块，用于保存视频模版和视频资源。
[0030]优选地，还包括教程模块和主题分类模块，教程模块用于在视频内插入教程字幕，字幕内容包括视频模版的使用步骤、当前分镜的内容以及拍摄方式；主题分类模块用于对模板文件进行主题分类，让用户能够根据主题分类搜索对应的模板文件。
[0031]一种基于人工智能的多样片处理方法及系统，通过让模板创作人员通过模板工具编辑模板，对样片视频进行编辑导出模板文件，导出的模板文件上传到服务器后台存储，用户进行视频拍摄，将拍摄视频上传至服务器存储，模板创作人员将上传的视频导入模板文件内，同时设置该视频的字幕格式、贴纸特效和背景要求，编辑工具生成目标视频，模板创作人员将目标视频上传至服务器由用户进行观看，根据视频的内容，自动调整模板相关的信息，比如选择合适的字幕、选择合适的转场、根据视频自动选择适合的标签提示等，提高视频产能，优化模板生产流水线的效率，让用户只需要拍摄视频就能得到需要的视频，降低视频发布的门槛。
[0032]有益效果
[0033]相比于现有技术，本专利技术的有益效果为：
[0034](1)本专利技术通过模板创作人员编辑视频模版，让用户拍摄视频，将拍摄的视频上传，模板创作人员使用视频模版对上传的视频进行编辑，生成用户需要的视频，能够提高视频产能，优化模板生产流水线的效率，让用户只需要拍摄视频就能得到需要的视频，降低视
频发布的门槛；
[0035](2)本专利技术对视频模版进行主题分类进行，让用户可以搜索出需求的视频模版，在视频模版内添加教程字幕，用户在教程字幕的引导下完成视频分镜的拍摄，让专业技术不足的用户不需要专业的训练和学习也能拍摄出水平极高的视频内容；
[0036](3)本专利技术通过提取视频的人声语音，采用矢量量化法将人声语音转换为文本字幕，采用opencv技术对视频画面中的内容进行识别，可以对视频和特效内容进行精确编辑和定位，通过AI机器学习算法训练提高识别的准确性，让视频内容更加人性化。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本申请实施例或示例性中的技术方案，下面将对实施例或示例性描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以按照这些附图示出的获得其他的附图。
[0038]图1为本专利技术的步骤示意图；
[0039]图2为本专利技术的流程示意图；
[0040]图3为本专利技术的系统结构示意图。
具体实施方式
[0041]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的多样片处理方法，其特征在于，采用以下步骤：步骤1：模板创作人员通过模板工具编辑模板，对样片视频进行编辑导出模板文件；步骤2：将步骤1导出的模板文件上传到服务器后台存储；步骤3：用户进行视频拍摄，将拍摄视频上传至服务器存储；步骤4：模板创作人员将步骤3上传的视频导入模板文件内，同时设置该视频的字幕格式、贴纸特效和背景要求，编辑工具生成目标视频；步骤5：模板创作人员将目标视频上传至服务器由用户进行观看。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的多样片处理方法，其特征在于：所述步骤1中对样片视频进行编辑是对样片视频的视频分镜排列顺序和时长进行修改，同时进行画面拼接、画面裁剪、变速和旋转，最后添加背景音乐、基础滤镜、美颜和转场特效。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的多样片处理方法，其特征在于：所述步骤3中用户进行视频拍摄会事先在服务器上下载并观看模板文件，所述模板文件内还包括教程字幕，用户在教程引导下完成视频分镜的拍摄。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的多样片处理方法，其特征在于：所述模板创作人员在编辑模板文件时会对模板文件进行主题分类，用户根据自身需求的主题分类在服务器中搜索对应的模板文件。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的多样片处理方法，其特征在于：所述步骤4中编辑工具生成目标视频时会对视频进行音频识别和视频识别，音频识别是将视频中的人声语音转换成文本字幕，按照预设的字幕格式将字幕添加到视频中显示，视频识别是识别出视频中的人和物，根据人和物在视频画面中的位置，在视频中添加对应的特效、贴纸、滤...

【专利技术属性】
技术研发人员：张征，
申请(专利权)人：广州阿凡提电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：