个性化视频生成方法、电子设备、存储介质与流程

本申请涉及人工智能，尤其是涉及一种个性化视频生成方法、电子设备、存储介质。

背景技术：

1、随着网络通信技术的发展，视频文件已经成为了人们日常生活中承载信息的重要媒介。越来越多各个领域的业务人员，即使并非视频创作行业的从业者，出于交流信息、传播知识、宣传推广等业务需求，也需要掌握一些视频创作的技能。例如保险领域的保险代理人为了推广保险相关的知识，会选择创作一些视频在公域(如各大自媒体平台)、私域(如社交平台的个人动态)来进行发布。然而，大部分业务人员并非视频创作行业的从业者，因此视频模板是他们创作视频的主要工具，这会导致他们创作的视频在内容上虽然存在差异，但在表现形式上却较为相似，以至于通过模板创作的视频容易被自媒体平台或者社交平台的同质化检测机制捕获，进一步导致视频被限流，达不到预想的传播效果。

2、相关技术中，只能依靠各个领域的业务人员自行寻找较为小众的视频模板，以呈现想表达的内容，受限于人力限制，这种方式较为低效。因此，如何高效提升视频的个性化特征，从而摆脱同质化检测机制的捕获，已经成为业内亟待解决的一大问题。

技术实现思路

1、本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种个性化视频生成方法、电子设备、存储介质，能够高效提升视频的个性化特征，从而摆脱同质化检测机制的捕获。

2、根据本申请的第一方面实施例的个性化视频生成方法，包括：

3、获取原始视频与个性化指令，所述原始视频为目标对象创作的视频；

4、基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息；

5、基于所述对象特征信息，生成特征化标识素材；

6、将所述特征化标识素材与所述原始视频进行整合，生成个性化视频。

7、根据本申请的一些实施例，所述基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，包括：

8、基于所述个性化指令在所述对象数据库中进行特征查询，得到面部特征图像；

9、将所述面部特征图像确定为所述对象特征信息。

10、根据本申请的一些实施例，所述基于所述对象特征信息，生成特征化标识素材，包括：

11、基于所述原始视频进行语音音频提取，得到目标语音音频；

12、通过预先训练的音频识别模型对所述目标语音音频进行音频识别，得到与所述目标语音音频对应的口型图像序列；

13、基于所述口型图像序列对所述面部特征图像进行口型对标处理，得到面部图像序列；

14、基于所述面部图像序列，生成与所述目标语音音频对应的解说画面素材；

15、将所述解说画面素材确定为所述特征化标识素材。

16、根据本申请的一些实施例，所述通过预先训练的音频识别模型对所述目标语音音频进行音频识别，得到与所述目标语音音频对应的口型图像序列，包括：

17、基于所述音频识别模型对所述目标语音音频进行音频识别，得到与所述目标语音音频对应的目标语音音频文本；

18、基于所述目标语音音频文本与预设的文本口型映射集，得到所述口型图像序列。

19、根据本申请的一些实施例，所述通过预先训练的音频识别模型对所述目标语音音频进行音频识别，得到与所述目标语音音频对应的口型图像序列之前，所述方法还包括对所述音频识别模型进行预先训练，具体包括：

20、获取训练音频集，所述训练音频集包括训练音频和所述训练音频的训练标签；

21、通过预设的原始识别模型识别所述训练音频，得到训练识别数据；

22、将所述训练识别数据与所述训练标签进行比对，得到识别准确率；

23、当所述识别准确率低于预设的准确率阈值，则基于所述识别准确率更新所述原始识别模型；

24、基于所述训练音频与所述训练标签，对更新后的所述原始识别模型进行迭代训练，直至所述识别准确率不低于所述准确率阈值，得到所述音频识别模型。

25、根据本申请的一些实施例，所述基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，包括：

26、基于所述个性化指令所述用户数据库中进行特征查询，得到身份特征信息；

27、将所述身份特征信息确定为所述对象特征信息。

28、根据本申请的一些实施例，所述基于所述对象特征信息，生成特征化标识素材，包括：

29、基于预设的简介视频模板整合所述身份特征信息，得到身份介绍视频素材；

30、将所述身份介绍视频素材确定为所述特征化标识素材。

31、根据本申请的一些实施例，所述基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，还包括：

32、当所述对象数据库中无法查询到与所述个性化指令对应的所述对象特征信息，生成信息补充指令；

33、将所述信息补充指令发送至所述目标对象，以获取与所述个性化指令对应的所述对象特征信息。

34、第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请第一方面实施例中任意一项所述的个性化视频生成方法。

35、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如本申请第一方面实施例中任意一项所述的个性化视频生成方法。

36、根据本申请实施例的个性化视频生成方法、电子设备、存储介质，至少具有如下有益效果：

37、根据本申请中个性化视频生成方法，需要先获取原始视频与个性化指令，所述原始视频为目标对象创作的视频，再基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，进一步，基于所述对象特征信息，生成特征化标识素材，最终将所述特征化标识素材与所述原始视频进行整合，生成个性化视频。通过本申请个性化视频生成方法基于对象特征信息生成特征化标识，在将特征化标识素材整合进原始视频，高效地提升了视频的个性化特征，从而摆脱同质化检测机制的捕获。

38、本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

技术特征：

1.一种个性化视频生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象特征信息，生成特征化标识素材，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的音频识别模型对所述目标语音音频进行音频识别，得到与所述目标语音音频对应的口型图像序列，包括：

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的音频识别模型对所述目标语音音频进行音频识别，得到与所述目标语音音频对应的口型图像序列之前，所述方法还包括对所述音频识别模型进行预先训练，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象特征信息，生成特征化标识素材，包括：

8.根据权利要求1至4、6至7任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，还包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的个性化视频生成方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如权利要求1至8中任意一项所述的个性化视频生成方法。

技术总结
本申请涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种个性化视频生成方法、电子设备、存储介质。根据本申请中个性化视频生成方法，需要先获取原始视频与个性化指令，所述原始视频为目标对象创作的视频，再基于所述个性化指令在预设的对象数据库中进行特征查询，得到与所述目标对象对应的对象特征信息，进一步，基于所述对象特征信息，生成特征化标识素材，最终将所述特征化标识素材与所述原始视频进行整合，生成个性化视频。通过本申请个性化视频生成方法基于对象特征信息生成特征化标识，在将特征化标识素材整合进原始视频，高效地提升了视频的个性化特征，从而摆脱同质化检测机制的捕获。

技术研发人员：王彪
受保护的技术使用者：中国平安人寿保险股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15