本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻轉(zhuǎn)換方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：獲取第一視頻的多個(gè)第一視頻幀，每個(gè)第一視頻幀中的圖像為第一類型；通過(guò)視頻轉(zhuǎn)換模型對(duì)每個(gè)第一視頻幀進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)換，得到每個(gè)第一視頻幀對(duì)應(yīng)的第二視頻幀，每個(gè)第二視頻幀中的圖像為第二類型；根據(jù)每個(gè)第二視頻幀，確定所述第一視頻的轉(zhuǎn)換視頻。提高了視頻轉(zhuǎn)換的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及視頻技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種視頻轉(zhuǎn)換方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著視頻技術(shù)的不斷發(fā)展，目前市場(chǎng)上包括多種類型的視頻，例如，卡通視頻、動(dòng)漫視頻、現(xiàn)實(shí)視頻(例如現(xiàn)實(shí)人物視頻、現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景視頻等)等。

在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，可以對(duì)不同類型的視頻進(jìn)行轉(zhuǎn)換，例如，可以將現(xiàn)實(shí)視頻轉(zhuǎn)換成為卡通視頻。在現(xiàn)有技術(shù)中，通過(guò)采用邊緣檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)視頻的轉(zhuǎn)換，具體的，在將第一類型的視頻轉(zhuǎn)換成第二類型的視頻的過(guò)程中，檢測(cè)第一類型的視頻中圖像的邊緣，并根據(jù)第二類型的視頻特點(diǎn)，將檢測(cè)到的圖像的邊緣進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，以得到第二類型的視頻。然而，在上述過(guò)程中，僅對(duì)視頻中圖像的邊緣進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，得到轉(zhuǎn)換得到的第二類型的視頻效果僵硬，導(dǎo)致現(xiàn)有技術(shù)中的視頻轉(zhuǎn)換效果差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻轉(zhuǎn)換方法、裝置及設(shè)備，提高了視頻轉(zhuǎn)換的效果。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻轉(zhuǎn)換方法，包括：

獲取第一視頻的多個(gè)第一視頻幀，每個(gè)第一視頻幀中的圖像為第一類型；

通過(guò)視頻轉(zhuǎn)換模型對(duì)每個(gè)第一視頻幀進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)換，得到每個(gè)第一視頻幀對(duì)應(yīng)的第二視頻幀，每個(gè)第二視頻幀中的圖像為第二類型；

根據(jù)每個(gè)第二視頻幀，確定所述第一視頻的轉(zhuǎn)換視頻。

在一種可能的實(shí)施方式中，所述視頻轉(zhuǎn)換模型為通過(guò)如下方法確定得到的：

確定初始轉(zhuǎn)換模型、初始判別模型、多個(gè)第一樣本圖像、和多個(gè)第二樣本圖像，所述第一樣本圖像為第一類型的圖像，所述第二樣本圖像為第二類型的圖像；

根據(jù)初始轉(zhuǎn)換模型、初始判別模型、多個(gè)第一樣本圖像、和多個(gè)第二樣本圖像，確定所述視頻轉(zhuǎn)換模型。

在一種可能的實(shí)施方式中，所述根據(jù)初始轉(zhuǎn)換模型、初始判別模型、多個(gè)第一樣本圖像、和多個(gè)第二樣本圖像，確定所述視頻轉(zhuǎn)換模型，包括：

根據(jù)所述多個(gè)第一樣本圖像、所述多個(gè)第二樣本圖像、所述初始判別模型和所述初始判別模型執(zhí)行損失函數(shù)確定操作，得到所述初始判別模型的損失函數(shù)；

根據(jù)所述損失函數(shù)執(zhí)行優(yōu)化參數(shù)確定操作，得到所述初始判別模型的第一優(yōu)化參數(shù)和所述初始轉(zhuǎn)換模型的第二優(yōu)化參數(shù)；

根據(jù)所述第一優(yōu)化參數(shù)和所述第二優(yōu)化參數(shù)執(zhí)行模型優(yōu)化操作，所述模型優(yōu)化操作包括通過(guò)所述第一優(yōu)化參數(shù)更新所述初始判別模型，以及通過(guò)所述第二優(yōu)化參數(shù)更新所述初始轉(zhuǎn)換模型；

重復(fù)執(zhí)行所述損失函數(shù)確定操作、所述優(yōu)化參數(shù)確定操作和所述模型優(yōu)化操作，直至所述初始轉(zhuǎn)換模型和所述初始判別模型收斂時(shí)，將收斂的初始轉(zhuǎn)換模型確定為所述視頻轉(zhuǎn)換模型。

在一種可能的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述多個(gè)第一樣本圖像、所述多個(gè)第二樣本圖像、所述初始判別模型和所述初始判別模型執(zhí)行損失函數(shù)確定操作，得到所述初始判別模型的損失函數(shù)，包括：

通過(guò)所述初始轉(zhuǎn)換模型對(duì)所述多個(gè)第一樣本圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到多個(gè)第二類型的第三樣本圖像；

通過(guò)所述多個(gè)第二樣本圖像、所述多個(gè)第三樣本圖像和所述初始判別模型，確定所述初始判別模型的損失函數(shù)。

在一種可能的實(shí)施方式中，所述通過(guò)所述多個(gè)第二樣本圖像、所述多個(gè)第三樣本圖像和所述初始判別模型，確定所述初始判別模型的損失函數(shù)，包括：