【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及智能分析，具体而言，涉及一种视频生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、图像生成视频是通过有限的静态图像生成动态视频的技术，可以应用在电影、广告、游戏等领域，生成高质量的特效视频，也可以用于教育、医疗行业中，生成生动、直观的教学视频或者医学诊断视频。当前通常将图片输入生成对抗网络或者变分自编码器等神经网络来生成对应的视频。
2、传统的图像生成视频方法中使用的神经网络在训练时都是对整个视频序列进行处理，由于视频中包含的信息过于复杂，导致计算量巨大，很难根据视频建立出一个准确的模型，且容易出现图像失真问题，无法准确的根据图像生成对应的视频。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种视频生成方法、装置、设备及存储介质，旨在快速准确的根据图像生成视频。
2、本申请实施例第一方面提供一种视频生成方法，所述方法包括：
3、获取多张图像，所述多张图像中的每张图像为待生成视频中任意帧的图像；
4、将所述多张图像输入预先训练好的潜在扩散模...
【技术保护点】
1.一种视频生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在扩散模型的训练步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述训练集中的所述样本图像以及所述样本视频进行预处理，得到预处理后的训练集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待训练的潜在扩散模型根据所述预处理后的训练集进行训练的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在扩散模型根据所述多张图像得到所述所有帧的图像的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种视频生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在扩散模型的训练步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述训练集中的所述样本图像以及所述样本视频进行预处理，得到预处理后的训练集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待训练的潜在扩散模型根据所述预处理后的训练集进行训练的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在扩散模型根据所述多张图像得到所述所有帧的图像的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述使用插值算法对所述多个张图像对应的多个潜在特征进行插值，得到所述所有帧的图...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁斌，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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