直播视频处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质与流程

本申请涉及音视频，特别是涉及一种直播视频处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着直播领域中视频处理技术的发展，在视频直播场景下，可以通过对主播脸部进行美化处理以达到直播视频美颜优化的目的。

2、相关技术中，通常是通过用户手动调节的方式，在视频直播场景中对人脸进行美化调整，其需要耗费大量时间逐一调节各部位美化效果并手动修改参数，直播视频美化处理效率低、美化效果不佳。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升直播视频美化处理效率的直播视频处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质。

2、第一方面，本申请提供了一种直播视频处理方法。所述方法包括：

3、获取待处理直播视频，在检测到启用目标美化功能的情况下，通过人工智能生成内容系统对所述待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像；

4、预测所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的美化参数，所述美化参数包括不同类型的多个美化参数；

5、采用所述多个美化参数对所述待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频。

6、在其中一个实施例中，所述通过人工智能生成内容系统对所述待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像，包括：

7、获取预设的美化关键信息；所述美化关键信息用于表征美化处理所使用的美化风格；

8、将所述原始视频图像和所述美化关键信息，输入至基于所述人工智能生成内容系统构建的脸部美化模型，得到所述美化后视频图像。

9、在其中一个实施例中，所述脸部美化模型包括扩散模型，所述将所述原始视频图像和所述美化关键信息，输入至基于所述人工智能生成内容系统构建的脸部美化模型，得到所述美化后视频图像，包括：

10、通过所述扩散模型对所述原始视频图像进行正向扩散，得到编码后向量；

11、从所述美化关键信息中提取出文本编码作为反向扩散条件；

12、按照所述反向扩散条件对所述编码后向量进行反向扩散，获得所述扩散模型输出的所述美化后视频图像。

13、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

14、接收针对所述多个美化参数处理所述待处理直播视频的美化效果返回的美化调整请求；所述美化调整请求包括目标美化关键信息；

15、采用所述目标美化关键信息更新预设的美化关键信息，并返回所述将所述原始视频图像和所述美化关键信息，输入至基于所述人工智能生成内容系统构建的脸部美化模型，得到所述美化后视频图像的步骤。

16、在其中一个实施例中，所述预测由所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的美化参数，包括：

17、将所述原始视频图像和所述美化后视频图像输入至美化参数预测模型，所述美化参数预测模型采用美化参数匹配方式，预测出由所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的各所述类型的美化参数。

18、在其中一个实施例中，所述采用美化参数匹配方式，预测出由所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的各所述类型的美化参数，包括：

19、基于不同所述类型对应的预设美化参数，对所述原始视频图像进行美化处理；

20、根据各所述预设美化参数处理后的图像与所述美化后视频图像间的美化效果相似程度，匹配出各所述类型对应的美化参数。

21、在其中一个实施例中，在所述采用所述多个美化参数对所述待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频的步骤之前，所述方法还包括：

22、若所述多个美化参数处理所述待处理直播视频的美化效果满足预设条件，执行所述采用所述多个美化参数对所述待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频；所述预设条件包括接收到针对所述美化效果返回的美化效果确认信息。

23、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

24、采用所述多个美化参数更新实时美化处理模型；

25、将所述待处理直播视频输入更新的所述实时美化处理模型，获得所述多个美化参数处理所述待处理直播视频的美化效果。

26、第二方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，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以下步骤：

27、获取待处理直播视频，在检测到启用目标美化功能的情况下，通过人工智能生成内容系统对所述待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像；

28、预测所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的美化参数，所述美化参数包括不同类型的多个美化参数；

29、采用所述多个美化参数对所述待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频。

30、第三方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

31、获取待处理直播视频，在检测到启用目标美化功能的情况下，通过人工智能生成内容系统对所述待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像；

32、预测所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的美化参数，所述美化参数包括不同类型的多个美化参数；

33、采用所述多个美化参数对所述待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频。

34、第四方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

35、获取待处理直播视频，在检测到启用目标美化功能的情况下，通过人工智能生成内容系统对所述待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像；

36、预测所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的美化参数，所述美化参数包括不同类型的多个美化参数；

37、采用所述多个美化参数对所述待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频。

38、上述一种直播视频处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取待处理直播视频，在检测到启用目标美化功能的情况下，通过人工智能生成内容系统对待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像，然后预测原始视频图像转变为美化后视频图像所使用的美化参数，该美化参数包括不同类型的多个美化参数，进而采用多个美化参数对待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频，实现了对直播视频美化处理优化，基于利用aigc自动生成直播视频中针对脸部的美化后视频图像，进而解析该美化后视频图像以预测出相关美化参数，并采用预测出的美化参数生成美化后直播视频，能够自适应的快速对直播视频美化处理，无需手动调节美化参数，有效提升了直播视频美化处理效率和美化效果。

技术特征：

1.一种直播视频处理方法，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，所述通过人工智能生成内容系统对所述待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述脸部美化模型包括扩散模型，所述将所述原始视频图像和所述美化关键信息，输入至基于所述人工智能生成内容系统构建的脸部美化模型，得到所述美化后视频图像，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测由所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的美化参数，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用美化参数匹配方式，预测出由所述原始视频图像转变为所述美化后视频图像所使用的各所述类型的美化参数，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用所述多个美化参数对所述待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频的步骤之前，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种直播视频处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取待处理直播视频，在检测到启用目标美化功能的情况下，通过人工智能生成内容系统对待处理直播视频中包含脸部的原始视频图像进行美化处理，生成美化后视频图像；预测原始视频图像转变为美化后视频图像所使用的美化参数，美化参数包括不同类型的多个美化参数；采用多个美化参数对待处理直播视频进行美化处理，生成美化后直播视频。采用本方法可以通过利用AIGC得到美化后视频图像，以预测出相关美化参数用于生成美化后直播视频，能够自适应的快速对直播视频美化处理，有效提升了直播视频美化处理效率和美化效果。

技术研发人员：洪国伟
受保护的技术使用者：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24