[发明专利]基于可编辑三维虚拟形象生成直播视频流的方法和系统在审
申请号: | 202210726617.6 | 申请日: | 2022-06-23 |
公开(公告)号: | CN115334325A | 公开(公告)日: | 2022-11-11 |
发明(设计)人: | 胡高生;李韩;庞文刚;邹西山;林金怡;余武;吴伟华 | 申请(专利权)人: | 联通沃音乐文化有限公司 |
主分类号: | H04N21/2187 | 分类号: | H04N21/2187;H04N21/44;H04N21/435;H04N21/81;G06T17/00 |
代理公司: | 广东世纪专利事务所有限公司 44216 | 代理人: | 刘卉 |
地址: | 510700 广东省广州市黄埔区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 编辑 三维 虚拟 形象 生成 直播 视频 方法 系统 | ||
本发明公开了一种基于可编辑三维虚拟形象生成直播视频流的方法和系统,涉及计算机的技术领域,旨在视频直播中虚拟对象的设置在吸引力、互动性、多样性和适应性方面所存在的技术问题。本发明建立有三维虚拟形象库,通过将三维虚拟形象拟合到直播终端所提供的直播视频图像中,生成以三维虚拟形象遮挡主播在直播视频图像中自身形象的直播视频流,同时根据用户类型的不同而相应地选择不同的三维虚拟形象。依照本发明方法所提供的直播视频流,可改善直播主播整体形象不足的问题,使主播能借助直播内容和拟合的虚拟形象相结合而提高对用户的吸引力,同时因为虚拟形象是参考用户特性而相应选择的,能适应用户的多样性。
技术领域
本公开涉及计算机的技术领域,具体而言,涉及一种基于可编辑三维虚拟形象生成直播视频流的方法和系统。
背景技术
在目前主流的直播过程中,主要是由真实主播的身体、表情和言语,在结合具体的场景生成直播视频图像。然而,这种直播的流量非常依赖于主播的人气。在一些特殊的场景中,如销售、新闻、知识分享类的直播,往往能提供十分好的内容,但是因为主播的整体形象而导致无法获得更多流量。
现有技术中,为辅助主播提高直播过程的视觉效果,主播在直播终端可以进行预设的操作,使用户终端上展示预设的特效动画,服务器在直播视频图像上拟合出预设动画,再推送到用户终端。在直播视频流增设虚拟形象,在一定程度上可增加直播的视觉效果。
但是,由目前的技术也可知,拟合的预设虚拟形象较为固定,不能很好地吸引用户。同时,预设虚拟形象,难以在主播和用户之间建立互动上取得良好的效果。另一方面,用户的喜好复杂,某类预设虚拟形象即使能收到某类用户的偏好,也比较难达到引流的效果。再者,虚拟形象的设置,主要依赖于主播在直播过程中通过弹幕的方式了解用户而相应地操作,无法更为贴近于用户的偏好。
发明内容
有鉴于此,为解决现有技术中视频直播中虚拟对象的设置在吸引力、互动性、多样性和适应性方面所存在的技术问题,本发明提供一种基于可编辑三维虚拟形象生成直播视频流的方法和系统。
在第一方面,为解决上述技术问题,本发明采用以下技术方案:一种基于可编辑三维虚拟形象生成直播视频流的方法,应用于包含直播终端、处理平台和用户终端的系统架构中,其中,该方法包括:处理平台从直播终端中获取主播的直播视频图像,并检测直播视频图像中人物的身体姿态和/或脸部表情数据;在处理平台中建立三维虚拟形象库,处理平台从用户终端中获取决策信息,并根据决策信息从三维虚拟形象库中调用目标虚拟形象;处理平台根据身体姿态和/或脸部表情数据将目标虚拟形象处理为二维虚拟图像,并将二维虚拟图像与直播视频图像处理为拟合视频图像,并将由拟合视频图像构成的直播视频流提供给用户终端。
相比于现有直播领域的方案,本发明的方法建立有三维虚拟形象库,通过将三维虚拟形象拟合到直播终端所提供的直播视频图像中,生成以三维虚拟形象遮挡主播在直播视频图像中自身形象的直播视频流,同时根据用户类型的不同而相应地选择不同的三维虚拟形象。依照本发明方法所提供的直播视频流,可改善直播主播整体形象不足的问题,使主播能借助直播内容和拟合的虚拟形象相结合而提高对用户的吸引力,同时因为虚拟形象是参考用户特性而相应选择的,能适应用户的多样性。
上述方法的可选方案中,所述在处理平台中建立三维虚拟形象库包括:所述三维虚拟形象通过够件成套的形象部件、形象部件的组合模型和形象部件的变形模型;所述的检测直播视频图像中人物的身体姿态和/或脸部表情数据包括:检测人物的预设局部,检测各预设局部之间的坐标参数、检测预设局部的变形参数;所述处理平台根据预设局部的变形参数设置目标虚拟形象的形象部件的变形模型,根据各预设局部之间的坐标参数设置目标虚拟形象的形象部件的组合模型,以将目标虚拟形象处理为二维虚拟图像。
上述方法的可选方案中,所述形象部件的组合模型包括身体姿态组合模型和脸部表情组合模型,所述检测各预设局部之间的坐标参数包括:检测身体局部之间的姿态坐标参数,检测脸部局部之间的表情坐标参数。
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