一種影視作品的製作方法、裝置及設備
本說明書涉及電腦技術領域，尤其涉及一種影視作品的製作方法、裝置及設備。
當前，影視行業的發展十分迅速，大量的國內外影視佳作進入到在全國各地的電影院、電視臺中進行播放，從而給人們帶來了豐富、多樣的觀影體驗。
在實際應用中，一部影視作品的製作流程較為複雜，從編劇、演員選取、拍攝到後期製作，通常需要經過較長的時間才能完成。並且，一部影視作品的影視風格、表演風格、服飾特點等往往都是由拍攝該影視作品的導演、編劇、演員等決定的，而由於不同的使用者所喜愛的導演、演員有所不同，因此，一部影視作品往往也只能受到一部分使用者的青睞。
基於現有技術，需要更為有效的影視作品的製作方式。
本說明書提供一種影視作品的製作方法，用以解決現有技術的影視作品的製作方式成本較高、效率低下，無法滿足使用者需求的問題。
本說明書提供了一種影視作品的製作方法，包括：
通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，判定所述影視元素對應的特徵屬性；
從預先收集的各視頻素材中篩選與所述特徵屬性相匹配的視頻素材；
通過預先訓練的製作模型以及所述特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
本說明書提供一種影視作品的製作裝置，用以解決現有技術的影視作品的製作方式成本較高、效率低下，無法滿足使用者需求的問題。
本說明書提供了一種影視作品的製作裝置，包括：
分析模組，通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，判定所述影視元素對應的特徵屬性；
篩選模組，從預先收集的各視頻素材中篩選與所述特徵屬性相匹配的視頻素材；
編排模組，通過預先訓練的製作模型以及所述特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
本說明書提供一種影視作品的製作設備，用以解決現有技術的影視作品的製作方式成本較高、效率低下，無法滿足使用者需求的問題。
本說明書提供了一種影視作品的製作設備，包括一個或多個記憶體以及處理器，所述記憶體儲存程式，並且被配置成由所述一個或多個處理器執行以下步驟：
通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，判定所述影視元素對應的特徵屬性；
從預先收集的各視頻素材中篩選與所述特徵屬性相匹配的視頻素材；
通過預先訓練的製作模型以及所述特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
本說明書採用的上述至少一個技術方案能夠達到以下有益效果：
在本說明書一個或多個實施例中，可以通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，以判定出影視元素對應的特徵屬性，而後，從預先收集的各視頻素材中篩選出與判定出的影視元素對應的特徵屬性相匹配的視頻素材，進而通過預先訓練出的製作模型以及判定出的影視元素對應的特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
從上述方法中可以看出，由於使用者可以通過自行選擇的影視元素，通過預先訓練的分析模型以及製作模型，完成影視作品的製作，這樣不僅極大的降低了影視作品的製作成本，提高了影視作品的製作效率，同時，用於製作出的影視作品是基於使用者選擇的各影視元素而完成的，所以，製作出的影視作品能夠很好迎合使用者的需求，從而在一定程度上提高了使用者的觀影體驗。
在本說明書中，使用者可以基於自身的喜好、需求，製作所需的影視作品，如圖1所示。
圖1為本說明書提供的結合判定出的各項特徵屬性進行影視作品製作的示意圖。
從圖1中可以看出，可以通過預先訓練好的分析模型，判定出導演的拍攝風格(如圖1中所示的黑色幽默、暴力美學等)，演員的面部表情、肢體動作等特徵屬性、以及劇本的作品類型、時代背景等特徵屬性，而後，可以通過預先訓練出的製作模型，對判定出的這些特徵屬性進行聚合，以製作出能夠體現出這些特徵屬性的影視作品，供使用者進行觀看。
其中，執行上述影視作品製作方法的執行主體可以是諸如電腦等終端，也可以是伺服器，使用者可以在諸如手機、平板電腦等終端中輸入製作影視作品所需的影視元素，並通過該終端發送給伺服器。伺服器可以通過終端發送的影視元素，利用預先訓練出的分析模型以及製作模型，進行影視作品的製作。為了方便後續描述，下面將僅以伺服器為執行主體，對本說明書提供的影視作品的製作方法進行說明。
為了使本技術領域的人員更好地理解本說明書一個或多個實施例中的技術方案，下面將結合本說明書一個或多個實施例中的附圖，對本說明書一個或多個實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本說明書一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本說明書中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬於本說明書保護的範圍。
圖2為本說明書提供的影視作品的製作過程示意圖，具體包括以下步驟：
S200：通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，判定所述影視元素對應的特徵屬性。
在本說明書中，使用者可以在自己所持有的終端中，輸入影視元素，終端可將這些影視元素髮送給伺服器，以使伺服器通過使用者輸入的這些影視元素，製作出使用者心儀的影視作品。其中，這裡提到的終端可以是指諸如手機、平板電腦、臺式電腦等設備。
終端可以將使用者在終端介面中填寫的影視元素，判定為使用者輸入的影視元素，也可以將使用者在終端介面中所選擇的影視元素，判定為使用者輸入的影視元素。由於在實際應用中，通常需要劇本、拍攝影視作品的導演以及演員，才能拍攝出一部影視作品，因此，這裡提到的影視元素可以包括使用者選擇的劇本和使用者選擇的影視人選。而這裡提到的影視人選可以是使用者選擇的導演，以及使用者選擇至少一個演員，其中，這裡提到的演員可以是指真實的演員，也可以是使用者選擇的虛擬演員(如某動畫中的角色人物)。
在實際應用中，由於使用者喜歡的導演有所不同，喜愛的演員也有所不同，所以，針對同一劇本來說，伺服器通過使用者選擇出的不同導演、演員，可以製作出適合不同使用者，符合不同使用者胃口的各影視作品，從而在一定程度上，極大的滿足了使用者的觀影需求，實現了能夠為使用者的需求量身定制影視作品。
在本說明書中，伺服器中可以包含有兩種分析模型，一種分析模型可以用於對劇本進行分析，該分析模型可以稱之為第一分析模型，而用於分析影視人選的特徵屬性的分析模型，可以稱之為是第二分析模型。
基於此，伺服器判定出使用者選擇的劇本後，可以通過預先訓練的分析模型，對該劇本的文本內容進行分析，以判定出該劇本的特徵屬性。其中，終端可以將使用者輸入的劇本的名稱發送給伺服器，伺服器可以通過該劇本的名稱，從網路中獲取該劇本的文本內容，當然，終端也可以將使用者上傳的該劇本的文字檔發送給伺服器，伺服器可以通過該第一分析模型，對該劇本的文字檔中所包含的文本內容進行的分析，以判定出該劇本的特徵屬性。
這裡提到的劇本的特徵屬性可以包括該劇本的時代背景、環境、作品類型、人物關係、人物特徵、角色地位(所謂的角色地位是指在該劇本中哪些角色是主角、哪些是配角)，劇情氣氛等。伺服器後續可以通過判定出的這些特徵屬性，進行視頻素材的篩選，以進行影視作品的製作。
同理，在本說明書中，伺服器可以通過上述第二分析模型，對使用者選擇的導演進行分析，以判定出該導演對應的特徵屬性。具體的，伺服器判定出使用者選擇的導演後，可以從網路中，獲取該導演的影視作品。而後，伺服器可以通過該第二分析模型，對該導演的影視作品進行分析，以判定出該導演對應的特徵屬性。其中，這裡提到的該導演對應的特徵屬性可以包括：拍攝風格、敘事手段等。
需要說明的是，在實際應用中，一個導演拍攝的各影視作品所體現出拍攝風格、採用的敘事手段可能不盡相同。因此，伺服器可以通過第二分析模型，對該導演的各個影視作品進行分析，以分別判定出該導演拍攝各影視作品所採用的敘事手段以及體現出的拍攝風格。而後，伺服器可以統計出不同拍攝風格所對應的影視作品的數量，以及採用不同敘事手段拍攝出的影視作品的數量，進而判定出該導演最常用的敘事手段以及該導演最明顯的拍攝風格。
在本說明書中，伺服器在判定出使用者選擇的至少一個演員後，可以通過上述第二分析模型，判定出各演員對應的特徵屬性。具體的，伺服器在判定出使用者選擇的各演員，可以針對每個演員，從網路中獲取該演員的各影視作品，進而將這些影視作品輸入到該第二分析模型中，以判定出該演員對應的特徵屬性。
其中，這裡提到的該演員對應的特徵屬性包括：肢體特徵、擅長角色類型、聲紋特徵、面部表情參數(該面部表情參數用於表徵演員在不同表情下的面部特徵)等。
需要說明的是，在本說明書中，伺服器在使用上述分析模型(包括第一分析模型和第二分析模型)之前，需要對該分析模型進行訓練。具體的，訓練該分析模型的工作人員可以預先收集一些影視元素(包括各種劇本、導演、演員等)作為樣本影視元素，並通過人工的方式，標記出的樣本影視元素所對應的特徵屬性。而後，可以將這些樣本影視元素輸入到伺服器中包含的待訓練的分析模型中，以結合標記出的樣本影視元素所對應的特徵屬性，對該分析模型進行訓練。
S202：從預先收集的各視頻素材中篩選與所述特徵屬性相匹配的視頻素材。
在本說明書中，伺服器中包含有預先收集的大量的視頻素材，基於此，伺服器判定出使用者選擇的影視元素所對應的特徵屬性後，可以根據判定出的特徵屬性，從預先收集的各視頻素材中，篩選出與判定出的特徵屬性相匹配的視頻素材，以在後續過程中，通過篩選出的視頻素材，進行影視作品的製作。
其中，對於一部影視作品來說，其包含的各種背景、環境等應是與劇本本身存在緊密聯繫關係的。因此，伺服器可以基於判定出的劇本的特徵屬性，從預先收集的大量視頻素材中，判定出與該劇本的特徵屬性(如時代背景、環境、劇情氣氛)相匹配的各視頻素材。
當然，在本說明書中，伺服器也可以根據判定出的演員對應的特徵屬性，從預先收集的大量視頻素材中篩選出與演員對應的特徵屬性相匹配的視頻素材，以在後續過程中，通過判定出的這些視頻素材所包含的演員的視頻圖像，製作影視作品。
S204：通過預先訓練的製作模型以及所述特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
伺服器可以通過預先訓練的製作模型，基於判定出的各影視元素對應的特徵屬性，對篩選出的各視頻素材進行編排，以製作影視作品。具體的，對於一個劇本來說，由於不同導演的敘事手段、拍攝風格有所不同，所以，最終拍攝出的影視作品在敘述劇本中劇情的順序、拍攝重點也將存在差異。
基於此，在本說明書中，可以通過該製作模型、判定出的劇本對應的特徵屬性以及該導演對應的特徵屬性，判定出該劇本的內容編排模型，進而根據判定出的該劇本的內容編排模式，對篩選出的視頻素材進行編排，得到第一影視作品。
換句話說，伺服器通過該製作模型，結合該劇本對應的特徵屬性以及該導演對應的特徵屬性，可以判定出該劇本的劇情發展順序、內容側重點等應該以何種形式呈現。這裡提到的該劇本的劇情發展順序、內容側重點即為這裡提到的該劇本的內容編排模式。
伺服器判定出上述第一影視作品後，可以進一步按照該劇本的內容編排模式，將判定出的至少一個演員的視頻圖像添加在該第一影視作品中，得到第二影視作品。其中，該至少一個演員的視頻圖像可以是伺服器之前根據判定出的每個演員所對應的特徵屬性，從預先收集的大量視頻素材中篩選出的。
一部影視作品中各角色會隨著該影視作品的劇情發展順序，將在該影視作品中的不同時刻出現。而由於一個劇本經導演拍攝成影視作品後，其劇情發展順序，內容側重點等相對于該劇本原本的劇情發展順序、內容側重點等將發生變化，相應的，該劇本中各角色在該劇本中出現的時刻隨之也將發生變化。
因此，伺服器可以通過上述第一分析模型，針對該劇本中的每個角色，判定出在該劇本中該角色出現的各時刻。而後，伺服器可以將判定出的該劇本中各角色出現的各時刻作為該劇本的特徵屬性，結合判定出的使用者選擇的各演員與該劇本中各角色的對應關係，通過該製作模型，判定出使用者選擇的各演員應在該內容編排模式下的劇本中所出現的各時刻。
其中，這裡提到的使用者選擇的各演員與該劇本中各角色的對應關係，可以是伺服器根據使用者選擇的各演員與該劇本中各角色的對應關係判定出的。伺服器在通過上述第一分析模型分析該劇本後，可以通過終端向使用者展示劇本中各角色、各角色之間的人物關係以及各角色的角色地位(如主角、配角等)。使用者可以基於伺服器通過終端向使用者展示的各角色的角色地位，在終端中輸入各角色所對應的演員，以使伺服器判定出的使用者選擇出的各演員與該劇本中各角色的對應關係。
伺服器可以根據判定出使用者選擇的各演員在該內容編排模式下的劇本中所出現的各時刻，將各演員所對應的視頻圖像添加在該第一影視作品中，以得到第二影視作品。也即，在得到第一影視作品的基礎上，伺服器可以針對每個演員，按照該劇本的劇情發展順序，將該演員的視頻圖像添加在該第一影視作品中該演員對應的角色出現的各時刻上。
當然，在本說明書中，伺服器也可以在判定出該劇本的內容編排模式後，進一步判定出該內容編排模式下的新劇本，並將該新劇本輸入到上述第一分析模型中，以判定出的該新劇本中各角色所出現的時刻，進而判定出各演員在該新劇本所對應的第一影視作品(由於該新劇本和第一影視作品均是以該內容編排模式為基礎得到的，所以，該第一影視作品與該新劇本相對應)中出現的各時刻。
對於一部影視作品來說，在該影視作品的不同劇情氣氛下，演員的肢體動作、面部表情等也會有所不同。因此，在本說明書中，伺服器針對每個演員，可以根據判定出的該演員在該劇本中對應的角色，該演員對應的角色在該內容編排模式下的劇本中所出現的各時刻，以及該演員對應的角色出現在該劇本中各時刻所處於的形貌狀態，判定出該演員出現在該影視作品中各時刻的形貌狀態。其中，這裡提到的形貌狀態用於表徵演員在該影視作品中的一個時刻應處於什麼樣的肢體動作、面部表情等。而伺服器可以通過上述第一分析模型，對該劇本進行分析，並將判定出的該劇本中各角色在各時刻的形貌狀態作為該劇本的特徵屬性。
例如，假設判定在該第二影視作品的一段中，劇情氣氛為緊張的狀態，則可以判定出該演員所對應的角色在這一段所應展現出的形貌狀態應為表情緊張、凝重的狀態。
伺服器判定出各演員出現在該第二影視作品中各時刻的形貌狀態後，可以根據判定出的各演員所對應的特徵屬性，對各演員的視頻圖像進行形貌調整。
其中，伺服器在此之前，通過上述第二分析模型，可以判定出各演員在不同情緒下的面部表情參數，進而通過該製作模型，按照判定出的各演員在不同情緒下的面部表情參數，對各演員在該第二影視作品中出現時的面部進行調整，以適應劇情氣氛。同理，對於演員在該第二影視作品中不同劇情氣氛下的肢體動作，也可以基於判定出的各演員的肢體特徵進行調整，如圖3所示。
圖3為本說明書提供的伺服器對各演員的視頻圖像進行調整的示意圖。
假設，伺服器判定出演員A所對應的角色A在第二影視作品中的時刻A出現，則可以將該演員A的一幀視頻圖像添加在該第二影視作品的時刻A中。後，伺服器可以根據判定出的該劇本的劇情氣氛以及劇情發展順序，判定出在時刻A時演員A應處於表情氣憤、大步向前的形貌狀態，進而基於判定出的該演員A所對應的面部表情參數、肢體特徵等，對該演員A在時刻A的這一幀視頻圖像進行調整，得到調整後的該演員A的視頻圖像。
伺服器對第二影視作品中各演員在各時刻出現時的形貌狀態進行調整後，可以對調整後的第二影視作品進行諸如配樂、添加字幕等處理，進而得到最終的影視作品，並返回給使用者進行觀看。
其中，伺服器可以通過上述第一分析模型，將該劇本的文本內容翻譯成使用者所選語言對應的文字，並判定出各角色所對應的臺詞。而後，可以按照各角色在該第二影視作品(或第一影視作品)中出現的各時刻，判定出各角色對應的臺詞在該第二影視作品(或第一影視作品)中出現的各時刻，進而將各臺詞轉換成字幕，添加在該第二影視作品(或第一影視作品)相應的各時刻中。
伺服器可以根據判定出的該劇本中包含的各劇情氣氛，從預先收集的各配樂素材中判定出與各劇情氣氛相匹配的配樂素材，進而將各配樂素材按照各劇情氣氛在該第二影視作品中所出現的各時刻，添加在該第二影視作品中。
從上述方法中可以看出，由於使用者可以通過自行選擇的影視元素，通過預先訓練的分析模型以及製作模型，完成影視作品的製作，這樣不僅極大的降低了影視作品的製作成本，提高了影視作品的製作效率，同時，用於製作出的影視作品是基於使用者選擇的各影視元素而完成的，所以，製作出的影視作品能夠很好迎合使用者的需求，從而在一定程度上提高了使用者的觀影體驗。
需要說明的是，上述提到的製作模型可以是訓練該製作模型的工作人員，預先將標記出的各樣本影視元素對應的各樣本特徵屬性以及收集到的各樣本影視元素對應的標準影視作品，對該製作模型進行訓練。例如，假設訓練該製作模型工作人員通過人工的方式，判定出導演A、演員B、C、D對應的特徵屬性，並將從網路中查找到的導演A拍攝的、演員B、C、D參演的影視作品作為標準影視作品。工作人員可以基於判定出的這些特徵屬性以及該標準影視作品，對該製作模型進行訓練。
由於劇本中可能涉及大量的人物，如軍隊、鬧市中的百姓等，因此，伺服器可以從預先收集的各人物素材中，按照該劇本的特徵屬性篩選出一些人物素材，繼而將這些人物素材所對應的視頻圖像添加在該第二影視作品(或第一影視作品)中合適的各時刻中。
以上為本說明書的一個或多個實施例提供的影視作品的製作方法，基於同樣的思路，本說明書還提供了相應的影視作品的製作裝置，如圖4所示。
圖4為本說明書提供的一種影視作品的製作裝置示意圖，具體包括：
分析模組401，通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，判定所述影視元素對應的特徵屬性；
篩選模組402，從預先收集的各視頻素材中篩選與所述特徵屬性相匹配的視頻素材；
編排模組403，通過預先訓練的製作模型以及所述特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
所述裝置還包括：
第一訓練模組404，通過預先收集的各樣本影視元素以及標記出的所述各樣本影視元素對應的特徵屬性，對所述分析模型進行訓練。
所述使用者輸入的影視元素包括：使用者選擇的劇本和使用者選擇的影視人選；所述影視人選包括：使用者選擇的導演、使用者選擇的至少一個演員中的至少一種；
所述分析模型包括：第一分析模型和第二分析模型。
所述分析模組401，當所述影視元素為所述使用者選擇的劇本時，則通過所述第一分析模型，對所述劇本進行分析，以判定所述劇本對應的特徵屬性；當所述影視元素為所述使用者選擇的導演時，判定所述導演的影視作品，通過所述第二分析模型，對所述導演的影視作品進行分析，以判定所述導演對應的特徵屬性；當所述影視元素為所述使用者選擇的至少一個演員時，則針對所述使用者選擇的每個演員，判定該演員的影視作品，通過所述第二分析模型，對該演員的影視作品進行分析，以判定該演員對應的特徵屬性。
所述編排模組403，通過所述製作模型、所述劇本對應的特徵屬性以及所述導演對應的特徵屬性，判定所述劇本的內容編排模式；根據所述劇本的內容編排模式，對篩選出的視頻素材進行編排，得到第一影視作品；按照所述劇本的內容編排模式，將判定出的所述至少一個演員的視頻圖像添加在所述第一影視作品中，得到第二影視作品；針對所述第二影視作品中每個演員的視頻圖像，根據所述劇本的內容編排模式以及判定出的該演員對應的特徵屬性，對該演員的視頻圖像進行調整，並將調整後的第二影視作品作為製作的影視作品。
所述劇本對應的特徵屬性包括：所述劇本中各角色出現的各時刻；
所述編排模組403，針對每個演員，根據判定出的所述使用者選擇的所述至少一個演員與所述劇本中各角色的對應關係，判定該演員在所述劇本中對應的角色；根據判定出的所述劇本中各角色出現的各時刻，以及所述至少一個演員在所述劇本中對應的各角色，通過所述製作模型，判定所述至少一個演員在所述內容編排模式下的劇本中所出現的各時刻；根據判定出的所述至少一個演員在所述內容編排模式下的劇本中所出現的各時刻，將所述至少一個演員的視頻圖像添加在所述第一影視作品中，得到第二影視作品。
所述劇本對應的特徵屬性還包括：所述劇本中各角色在各時刻的形貌狀態；
所述編排模組403，針對每個演員，根據判定出的該演員在所述劇本中對應的角色、所述劇本中各角色在所述內容編排模式下的劇本中所出現的各時刻，以及所述劇本中各角色在各時刻的形貌狀態，判定該演員出現在所述第二影視作品中各時刻的形貌狀態；根據判定出的該演員在所述第二影視作品中各時刻的形貌狀態，以及該演員對應的特徵屬性，對該演員的視頻圖像進行形貌調整。
所述裝置還包括：
第二訓練模組405，通過預先標記出的各樣本影視元素對應的各樣本特徵屬性以及收集到的所述各樣本影視元素對應的標準影視作品，對所述製作模型進行訓練。
其中，上述第一訓練模組404和第二訓練模組405也可以是一個模組，用於對待訓練的模型(包括分析模型和製作模型)進行訓練。
基於上述說明的影視作品的製作方法，本說明書還對應提供了一種用於影視作品的製作設備，如圖5所示。該設備包括一個或多個記憶體以及處理器，所述記憶體儲存程式，並且被配置成由所述一個或多個處理器執行以下步驟：
通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，判定所述影視元素對應的特徵屬性；
從預先收集的各視頻素材中篩選與所述特徵屬性相匹配的視頻素材；
通過預先訓練的製作模型以及所述特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
在本說明書的一個或多個實施例中，可以通過預先訓練的分析模型，對使用者輸入的影視元素進行分析，以判定出影視元素對應的特徵屬性，而後，從預先收集的各視頻素材中篩選出與判定出的影視元素對應的特徵屬性相匹配的視頻素材，進而通過預先訓練出的製作模型以及判定出的影視元素對應的特徵屬性，對篩選出的視頻素材進行編排，得到影視作品。
從上述方法中可以看出，由於使用者可以通過自行選擇的影視元素，通過預先訓練的分析模型以及製作模型，完成影視作品的製作，這樣不僅極大的降低了影視作品的製作成本，提高了影視作品的製作效率，同時，用於製作出的影視作品是基於使用者選擇的各影視元素而完成的，所以，製作出的影視作品能夠很好迎合使用者的需求，從而在一定程度上提高了使用者的觀影體驗。
在20世紀90年代，對於一個技術的改進可以很明顯地區分是硬體上的改進(例如，對二極體、電晶體、開關等電路結構的改進)還是軟體上的改進(對於方法流程的改進)。然而，隨著技術的發展，當今的很多方法流程的改進已經可以視為硬體電路結構的直接改進。設計人員幾乎都通過將改進的方法流程程式設計到硬體電路中來得到相應的硬體電路結構。因此，不能說一個方法流程的改進就不能用硬體實體模組來實現。例如，可程式設計邏輯裝置(Programmable Logic Device, PLD)(例如現場可程式設計閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA))就是這樣一種積體電路，其邏輯功能由使用者對裝置程式設計來判定。由設計人員自行程式設計來把一個數位系統“集成”在一片PLD上，而不需要請晶片製造廠商來設計和製作專用的積體電路晶片。而且，如今，取代手工地製作積體電路晶片，這種程式設計也多半改用“邏輯編譯器(logic compiler)”軟體來實現，它與程式開發撰寫時所用的軟體編譯器相類似，而要編譯之前的原始代碼也得用特定的程式設計語言來撰寫，此稱之為硬體描述語言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也並非僅有一種，而是有許多種，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL (Ruby Hardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)與Verilog。本領域技術人員也應該清楚，只需要將方法流程用上述幾種硬體描述語言稍作邏輯程式設計並程式設計到積體電路中，就可以很容易得到實現該邏輯方法流程的硬體電路。
控制器可以按任何適當的方式實現，例如，控制器可以採取例如微處理器或處理器以及儲存可由該(微)處理器執行的電腦可讀程式碼(例如軟體或韌體)的電腦可讀媒體、邏輯閘、開關、專用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可程式設計邏輯控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限於以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320，記憶體控制器還可以被實現為記憶體的控制邏輯的一部分。本領域技術人員也知道，除了以純電腦可讀程式碼方式實現控制器以外，完全可以通過將方法步驟進行邏輯程式設計來使得控制器以邏輯閘、開關、專用積體電路、可程式設計邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬體組件，而對其內包括的用於實現各種功能的裝置也可以視為硬體組件內的結構。或者甚至，可以將用於實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟體模組又可以是硬體組件內的結構。
上述實施例闡明的系統、裝置、模組或單元，具體可以由電腦晶片或實體實現，或者由具有某種功能的產品來實現。一種典型的實現設備為電腦。具體的，電腦例如可以為個人電腦、膝上型電腦、蜂窩電話、相機電話、智慧型電話、個人數位助理、媒體播放機、導航設備、電子郵件設備、遊戲控制台、平板電腦、可穿戴設備或者這些設備中的任何設備的組合。
為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當然，在實施本說明書時可以把各單元的功能在同一個或多個軟體和/或硬體中實現。
本領域內的技術人員應明白，本說明書的實施例可提供為方法、系統、或電腦程式產品。因此，本說明書可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本說明書可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。
本說明書是參照根據本說明書一個或多個實施例的方法、設備(系統)、和電腦程式產品的流程圖和/或方塊圖來描述的。應理解可由電腦程式指令實現流程圖和/或方塊圖中的每一流程和/或方塊、以及流程圖和/或方塊圖中的流程和/或方塊的結合。可提供這些電腦程式指令到通用電腦、專用電腦、嵌入式處理機或其他可程式設計資料處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過電腦或其他可程式設計資料處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的裝置。
這些電腦程式指令也可儲存在能引導電腦或其他可程式設計資料處理設備以特定方式工作的電腦可讀記憶體中，使得儲存在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能。
這些電腦程式指令也可裝載到電腦或其他可程式設計資料處理設備上，使得在電腦或其他可程式設計設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理，從而在電腦或其他可程式設計設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的步驟。
在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出介面、網路介面和記憶體。
記憶體可能包括電腦可讀媒體中的非永久性記憶體，隨機存取記憶體(RAM)和/或非揮發性記憶體等形式，如唯讀記憶體(ROM)或快閃記憶體(flash RAM)。記憶體是電腦可讀媒體的示例。
電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括，但不限於相變記憶體(PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可擦除可程式設計唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶，磁帶磁磁片儲存或其他磁性存放裝置或任何其他非傳輸媒體，可用於儲存可以被計算設備訪問的資訊。按照本文中的界定，電腦可讀媒體不包括暫存電腦可讀媒體(transitory media)，如調製的資料信號和載波。
還需要說明的是，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。
本說明書可以在由電腦執行的電腦可執行指令的一般上下文中描述，例如程式模組。一般地，程式模組包括執行特定任務或實現特定抽象資料類型的常式、程式、物件、元件、資料結構等等。也可以在分散式運算環境中實踐本說明書的一個或多個實施例，在這些分散式運算環境中，由通過通信網路而被連接的遠端處理設備來執行任務。在分散式運算環境中，程式模組可以位於包括存放裝置在內的本地和遠端電腦儲存媒體中。
本說明書中的各個實施例均採用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於系統實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。
上述對本說明書特定實施例進行了描述。其它實施例在所附申請專利範圍的範圍內。在一些情況下，在申請專利範圍中記載的動作或步驟可以按照不同於實施例中的順序來執行並且仍然可以實現期望的結果。另外，在附圖中描繪的過程不一定要求示出的特定順序或者連續順序才能實現期望的結果。在某些實施方式中，多工處理和並行處理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述僅為本說明書的一個或多個實施例而已，並不用於限制本說明書。對於本領域技術人員來說，本說明書的一個或多個實施例可以有各種更改和變化。凡在本說明書的一個或多個實施例的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本說明書的申請專利範圍之內。
401‧‧‧分析模組
402‧‧‧篩選模組
403‧‧‧編排模組
404‧‧‧第一訓練模組
405‧‧‧第二訓練模組
此處所說明的附圖用來提供對本說明書的進一步理解，構成本說明書的一部分，本說明書的示意性實施例及其說明用於解釋本說明書，並不構成對本說明書的不當限定。在附圖中：
圖1為本說明書提供的結合判定出的各項特徵屬性進行影視作品製作的示意圖；
圖2為本說明書提供的影視作品的製作過程示意圖；
圖3為本說明書提供的伺服器對各演員的視頻圖像進行調整的示意圖；
圖4為本說明書提供的影視作品的製作裝置示意圖；
圖5為本說明書提供的影視作品的製作設備示意圖。
