【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种视频生成方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、目前，随着互联网行业的发展，越来越多的用户选择通过观看短视频来获取信息，相应的，短视频产出需求也在逐步增加。目前，原创短视频主要依赖于用户人工对原始视频进行剪辑并配上相关文案予以解说，即得到一部短视频作品。一部短视频作品的制作通常包括了视频切片、文案撰写、整合切片和文案等步骤，由人工来完成则需要花费大量时间，因此，目前人工制作短视频的方式效率较低，难以满足市场的需求。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种视频生成方法，旨在解决人工制作视频作品效率较低的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提供一种视频生成方法，所述视频生成方法包括：
3、对待配文视频的解说文本进行人物名称提取，并根据提取到的人物名称确定目标人物名称；
4、对于所述目标人物名称在所述解说文本中所在的任意一个目标文本片段，基于所述目标文本片段在所述解说文本中的相对位置，从所述配文视频中匹配目标视频片段；
5、在遍历所有目标文本片段后，基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频。
6、可选地，所述基于所述目标文本片段在所述解说文本中的相对位置，从所述配文视频中匹配目标视频片段的步骤包括：
7、基于所述相对位置从所述待配文视频对应时间轴中确定起始匹配位置；
8、基于所述起始匹配位置在所述
9、对于任意一个候选片段，基于所述候选片段、所述目标文本片段以及预设匹配度检测模型，确定所述候选片段与所述目标文本片段之间的匹配度；
10、基于各所述候选片段与目标文本片段之间的匹配度，从各所述候选片段中选取目标视频片段。
11、可选地，所述解说文本中未匹配视频片段的文本片段为未匹配文本片段，匹配视频片段的文本片段为已匹配文本片段，初始的未匹配文本片段和已匹配文本片段基于所述目标文本片段确定，所述基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频的步骤包括：
12、对于任意一个未匹配文本片段，确定所述未匹配文本片段的相邻已匹配文本片段；
13、基于与所述相邻已匹配文本片段匹配的视频片段，确定所述未匹配文本片段在所述配文视频中的匹配范围；
14、在所述匹配范围中为所述未匹配文本片段匹配的视频片段；
15、在为每个未匹配文本片段匹配视频片段后，基于所述解说文本中各文本片段与所述配文视频中视频片段的匹配对应关系，将各文本片段加入所述待配文视频得到所述目标视频。
16、可选地，所述基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频的步骤还包括：
17、检测各所述目标视频片段中存在的人物画像，并确定在各所述目标视频片段中出现频率最高的目标人物画像；
18、若存在所述目标人物画像的目标视频片段在总目标视频片段中的占比大于预设阈值，则执行所述基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频的步骤。
19、可选地，所述基于所述候选片段、所述目标文本片段以及预设匹配度检测模型，确定所述候选片段与所述目标文本片段之间的匹配度的步骤包括：
20、提取所述候选片段的多模态特征得到视频特征向量，其中，所述多模态特征包括所述候选片段中行为特征、对话文本特征以及音频特征；
21、提取目标文本片段的文本特征得到文本特征向量；
22、将所述视频特征向量和所述文本特征向量输入至所述预设匹配度检测模型，得到所述视频特征向量和所述文本特征向量之间的匹配度。
23、可选地，所述基于各所述候选片段与目标文本片段之间的匹配度，从各所述候选片段中选取目标视频片段的步骤包括：
24、基于各所述候选片段的时序顺序，以及各所述候选片段与目标文本片段之间的匹配度，生成匹配度趋势；
25、确定所述匹配度趋势中大于预设匹配度阈值的目标波峰区域，其中，在确定所述目标波峰区域后，停止基于所述相对位置提取候选片段；
26、将所述目标波峰区域对应的视频片段作为所述目标视频片段。
27、可选地，所述待配文视频的解说文本进行人物名称提取，并对提取到的人物名称分类得到目标人物名称的步骤包括：
28、基于所述解说文本中的符号对所述解说文本进行分句得到文本句；
29、对于任意一个文本句，对所述文本句中的词语进行词性标注，并将词性为指代词的目标词语输入至预设人物名称检测模型，得到所述目标词语为人物名称的概率；
30、若所述概率大于预设阈值，则将所述目标词语作为人物名称；
31、基于各人物名称的出现频率确定目标人物名称。
32、为实现上述目的，本申请还提供一种视频生成装置，所述视频生成装置包括：
33、提取模块，用于对待配文视频的解说文本进行人物名称提取，并根据提取到的人物名称确定目标人物名称；
34、匹配模块，用于对于所述目标人物名称在所述解说文本中所在的任意一个目标文本片段，基于所述目标文本片段在所述解说文本中的相对位置，从所述配文视频中匹配目标视频片段；
35、结合模块，用于在遍历所有目标文本片段后，基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频。
36、为实现上述目的，本申请还提供一种视频生成设备，所述视频生成设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频生成程序，所述视频生成程序被所述处理器执行时实现如上述的视频生成方法的步骤。
37、为实现上述目的，本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质为计算机可读存储介，所述可读存储介质上存储有视频生成程序，所述视频生成程序被处理器执行时实现如上述的视频生成方法的步骤。
38、本申请实施例提出的一种视频生成方法、装置、设备及可读存储介质。在本实施例中，对待配文视频的解说文本进行人物名称提取，并根据提取到的人物名称确定目标人物名称；对于所述目标人物名称在所述解说文本中所在的任意一个目标文本片段，基于所述目标文本片段在所述解说文本中的相对位置，从所述配文视频中匹配目标视频片段；在遍历所有目标文本片段后，基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频。也即本申请实施例可实现视频制作中视频剪辑和文本导入环节的自动化，节省了人力成本，可提高视频制作效率。而且由于本申请实施例在匹配目标文本片段的目标视频片段时，是基于目标文本片段在解说文本中的相对位置进行匹配，故相比于全局搜索，本实施例可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视频生成方法，其特征在于，所述视频生成方法包括：
2.如权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述基于所述目标文本片段在所述解说文本中的相对位置，从所述配文视频中匹配目标视频片段的步骤包括：
3.如权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述解说文本中未匹配视频片段的文本片段为未匹配文本片段，匹配视频片段的文本片段为已匹配文本片段，初始的未匹配文本片段和已匹配文本片段基于所述目标文本片段确定，所述基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频的步骤包括：
4.如权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频的步骤还包括：
5.如权利要求2所述的视频生成方法，其特征在于，所述基于所述候选片段、所述目标文本片段以及预设匹配度检测模型，确定所述候选片段与所述目标文本片段之间的匹配度的步骤包括：
6.如权利要求2所述的视频生成方法，其特征在于，所述基于各所述候选片
7.如权利要求1至6中任意一条所述的视频生成方法，其特征在于，所述待配文视频的解说文本进行人物名称提取，并对提取到的人物名称分类得到目标人物名称的步骤包括：
8.一种视频生成装置，其特征在于，所述视频生成装置包括：
9.一种视频生成设备，其特征在于，所述视频生成设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频生成程序，所述视频生成程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的视频生成方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质为计算机可读存储介，所述可读存储介质上存储有视频生成程序，所述视频生成程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的视频生成方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种视频生成方法，其特征在于，所述视频生成方法包括：
2.如权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述基于所述目标文本片段在所述解说文本中的相对位置，从所述配文视频中匹配目标视频片段的步骤包括：
3.如权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述解说文本中未匹配视频片段的文本片段为未匹配文本片段，匹配视频片段的文本片段为已匹配文本片段，初始的未匹配文本片段和已匹配文本片段基于所述目标文本片段确定，所述基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频的步骤包括：
4.如权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述基于各所述目标文本片段以及匹配到的各所述目标视频片段，将所述解说文本与所述待配文视频结合得到目标视频的步骤还包括：
5.如权利要求2所述的视频生成方法，其特征在于，所述基于所述候选片段、所述目标文本片段以及预设匹配度检测模型，确定所述候选片段与所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李利红，陈长愿，韩运恒，
申请(专利权)人：深圳市捷易科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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