一种视频模板生成方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及图像处理，尤其是一种视频模板生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着视频内容已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，降低用户视频制作难度的视频模板越来越受用户青睐。然而，视频模板制作的技术难度和成本较高，特别是在既需要制作大量视频模板，又要满足不同用户个性化需求的情况下，这个问题尤为突出。目前一般平台通过人工设计视频模板，投入的人力和时间过多，生成视频模板的效率较低。综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种视频模板生成方法、装置、电子设备及存储介质，以实现提高个性化视频模板的生成效率。

2、一方面，本发明提供了一种视频模板生成方法，包括：

3、获取用户行为数据，所述用户行为数据用于表征用户对模板库中初始视频模板的操作行为；

4、根据所述用户行为数据对所述模板库中的素材进行偏好分析得到素材偏好值，并根据所述素材偏好值从所述模板库中提取得到待处理的模板素材，所述待处理的模板素材包括音乐素材、图层素材和特效素材；

5、基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，得到音乐素材特征曲线、图层素材特征曲线和特效素材特征曲线；

6、根据所述音乐素材特征曲线分别对所述图层素材特征曲线和所述特效素材特征曲线进行向量匹配处理得到匹配素材片段，并对所述匹配素材片段进行自适应调整处理，得到图层素材匹配片段和特效素材匹配片段；

7、将所述音乐素材和对应的所述图层素材匹配片段以及对应的所述特效素材匹配片段进行组合处理，得到目标视频模板。

8、可选地，所述根据所述用户行为数据对所述模板库中的素材进行偏好分析得到素材偏好值，包括：

9、根据所述用户行为数据对所述模板库中的初始视频模板进行行为分析处理，得到视频模板偏好值；所述行为分析包括对所述初始视频模板进行浏览、制作、收藏、点赞、评论行为中至少一项操作行为进行分析；

10、根据所述模板库中的素材在所述初始视频模板中的占比率对所述视频模板偏好值进行计算处理，得到素材偏好值。

11、可选地，所述基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，包括：

12、从所述待处理的模板素材中获取音乐素材；

13、根据所述音乐素材生成音乐波形幅值，所述音乐波形幅值包括起始点幅值、中间点幅值和终点幅值；

14、将所述音乐波形幅值代入贝塞尔曲线得到音乐素材特征曲线。

15、可选地，所述基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，还包括：

16、从所述待处理的模板素材中获取图层素材；

17、对所述图层素材进行提取处理得到关键帧，并通过对所述关键帧进行边界分割处理得到目标对象；

18、对所述目标对象进行关键内容占比计算处理，得到所述目标对象的中心点坐标；

19、将所述目标对象的中心点坐标代入贝塞尔曲线得到图层素材特征曲线。

20、可选地，所述基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，还包括：

21、从所述待处理的模板素材中获取特效素材；

22、根据所述特效素材获取得到特效特征变量，并将所述特效特征变量代入贝塞尔曲线得到特效素材特征曲线。

23、可选地，所述根据所述音乐素材特征曲线分别对所述图层素材特征曲线和所述特效素材特征曲线进行向量匹配处理得到匹配素材片段，包括：

24、从所述音乐素材特征曲线中提取相邻峰谷坐标进行向量构建处理，得到音乐素材特征向量；

25、从所述图层素材特征曲线中提取相邻峰谷坐标进行向量构建处理，得到图层素材特征向量；

26、从所述特效素材特征曲线中提取相邻峰谷坐标进行向量构建处理，得到特效素材特征向量；

27、根据所述音乐素材特征向量分别对所述图层素材特征向量和所述特效素材特征向量进行匹配处理，并根据预设匹配阈值截取得到匹配素材片段。

28、可选地，所述对所述匹配素材片段进行自适应调整处理，包括：

29、对音乐素材特征曲线进行峰谷宽度计算处理，得到音乐素材宽度；

30、根据所述音乐素材宽度对所述匹配素材片段的时间长度进行调整处理。

31、另一方面，本发明实施例还提供了一种视频模板生成装置，所述装置包括：

32、第一模块，用于获取用户行为数据，所述用户行为数据用于表征用户对模板库中初始视频模板的操作行为；

33、第二模块，用于根据所述用户行为数据对所述模板库中的素材进行偏好分析得到素材偏好值，并根据所述素材偏好值从所述模板库中提取得到待处理的模板素材，所述待处理的模板素材包括音乐素材、图层素材和特效素材；

34、第三模块，用于基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，得到音乐素材特征曲线、图层素材特征曲线和特效素材特征曲线；

35、第四模块，用于根据所述音乐素材特征曲线分别对所述图层素材特征曲线和所述特效素材特征曲线进行向量匹配处理得到匹配素材片段，并对所述匹配素材片段进行自适应调整处理，得到图层素材匹配片段和特效素材匹配片段；

36、第五模块，用于将所述音乐素材和对应的所述图层素材匹配片段以及对应的所述特效素材匹配片段进行组合处理，得到目标视频模板。

37、可选地，所述第二模块，用于根据所述用户行为数据对所述模板库中的素材进行偏好分析得到素材偏好值，包括：

38、第一单元，用于根据所述用户行为数据对所述模板库中的初始视频模板进行行为分析处理，得到视频模板偏好值；所述行为分析包括对所述初始视频模板进行浏览、制作、收藏、点赞、评论行为中至少一项操作行为进行分析；

39、第二单元，用于根据所述模板库中的素材在所述初始视频模板中的占比率对所述视频模板偏好值进行计算处理，得到素材偏好值。

40、可选地，所述第三模块，用于基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，包括：

41、第三单元，用于从所述待处理的模板素材中获取音乐素材；

42、第四单元，用于根据所述音乐素材生成音乐波形幅值，所述音乐波形幅值包括起始点幅值、中间点幅值和终点幅值；

43、第五单元，用于将所述音乐波形幅值代入贝塞尔曲线得到音乐素材特征曲线。

44、可选地，所述第三模块，用于基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，还包括：

45、第六单元，用于从所述待处理的模板素材中获取图层素材；

46、第七单元，用于对所述图层素材进行提取处理得到关键帧，并通过对所述关键帧进行边界分割处理得到目标对象；

47、第八单元，用于对所述目标对象进行关键内容占比计算处理，得到所述目标对象的中心点坐标；

48、第九单元，用于将所述目标对象的中心点坐标代入贝塞尔曲线得到图层素材特征曲线。

49、可选地，所述第四模块，用于基于贝塞尔曲线对所述待处理的模板素材进行特征曲线计算处理，还包括：

50、第十单元，用于从所述待处理的模板素材中获取特效素材；

51、第十一单元，用于根据所述特效素材获取得到特效特征变量，并将所述特效特征变量代入贝塞尔曲线得到特效素材特征曲线。

52、所述第四模块，用于根据所述音乐素材特征曲线分别对所述图层素材特征曲线和所述特效素材特征曲线进行向量匹配处理得到匹配素材片段，包括：

53、第十二单元，用于从所述音乐素材特征曲线中提取相邻峰谷坐标进行向量构建处理，得到音乐素材特征向量；

54、第十三单元，用于从所述图层素材特征曲线中提取相邻峰谷坐标进行向量构建处理，得到图层素材特征向量；

55、第十四单元，用于从所述特效素材特征曲线中提取相邻峰谷坐标进行向量构建处理，得到特效素材特征向量；

56、第十五单元，用于根据所述音乐素材特征向量分别对所述图层素材特征向量和所述特效素材特征向量进行匹配处理，并根据预设匹配阈值截取得到匹配素材片段。

57、可选地，所述第四模块，用于对所述匹配素材片段进行自适应调整处理，包括：

58、第十六单元，用于对音乐素材特征曲线进行峰谷宽度计算处理，得到音乐素材宽度；

59、第十七单元，用于根据所述音乐素材宽度对所述匹配素材片段的时间长度进行调整处理。

60、另一方面，本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

61、所述存储器用于存储程序；

62、所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。

63、另一方面，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。

64、另一方面，本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。

65、本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明实施例通过获取用户行为数据，对模板库中的素材进行偏好分析得到素材偏好值，并根据所述素材偏好值从所述模板库中提取得到待处理的模板素材；通过对用户行为数据进行分析，选取得到用户感兴趣的模板素材用于构建模板，能够提高视频模板的个性化程度；另外，本发明实施例从模板库中筛选适合的模板素材后根据模板素材特征曲线对模板素材进行向量匹配以及自适应调整处理，对匹配素材进行组合生成符合用户个性的视频模板，能够提高个性化视频模板的生成效率。