CN113873175B - 视频播放方法、装置和存储介质及电子设备 - Google Patents

视频播放方法、装置和存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种视频播放方法、装置和存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像；根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数；按照人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的的第二视频。本发明解决了视频的播放方式较为单一的技术问题。

Description

视频播放方法、装置和存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种视频播放方法、装置和存储介质及电子设备。
背景技术
近年来趣味视频(如恶搞视频、鬼畜视频等)的发展越发迅猛，用户可在原始视频上加入想要恶搞的对象。但这种趣味视频的播放方式往往只是单一地将头像以贴图的形式叠加在原始视频上，进而导致其所呈现的效果往往也只是恶搞对象的头像粗糙地叠加在一个完全不搭的人体上，这样的播放方式会使得观看者对趣味视频代入感降低、观看体验下降。因此，存在视频的播放方式较为单一的问题。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种视频播放方法、装置和存储介质及电子设备，以至少解决视频的播放方式较为单一的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种视频播放方法，包括：获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像，其中，上述人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数；根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数，其中，上述稠密关键点用于表示每个上述人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，上述人体姿态参数用于表示上述目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放将上述第一视频与上述人体姿态参数进行结合后得到的第二视频。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种视频播放装置，包括：第一获取单元，用于获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像，其中，上述人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数；生成单元，用于根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数，其中，上述稠密关键点用于表示每个上述人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，上述人体姿态参数用于表示上述目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；第一调整单元，用于按照上述人体姿态参数对上述第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；播放单元，用于在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放上述多帧目标图像对应的第二视频。
作为一种可选的方案，第二调整单元包括：第二获取单元，用于获取上述第一视频的多帧图像中的第一目标图像，其中，上述第一目标图像包括第一人体元素在目标姿态下的表现形式，上述多帧原始图像包括上述第一目标图像；第三获取单元，用于获取上述人体姿态参数中的目标人体姿态参数，其中，上述目标人体姿态参数用于表示上述目标账号关联的第二人体元素在上述目标姿态下的表现形式，上述第二人体元素与上述第一人体元素相对应；第二调整单元，用于按照上述目标人体姿态数据调整上述第一目标图像，得到第二目标图像，其中，上述第二目标图像包括上述第二人体元素在上述目标姿态下的表现形式，上述多帧目标图像包括上述第二目标图像；更新单元，用于根据上述第二目标图像更新上述第一视频，得到上述第二视频。
作为一种可选的方案，上述第二调整单元，包括：第一获取模块，用于获取上述目标人体姿态数据对应的P个稠密关键点，其中，P为自然数；第一调整模块，用于使用上述P个稠密关键点调整上述第一目标图像中的P个第一子图像，得到P个第二子图像，其中，上述P个第一子图像中每个图像都与上述P个稠密关键点中的每个稠密关键点一一对应，上述P个第一子图像用于表示上述第一人体元素在上述目标姿态下的表现形式；结合模块，用于结合上述第一目标图像中未调整的子图像与上述P个第二子图像，得到上述第二目标图像。
作为一种可选的方案，上述生成单元，包括：第一输入模块，用于将上述N张人体图像输入稠密关键点识别模型，其中，上述稠密关键点识别模型为利用多个第一样本人体图像数据进行训练后得到的用于识别稠密关键点的模型；第二获取模块，用于获取上述稠密关键点识别模型输出的M个稠密关键点；生成模块，用于根据上述M个稠密关键点生成上述人体姿态参数。
作为一种可选的方案，包括：第二输入模块，用于在上述将上述N张人体图像输入稠密关键点识别模型之前，将上述N张人体图像输入肢体正交映射模型，其中，上述肢体正交映射模型为利用多个第二样本人体图像数据进行训练后得到的用于消除识别视角与真实视角之间的姿态偏差的模型；第三获取模块，用于在上述将上述N张人体图像输入稠密关键点识别模型之前，获取上述肢体正交映射模型输出的、已消除姿态偏差的上述N张人体图像。
作为一种可选的方案，上述第一获取单元，包括：第一提取模块，用于提取上述目标账号在第一时间段内产生的视频流画面中的N张图像，并将N张图像作为上述N张人体图像。
作为一种可选的方案，还包括：第二提取模块，用于在上述根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数之后，提取上述目标账号在第二时间段内产生的视频流画面中的多张图像；第二调整模块，用于在上述根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数之后，根据上述多张图像对应的稠密关键点，调整上述人体姿态参数。
作为一种可选的方案，上述播放单元，包括：播放模块，用于在上述目标账号的直播过程中获取到虚拟道具的显示请求的情况下，播放上述第二视频，其中，上述第一视频为上述虚拟道具的显示视频。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述视频播放方法。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的视频播放方法。
在本发明实施例中，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像；根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数；按照上述人体姿态参数对上述第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的的第二视频，利用在原视频的基础上结合人体图像的方式，提供更多样性的视频播放方式，进而实现了提高视频播放方式的多样性的技术效果，进而解决了视频的播放方式较为单一的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的视频播放方法的应用环境的示意图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的视频播放方法的流程的示意图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的视频播放方法的示意图；
图4是根据本发明实施例的另一种可选的视频播放方法的示意图；
图5是根据本发明实施例的另一种可选的视频播放方法的示意图；
图6是根据本发明实施例的一种可选的视频播放装置的示意图；
图7是根据本发明实施例的另一种可选的视频播放装置的示意图；
图8是根据本发明实施例的另一种可选的视频播放装置的示意图；
图9是根据本发明实施例的另一种可选的视频播放装置的示意图；
图10是根据本发明实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种视频播放方法，可选地，作为一种可选的实施方式，上述视频播放方法可以但不限于应用于如图1所示的环境中。其中，可以但不限于包括用户设备102、网络110及服务器112，其中，该用户设备102上可以但不限于包括显示器108、处理器106及存储器104。
具体过程可如下步骤：
步骤S102，用户设备102获取播放请求，其中，该播放请求用于请求结合人体图像1022播放第一视频1024；
步骤S104-S106，用户设备102通过网络110将播放请求发送给服务器112；
步骤S108，服务器112通过数据库114查找第一视频1024的视频数据，并通过处理引擎116将该第一视频1024的视频数据与人体图像1022进行结合处理，从而生成第二视频，其中，第二视频相比于第一视频的区别在于，第一视频中的第一人体被替换为人体图像1022中的第二人体；
步骤S110-S112，服务器112通过网络110将第二视频(的视频数据)发送给用户设备102，用户设备102中的处理器106将第二视频播放在显示器108中，并将第二视频的视频数据存储在存储器104中。
除图1示出的示例之外，上述步骤可以由用户设备102独立完成，即由用户设备102执行第一视频1024的视频数据与人体图像1022的结合等步骤，从而减轻服务器的处理压力。该用户设备102包括但不限于手持设备(如手机)、笔记本电脑、台式电脑、车载设备等，本发明并不限制用户设备102的具体实现方式。
可选地，作为一种可选的实施方式，如图2所示，视频播放方法包括：
S202，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像，其中，人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数；
S204，根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数，其中，稠密关键点用于表示每个人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，人体姿态参数用于表示目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；
S206，按照人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；
S208，在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的第二视频。
可选地，在本实施例中，上述视频播放方法可以但不限用于自制作视频的应用场景中，如目标账号的用户通过拍摄被采集到N张人体图像，并上传至自制作视频的应用程序中，进而在目标账号触发第一视频的播放请求的情况下，对第一视频的视频数据与N张人体图像进行结合处理，从而生成第二视频，其中，第一视频中的第一人体元素集合被替换为N张人体图像所表示的第二人体元素集合。
进一步可选地，例如图3所示，在视频生成选项对应的界面上，由目标账号选择用于生成视频的视频(第一视频304)与图像(N张人体图像302)，再触发用于生成视频的播放请求，如图3中的(a)所示；如图3中的(b)所示，响应于该播放请求，将N张人体图像302与第一视频304进行结合，以生成图3中的(c)所示的第二视频306，并进行播放。
可选地，在本实施例中，上述视频播放方法可以但不限用于直播场景中，如目标账号为直播场景中主播侧的账号，则目标账号在直播过程中，被采集到N张人体图像，并在由直播过程中观众侧的账号触发的礼物互动请求的情况下，获取该礼物互动请求对应的虚拟道具(礼物)标识，再获取该虚拟道具(礼物)标识对应的第一视频；对第一视频的视频数据与N张人体图像进行结合处理，从而生成第二视频，其中，第一视频中的道具元素集合被替换为N张人体图像所表示的第二人体元素集合。
进一步可选地，例如图4中的(a)所示，在直播间对应的界面上，采集目标账号在直播过程中的一段视频，并在该段视频中提取N张人体图像402，再响应观众侧触发的用于赠送目标礼物的目标请求，如图4中的(b)所示，将N张人体图像402与第一视频404进行结合，以生成图4中的(c)所示的第二视频406，作为目标礼物的赠送特效在直播间中进行播放。
可选地，在本实施例中，人体元素可以但不限用于表示人体中的组成元素，如脸部、脖子、手部、脚部、腿部、背部等，更细节还可分为脸部中的眉毛、嘴唇、眼睛、鼻子等、手部中的皮肤、关节等。姿态可以但不限用于表示姿势形态，如低头、抬头、抬手、转身等。
可选地，在本实施例中，稠密关键点可以但不限用于表示姿态和形状特征，定位出人体的关键区域位置，如稠密关键点对于人体通常有17个标准关键点，除此之外，还有稠密的肢体的形状点，如腿部外轮廓等。
可选地，在本实施例中，人体姿态参数可以但不限用于表示目标账号关联的人体元素在每个姿态下的表现形式，如人体姿态参数中记载有用于表示目标账号关联的手部在每个姿态下的表现形式的子姿态参数等。
可选地，在本实施例中，第一视频的播放请求可以但不限用于表示第一视频所关联的播放请求，该播放请求可以但不限用于请求播放将N张人体图像与第一视频进行结合后的第二视频。
需要说明的是，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像；根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数；在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放将第一视频与人体姿态参数进行结合后得到的第二视频。
进一步举例说明，可选的如图3所示，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像302；根据N张人体图像302对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数；在获取到第一视频304的播放请求的情况下，播放将第一视频304与人体姿态参数进行结合后得到的第二视频306。
通过本申请提供的实施例，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像；根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数；按照人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的的第二视频，利用在原视频的基础上结合人体图像的方式，提供更多样性的视频播放方式，进而实现了提高视频播放方式的多样性的技术效果。
作为一种可选的方案，在播放将第一视频与人体姿态参数进行结合后得到的第二视频之前，包括：
S1，获取第一视频的多帧图像中的第一目标图像，其中，第一目标图像包括第一人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧原始图像包括第一目标图像；
S2，获取人体姿态参数中的目标人体姿态参数，其中，目标人体姿态参数用于表示目标账号关联的第二人体元素在目标姿态下的表现形式，第二人体元素与第一人体元素相对应；
S3，按照目标人体姿态数据调整第一目标图像，得到第二目标图像，其中，第二目标图像包括第二人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧目标图像包括第二目标图像；
S4，根据第二目标图像更新第一视频，得到第二视频。
需要说明的是，获取第一视频的多帧图像中的第一目标图像，其中，第一目标图像包括第一人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧原始图像包括第一目标图像；获取人体姿态参数中的目标人体姿态参数，其中，目标人体姿态参数用于表示目标账号关联的第二人体元素在目标姿态下的表现形式，第二人体元素与第一人体元素相对应；按照目标人体姿态数据调整第一目标图像，得到第二目标图像，其中，第二目标图像包括第二人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧目标图像包括第二目标图像；根据第二目标图像更新第一视频，得到第二视频。
进一步举例说明，可选的例如图5所示，获取第一视频504的多帧图像中的第一目标图像506；获取人体图像502对应的人体姿态参数中的目标人体姿态参数；按照目标人体姿态数据调整第一目标图像506，得到第二目标图像510；根据第二目标图像更新第一视频504，得到第二视频508。
通过本申请提供的实施例，获取第一视频的多帧图像中的第一目标图像，其中，第一目标图像包括第一人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧原始图像包括第一目标图像；获取人体姿态参数中的目标人体姿态参数，其中，目标人体姿态参数用于表示目标账号关联的第二人体元素在目标姿态下的表现形式，第二人体元素与第一人体元素相对应；按照目标人体姿态数据调整第一目标图像，得到第二目标图像，其中，第二目标图像包括第二人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧目标图像包括第二目标图像；根据第二目标图像更新第一视频，得到第二视频，进而实现了提高视频播放方式的多样性的技术效果。
作为一种可选的方案，按照目标人体姿态数据调整第一目标图像，得到第二目标图像，包括：
S1，获取目标人体姿态数据对应的P个稠密关键点，其中，P为自然数；
S2，使用P个稠密关键点调整第一目标图像中的P个第一子图像，得到P个第二子图像，其中，P个第一子图像中每个图像都与P个稠密关键点中的每个稠密关键点一一对应，P个第一子图像用于表示第一人体元素在目标姿态下的表现形式；
S3，结合第一目标图像中未调整的子图像与P个第二子图像，得到第二目标图像。
可选地，在本实施例中，根据稠密关键点调整子图像可以但不限于理解为按照稠密关键点调整第一目标图像中的关键区域位置为N张人体图像所表现出的人体区域位置。
作为一种可选的方案，根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数，包括：
S1，将N张人体图像输入稠密关键点识别模型，其中，稠密关键点识别模型为利用多个第一样本人体图像数据进行训练后得到的用于识别稠密关键点的模型；
S2，获取稠密关键点识别模型输出的M个稠密关键点；
S3，根据M个稠密关键点生成人体姿态参数。
可选地，在本实施例中，稠密关键点识别模型可以但不限于为一个由全2D卷积网络组成的深度学习模型，通过输入2D图，来输出3D人体稠密关键点，训练时通过极小化模型输出和3d人体标注数据的差异来进行训练优化。
可选地，在本实施例中，在直播场景中，还可以但不限于获取到视频流帧，3D人体稠密关键点模型对每帧输出3D稠密关键点，然后前后帧之间数据进行匹配映射，逐步的优化3D人体稠密点结果，再短时间优化出合理的主播3D形象。
可选地，在本实施例中，第一样本人体图像数据可以但不限于为样本对象对着摄像头转一圈，视频流获取到旋转视频；抽取旋转视频，就获取了N个视角的2D图，且标注有对应的稠密关键点标签。
需要说明的是，通过3D人体稠密关键点模型(稠密关键点识别模型)，对每帧2D图(N张人体图像)输出人体的3D稠密关键点；可选地，相比于标准的3D人体姿态关键点数，该稠密关键点从人体3D mesh抽取出来，除了有标准的17个关键点，还有稠密的肢体的形状点，如手部、腿部的外轮廓等。因为稠密关键点数众多，模型输出的人体3D稠密关键点存在姿态和形状的偏差，所以还可以但不限于结合多视角进行优化输出。
通过本申请提供的实施例，将N张人体图像输入稠密关键点识别模型，其中，稠密关键点识别模型为利用多个第一样本人体图像数据进行训练后得到的用于识别稠密关键点的模型；获取稠密关键点识别模型输出的M个稠密关键点；根据M个稠密关键点生成人体姿态参数，达到了提高结合了人体图像后的视频的仿真度的目的，实现了提高视频的播放准确性的效果。
作为一种可选的方案，在将N张人体图像输入稠密关键点识别模型之前，包括：
S1，将N张人体图像输入肢体正交映射模型，其中，肢体正交映射模型为利用多个第二样本人体图像数据进行训练后得到的用于消除识别视角与真实视角之间的姿态偏差的模型；
S2，获取肢体正交映射模型输出的、已消除姿态偏差的N张人体图像。
可选地，在本实施例中，肢体正交映射模型可以但不限于用对抗生成网络的方式，结合3D卷积网络组成的判别器，去判断正交映射模型输出的视角姿态和真实姿态的差异。此外，还可以但不限于联合训练整体正交映射模型和判别器，去减少不同视角下人体姿态和形状特征的差异，拟合出真实的3D人体。
可选地，在本实施例中，第二样本人体图像数据可以但不限于为样本对象对着摄像头转一圈，视频流获取到旋转视频；抽取旋转视频，就获取了N个视角的2D图，且标注有对应的姿态标签。
需要说明的是，一般的多视角数据，是同一时刻对同一人体进行多角度的拍摄，但很多用户一般没有这样的设备条件。所以此处的多视角数据可以但不限于是对同一人进行连续拍摄，但这就存在人体在旋转移动的过程中，人体姿态存在移动偏差，直接进行多视角合成会存在比较大的姿态偏差。为了处理掉这种偏差，建立的肢体正交映射模型可以但不限于对同一个人每个视角两两的对应关键点建立映射，能将当前视角的姿态输出为对应视角下的姿态形状，形状特征不变。
通过本申请提供的实施例，将N张人体图像输入肢体正交映射模型，其中，肢体正交映射模型为利用多个第二样本人体图像数据进行训练后得到的用于消除识别视角与真实视角之间的姿态偏差的模型；获取肢体正交映射模型输出的、已消除姿态偏差的N张人体图像，达到了提高结合了人体图像后的视频的仿真度的目的，实现了提高视频的播放准确性的效果。
作为一种可选的方案，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像，包括：
提取目标账号在第一时间段内产生的视频流画面中的N张图像，并将N张图像作为N张人体图像。
可选地，在本实施例中，一般的多视角数据，是同一时刻对同一人体进行多角度的拍摄，如对同一时刻多个视角拍摄的图片，任意选取两张，进行2D关键点检测。得到的两个2D关键点位置输入到3D姿态估计网络中，得到对应视角下的3D位置坐标，然后通过视角3D坐标和2D关键点还原回3D关键点。但考虑到很多场景下没有这样的设备条件。所以此处的多视角数据可以但不限于是对同一人进行连续拍摄，以得到N张图像。
通过本申请提供的实施例，提取目标账号在第一时间段内产生的视频流画面中的N张图像，并将N张图像作为N张人体图像，实现了节约视频的播放成本的效果。
作为一种可选的方案，在根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数之后，还包括：
S1，提取目标账号在第二时间段内产生的视频流画面中的多张图像；
S2，根据多张图像对应的稠密关键点，调整人体姿态参数。
需要说明的是，在根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数之后，还可以但不限于继续提取多张图像，再调整人体姿态参数，以作优化处理。
通过本申请提供的实施例，提取目标账号在第二时间段内产生的视频流画面中的多张图像；根据多张图像对应的稠密关键点，调整人体姿态参数，实现了提高视频的播放准确性的效果。
作为一种可选的方案，在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放将第一视频与人体姿态参数进行结合后得到的第二视频，包括：
在目标账号的直播过程中获取到虚拟道具的显示请求的情况下，播放第二视频，其中，第一视频为虚拟道具的显示视频。
需要说明的是，在目标账号的直播过程中获取到虚拟道具的显示请求的情况下，播放第二视频，其中，第一视频为虚拟道具的显示视频。
进一步举例说明，可选的例如从直播流中获取当前直播画面，通过人体检测模型，定位到当前主播人体2D位置；然后用3D人体姿态模型生成主播的3D人体姿态；
捕捉主播在直播间姿态转动的画面，不断修正3D姿态参数，以完全适应主播的3D实际姿态，并将主播3D姿态参数保存。沿用单帧输入模型降低算法门槛的同时，解决了单帧图像对于3D姿态估计存在偏差的问题；
3D礼物信息传入到视频流之后，通过3D人体姿态模型实时捕捉主播人体的3D信息，并结合主播3D姿态参数，输出主播的实时3D姿态。并且在视频流中将3D礼物贴到对应的人体位置上；
相较2D礼物，3D礼物提升了更多的趣味性，并且3D人体重建，给礼物提供了更多的应用载体，提高了直播过程中的互动多样性。
通过本申请提供的实施例，在目标账号的直播过程中获取到虚拟道具的显示请求的情况下，播放第二视频，其中，第一视频为虚拟道具的显示视频，实现了提高直播过程中的互动多样性的效果。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述视频播放方法的视频播放装置。如图6所示，该装置包括：
第一获取单元602，用于获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像，其中，人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数；
生成单元604，用于根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数，其中，稠密关键点用于表示每个人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，人体姿态参数用于表示目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；
第一调整单元606，用于按照人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；
播放单元608，用于在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的第二视频。
可选地，在本实施例中，上述视频播放装置可以但不限用于自制作视频的应用场景中，如目标账号的用户通过拍摄被采集到N张人体图像，并上传至自制作视频的应用程序中，进而在目标账号触发第一视频的播放请求的情况下，对第一视频的视频数据与N张人体图像进行结合处理，从而生成第二视频，其中，第一视频中的第一人体元素集合被替换为N张人体图像所表示的第二人体元素集合。
可选地，在本实施例中，上述视频播放装置可以但不限用于直播场景中，如目标账号为直播场景中主播侧的账号，则目标账号在直播过程中，被采集到N张人体图像，并在由直播过程中观众侧的账号触发的礼物互动请求的情况下，获取该礼物互动请求对应的虚拟道具(礼物)标识，再获取该虚拟道具(礼物)标识对应的第一视频；对第一视频的视频数据与N张人体图像进行结合处理，从而生成第二视频，其中，第一视频中的道具元素集合被替换为N张人体图像所表示的第二人体元素集合。
需要说明的是，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像；根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数；在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放将第一视频与人体姿态参数进行结合后得到的第二视频。
具体实施例可以参考上述视频播放装置中所示示例，本示例中在此不再赘述。
通过本申请提供的实施例，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像；根据上述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成上述目标账号关联的人体姿态参数；按照人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的的第二视频，利用在原视频的基础上结合人体图像的方式，提供更多样性的视频播放方式，进而实现了提高视频播放方式的多样性的技术效果。
作为一种可选的方案，第一调整单元包括：
第二获取单元，用于获取第一视频的多帧图像中的第一目标图像，其中，第一目标图像包括第一人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧原始图像包括第一目标图像；
第三获取单元，用于获取人体姿态参数中的目标人体姿态参数，其中，目标人体姿态参数用于表示目标账号关联的第二人体元素在目标姿态下的表现形式，第二人体元素与第一人体元素相对应；
第二调整单元，用于按照目标人体姿态数据调整第一目标图像，得到第二目标图像，其中，第二目标图像包括第二人体元素在目标姿态下的表现形式，多帧目标图像包括第二目标图像；
更新单元，用于根据第二目标图像更新第一视频，得到第二视频。
具体实施例可以参考上述视频播放方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。
作为一种可选的方案，包括：
第一获取模块，用于获取目标人体姿态数据对应的P个稠密关键点，其中，P为自然数；
第一调整模块，用于使用P个稠密关键点调整第一目标图像中的P个第一子图像，得到P个第二子图像，其中，P个第一子图像中每个图像都与P个稠密关键点中的每个稠密关键点一一对应，P个第一子图像用于表示第一人体元素在目标姿态下的表现形式；
结合模块，用于结合第一目标图像中未调整的子图像与P个第二子图像，得到第二目标图像。
具体实施例可以参考上述视频播放方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。
作为一种可选的方案，如图7所示，生成单元604，包括：
第一输入模块702，用于将N张人体图像输入稠密关键点识别模型，其中，稠密关键点识别模型为利用多个第一样本人体图像数据进行训练后得到的用于识别稠密关键点的模型；
第二获取模块704，用于获取稠密关键点识别模型输出的M个稠密关键点；
生成模块706，用于根据M个稠密关键点生成人体姿态参数。
具体实施例可以参考上述视频播放方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。
作为一种可选的方案，包括：
第二输入模块，用于在将N张人体图像输入稠密关键点识别模型之前，将N张人体图像输入肢体正交映射模型，其中，肢体正交映射模型为利用多个第二样本人体图像数据进行训练后得到的用于消除识别视角与真实视角之间的姿态偏差的模型；
第三获取模块，用于在将N张人体图像输入稠密关键点识别模型之前，获取肢体正交映射模型输出的、已消除姿态偏差的N张人体图像。
具体实施例可以参考上述视频播放方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。
作为一种可选的方案，如图8所示，第一获取单元602，包括：
第一提取模块802，用于提取目标账号在第一时间段内产生的视频流画面中的N张图像，并将N张图像作为N张人体图像。
具体实施例可以参考上述视频播放方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。
作为一种可选的方案，还包括：
第二提取模块，用于在根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数之后，提取目标账号在第二时间段内产生的视频流画面中的多张图像；
第二调整模块，用于在根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数之后，根据多张图像对应的稠密关键点，调整人体姿态参数。
具体实施例可以参考上述视频播放方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。
作为一种可选的方案，如图9所示，播放单元608，包括：
播放模块902，用于在目标账号的直播过程中获取到虚拟道具的显示请求的情况下，播放第二视频，其中，第一视频为虚拟道具的显示视频。
具体实施例可以参考上述视频播放方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。
根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述视频播放方法的电子设备，如图10所示，该电子设备包括存储器1002和处理器1004，该存储器1002中存储有计算机程序，该处理器1004被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述电子设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像，其中，人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数；
S2，根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数，其中，稠密关键点用于表示每个人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，人体姿态参数用于表示目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；
S3，按照人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；
S4，在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的第二视频。
可选地，本领域普通技术人员可以理解，图10所示的结构仅为示意，电子设备也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等终端设备。图10其并不对上述电子设备的结构造成限定。例如，电子设备还可包括比图10中所示更多或者更少的组件(如网络接口等)，或者具有与图10所示不同的配置。
其中，存储器1002可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的视频播放方法和装置对应的程序指令/模块，处理器1004通过运行存储在存储器1002内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的视频播放方法。存储器1002可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1002可进一步包括相对于处理器1004远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器1002具体可以但不限于用于存储目标账号、人体图像以及第二视频等信息。作为一种示例，如图10所示，上述存储器1002中可以但不限于包括上述视频播放装置中的第一获取单元602、生成单元604、第一调整单元606及播放单元608。此外，还可以包括但不限于上述视频播放装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。
可选地，上述的传输装置1006用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置1006包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置1006为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
此外，上述电子设备还包括：显示器1008，用于显示上述目标账号、人体图像以及第二视频等信息；和连接总线1010，用于连接上述电子设备中的各个模块部件。
在其他实施例中，上述终端设备或者服务器可以是一个分布式系统中的一个节点，其中，该分布式系统可以为区块链系统，该区块链系统可以是由该多个节点通过网络通信的形式连接形成的分布式系统。其中，节点之间可以组成点对点(Peer To Peer，简称P2P)网络，任意形式的计算设备，比如服务器、终端等电子设备都可以通过加入该点对点网络而成为该区块链系统中的一个节点。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述视频播放方法，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述计算机可读的存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，获取目标账号在目标时间段内被采集到的N张人体图像，其中，人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数；
S2，根据N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成目标账号关联的人体姿态参数，其中，稠密关键点用于表示每个人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，人体姿态参数用于表示目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；
S3，按照人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像；
S4，在获取到第一视频的播放请求的情况下，播放多帧目标图像对应的第二视频。
可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种视频播放方法，其特征在于，包括：
获取目标账号在直播过程中被采集到的N张人体图像，其中，所述人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数，所述目标账号为直播场景中主播侧的账号；
根据所述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成所述目标账号关联的人体姿态参数，其中，所述稠密关键点用于表示每个所述人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，所述人体姿态参数用于表示所述目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；
响应于礼物互动请求，按照所述人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像，其中，所述礼物互动请求为所述直播过程中观众侧的账号通过虚拟道具标识触发的请求，所述第一视频为所述虚拟道具标识对应的视频；
播放所述多帧目标图像对应的第二视频；
所述按照所述人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像，包括：
获取所述第一视频的多帧图像中的第一目标图像，其中，所述第一目标图像包括第一人体元素在目标姿态下的表现形式，所述多帧原始图像包括所述第一目标图像；
获取所述人体姿态参数中的目标人体姿态参数，其中，所述目标人体姿态参数用于表示所述目标账号关联的第二人体元素在所述目标姿态下的表现形式，所述第二人体元素与所述第一人体元素相对应；
按照所述目标人体姿态参数调整所述第一目标图像，得到第二目标图像，其中，所述第二目标图像包括所述第二人体元素在所述目标姿态下的表现形式，所述多帧目标图像包括所述第二目标图像；
根据所述第二目标图像更新所述第一视频，得到所述第二视频。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述目标人体姿态参数调整所述第一目标图像，得到第二目标图像，包括：
获取所述目标人体姿态参数对应的P个稠密关键点，其中，P为自然数；
使用所述P个稠密关键点调整所述第一目标图像中的P个第一子图像，得到P个第二子图像，其中，所述P个第一子图像中的每个子图像都与所述P个稠密关键点中的每个稠密关键点一一对应，所述P个第一子图像用于表示所述第一人体元素在所述目标姿态下的表现形式；
结合所述第一目标图像中未调整的子图像与所述P个第二子图像，得到所述第二目标图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成所述目标账号关联的人体姿态参数，包括：
将所述N张人体图像输入稠密关键点识别模型，其中，所述稠密关键点识别模型为利用多个第一样本人体图像数据进行训练后得到的用于识别稠密关键点的模型；
获取所述稠密关键点识别模型输出的M个稠密关键点；
根据所述M个稠密关键点生成所述人体姿态参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述N张人体图像输入稠密关键点识别模型之前，包括：
将所述N张人体图像输入肢体正交映射模型，其中，所述肢体正交映射模型为利用多个第二样本人体图像数据进行训练后得到的用于消除识别视角与真实视角之间的姿态偏差的模型；
获取所述肢体正交映射模型输出的、已消除姿态偏差的所述N张人体图像。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标账号在直播过程中被采集到的N张人体图像，包括：
提取所述目标账号在所述直播过程中的第一时间段内产生的视频流画面中的N张图像，并将N张图像作为所述N张人体图像。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成所述目标账号关联的人体姿态参数之后，还包括：
提取所述目标账号在第二时间段内产生的视频流画面中的多张图像；
根据所述多张图像对应的稠密关键点，调整所述人体姿态参数。
7.一种视频播放装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取目标账号在直播过程中被采集到的N张人体图像，其中，所述人体图像包括至少一个人体元素在一个姿态下的表现形式，N为自然数，所述目标账号为直播场景中主播侧的账号；
生成单元，用于根据所述N张人体图像对应的M个稠密关键点，生成所述目标账号关联的人体姿态参数，其中，所述稠密关键点用于表示每个所述人体元素在不同姿态下的表现形式的特征集合，所述人体姿态参数用于表示所述目标账号关联的人体元素在不同姿态下的表现形式，M为自然数；
第一调整单元，用于响应于礼物互动请求，按照所述人体姿态参数对第一视频中的多帧原始图像进行调整，得到多帧目标图像，其中，所述礼物互动请求为所述直播过程中观众侧的账号通过虚拟道具标识触发的请求，所述第一视频为所述虚拟道具标识对应的视频；
播放单元，用于播放所述多帧目标图像对应的第二视频；
所述第一调整单元包括：第二获取单元，用于获取上述第一视频的多帧图像中的第一目标图像，其中，上述第一目标图像包括第一人体元素在目标姿态下的表现形式，上述多帧原始图像包括上述第一目标图像；第三获取单元，用于获取上述人体姿态参数中的目标人体姿态参数，其中，上述目标人体姿态参数用于表示上述目标账号关联的第二人体元素在上述目标姿态下的表现形式，上述第二人体元素与上述第一人体元素相对应；第二调整单元，用于按照上述目标人体姿态数据调整上述第一目标图像，得到第二目标图像，其中，上述第二目标图像包括上述第二人体元素在上述目标姿态下的表现形式，上述多帧目标图像包括上述第二目标图像；更新单元，用于根据上述第二目标图像更新上述第一视频，得到上述第二视频。
8.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至6任一项中所述的方法。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至6任一项中所述的方法。
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