【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及计算机，特别涉及一种对象生成方法；本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种4d对象生成方法、另一种对象生成方法、一种视频生成方法、一种计算设备、一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，通过向用户提供训练后的神经网络模型，能够帮助用户解决各种类型的数据处理问题，从而降低了用户进行数据处理的时间和人力成本，满足用户的实际需求。
2、现有技术中，神经网络模型可以基于用户提供的数据生成静态对象；但是，神经网络模型却无法准确的生成动态对象，导致无法满足用户生成动态对象的实际需求，因此，如何利用神经网络模型准确的生成动态对象成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种对象生成方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种4d对象生成方法、另两种对象生成方法、一种对象生成模型训练方法、一种视频生成方法、一种对象生成装置、一种4d对象生成装置、另两种对象生成装置、一种对象生成模型训练装置、一种计算设备...
【技术保护点】
1.一种对象生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的对象生成方法，所述将所述对象生成参数以及所述多个对象图像集合输入对象生成模型，获得所述目标对象对应的动态对象，包括：
3.根据权利要求2所述的对象生成方法，所述利用所述对象生成模型确定所述对象生成参数的对象生成参数特征、以及确定所述多个对象图像集合的多个对象图像集合特征，包括：
4.根据权利要求3所述的对象生成方法，所述对所述多个对象图像集合进行多视角特征转换，获得所述多个对象图像集合对应的多视角特征，以及对所述多个对象图像集合进行视频特征转换，获得所述多个对象图像集合对应的视频
...【技术特征摘要】
1.一种对象生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的对象生成方法，所述将所述对象生成参数以及所述多个对象图像集合输入对象生成模型，获得所述目标对象对应的动态对象，包括：
3.根据权利要求2所述的对象生成方法，所述利用所述对象生成模型确定所述对象生成参数的对象生成参数特征、以及确定所述多个对象图像集合的多个对象图像集合特征，包括：
4.根据权利要求3所述的对象生成方法，所述对所述多个对象图像集合进行多视角特征转换，获得所述多个对象图像集合对应的多视角特征，以及对所述多个对象图像集合进行视频特征转换，获得所述多个对象图像集合对应的视频特征，包括：
5.根据权利要求4所述的对象生成方法，所述利用所述对象生成模型中的视频特征提取单元，对所述各对象图像集合进行视频特征转换，获得所述多个对象图像集合对应的视频特征，包括：
6.根据权利要求3所述的对象生成方法，所述对象生成参数为对象生成文本，所述对象生成参数编码为对象生成文本编码；
7.根据权利要求2所述的对象生成方法，所述基于所述对象生成参数特征以及所述多个对象图像集合特征，生成所述多个视角对应的所述多个对象动态数据，包括：
8.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：江妍沁，于超辉，曹辰捷，王帆，
申请(专利权)人：阿里巴巴达摩院杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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