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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109064548A(43)申请公布日2018.12.21(21)申请号201810719201.5(22)申请日2018.07.03(71)申请人百度在线网络技术(北京)有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层(72)发明人乔慧李伟(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人钭飒飒刘芳(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G06T13/40(2011.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称视频生成方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种视频生成方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取目标人脸3D模型;根据所述目标人脸3D模型和待变换表情对应的预设人脸3D模型,获得中间人脸3D模型,所述待变换表情为多个表情中的任一个;提取所述中间人脸3D模型中的关键点坐标;所述关键点坐标包括:人脸五官轮廓的部分坐标;将所述目标人脸3D模型的关键点坐标根据预设渐变步长,逐步调整为中间人脸3D模型的关键点坐标,并采集每次调整后获得的2D图像,共获得N张2D图像,所述N为大于1的整数;根据所述N张2D图像,生成一段视频。本发明可以实现基于较少的静态2D图制作流畅的视频,提高了制作视频的效率,并且可以制作任意静态人脸的表情变化视频。CN109064548ACN109064548A权利要求书1/2页1.一种视频生成方法,其特征在于,包括:获取目标人脸3D模型;根据所述目标人脸3D模型和待变换表情对应的预设人脸3D模型,获得中间人脸3D模型,所述待变换表情为多个表情中的任一个;提取所述中间人脸3D模型中的关键点坐标;所述关键点坐标包括:人脸五官轮廓的部分坐标;将所述目标人脸3D模型的关键点坐标根据预设渐变步长,逐步调整为中间人脸3D模型的关键点坐标,并采集每次调整后获得的2D图像,共获得N张2D图像,所述N为大于1的整数;根据所述N张2D图像,生成一段视频。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N张2D图像,生成一段视频,包括:按照所述N张2D图像的采集顺序,将所述N张2D图像合成一段视频。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标人脸3D模型和待变换表情对应的预设人脸3D模型,获得中间人脸3D模型,包括:根据所述目标人脸3D模型和待变换表情,将所述待变换表情对应的预设人脸3D模型调整为最接近所述目标人脸3D模型,将调整后的待变换表情对应的预设人脸3D模型确定为中间人脸3D模型。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标人脸3D模型,包括:获取至少一张2D静态图片,每张2D静态图片中包括目标人脸图像;根据所述至少一张2D静态图片,建立所述目标人脸3D模型。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述目标人脸3D模型和待变换表情对应的预设人脸3D模型,获得中间人脸3D模型之前,还包括:根据M张样本图片,获得每张样本图片对应的人脸3D模型,所述M为大于0的整数,所述样本图片中的人脸表情为所述待变换表情;将M个人脸3D模型通过加权计算处理,获得所述待变换表情对应的预设人脸3D模型。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将M个人脸3D模型通过加权计算处理,获得所述待变换表情对应的人脸3D模型,包括:通过公式获得所述待变换表情对应的人脸3D模型;其中,F表示所述待变换表情对应的人脸3D模型,F0表示预设的初始人脸3D模型,Fi表示第i个样本图片对应的人脸3D模型,ai表示第i个样本图片对应的人脸3D模型的权重系数。7.一种视频生成装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取目标人脸3D模型;处理模块,用于根据所述目标人脸3D模型和待变换表情对应的预设人脸3D模型,获得中间人脸3D模型,所述待变换表情为多个表情中的任一个;提取模块,用于提取所述中间人脸3D模型中的关键点坐标;所述关键点坐标包括:人脸五官轮廓的部分坐标;调整模块,用于将所述目标人脸3D模型的关键点坐标根据预设渐变步长,逐步调整为中间人脸3D模型的关键点坐标,并采集每次调整后获得的2D图像,共获得N张2D图像,所述N2CN109064548A权利要求书2/2页为大于1的整数;视频生成模块,用于根据所述N张2D图像,生成一段视频。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述视频生成模块,具体用于:按照所述N张2D图像的采集顺序,将所述N张2D图像合成一段视频。9.根据权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述处理模块,具体用于:根据所述目标人脸3D模型和待变换表情,将所述待变换表情对应的预设人脸3D模型调整为最接近所述目标人脸3D模型,