一种基于新通信架构的视频引擎动态视频风格渲染方法

技术领域

本发明涉及动态视频渲染技术领域，具体为一种基于新通信架构的视频引擎动态视频风格渲染方法。

背景技术

动态视频是指用计算机技术来处理图像，然后再以每秒25～30帧的速度连续将处理对象播放出来，达到类似电影或电视节目的效果。经过加工处理的对象，形成动态视频影像文件，动态视频摘要的生成方式是将静态视频摘要中的关键帧扩展成连续视频信息。其中一种简单的扩展关键帧的方式是利用关键帧的音频信息，将关键帧的音频扩展成完整的句子，静态视频摘要也就扩展成了动态视频摘要。将选取的片断拼接起来就可以得到动态的视频摘要，用户可以通过播放这些相对短小的视频片断了解整个视频的内容。

但是现有技术的动态视频风格渲染不能提供画板工具，不支持管理员以拖拉拽方式进行图层元素的管理(大小调整、位移)，针对这个问题，提供了一种基于新通信架构的视频引擎动态视频风格渲染方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于新通信架构的视频引擎动态视频风格渲染方法，以解决上述背景技术中提出的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于新通信架构的视频引擎动态视频风格渲染方法，包括：

步骤一，风格转换算法集成：将各种风格转换算法集成到系统中；

步骤二，动态风格库管理：建立一个动态风格库，用于存储和管理各种风格转换算法；

步骤三，实时风格转换优化：为了实现即时的风格转换，需要对算法进行优化，提高转换速度和效率；

步骤四，用户界面与交互设计：提供一个直观的用户界面，使用户能够方便地选择、切换和调整风格效果；

步骤五，流媒体技术与网络适应性：考虑到实时风格转换的计算复杂性和数据量增加，需要进一步优化流媒体传输技术，确保视频流的稳定性和流畅度；

步骤六，缓存与回退机制：为了减轻实时风格转换的负担并提高用户体验，可以引入缓存和回退机制；

步骤七，反馈与性能监控：提供用户反馈机制，收集用户对风格转换效果的意见和建议，以便不断优化和改进算法。

优选的，所述风格转换算法集成方法包括：

步骤一，选择合适的风格转换算法；

步骤二，算法接口标准化；

步骤三，算法集成框架设计；

步骤四，算法性能优化；

步骤五，算法效果评估与反馈；

步骤六，文档与教程编写；

步骤七，持续更新与维护。

优选的，所述动态风格库管理的方法包括：

步骤一，风格分类与组织：将风格按照不同的分类标准进行组织；

步骤二，风格描述与文档：为每个风格提供详细的描述和文档，包括风格的特性、适用场景、使用方法等；

步骤三，动态加载与卸载：实现动态加载和卸载风格的机制，允许用户根据需要添加或删除风格；

步骤四，风格预览与测试：提供风格预览和测试功能，使用户在实际应用之前能够了解风格的渲染效果；

步骤五，版本控制与更新：建立版本控制系统，确保风格库的更新和维护；

步骤六，用户反馈与评价：提供用户反馈和评价机制，鼓励用户对已集成的风格进行评分、评论和提供改进意见；

步骤七，安全性与权限控制：确保风格库的安全性，防止未经授权的访问和修改；

步骤八，与其他系统的集成：考虑与其他系统的集成，如内容管理系统、用户数据库等。

优选的，所述实时风格转换优化的方法包括：

步骤一，算法优化：对风格转换算法进行优化，提高其处理速度和效率；

步骤二，参数调整与优化：对风格转换算法的参数进行调整和优化，以适应不同的输入和场景；

步骤三，缓存与预处理：利用缓存技术，将已经计算过的风格转换结果存储起来，以供后续使用；

步骤四，流媒体传输优化：考虑到实时风格转换可能增加的数据量，应对流媒体传输进行优化；

步骤五，多线程与异步处理：利用多线程和异步处理技术，将风格转换任务拆分成多个子任务，并分发给多个处理器核心或线程同时处理；

步骤六，资源管理与调度：建立资源管理系统，合理分配和管理计算资源；

步骤七，反馈与性能监控：建立反馈和性能监控机制，收集和分析实时风格转换的性能数据；

步骤八，持续更新与维护：随着技术的不断发展和用户需求的不断变化，实时风格转换算法也需要持续更新和维护。

优选的，所述用户界面与交互设计的方法包括：

步骤一，需求分析；

步骤二，定义目标和原则；

步骤三，原型设计；

步骤四，高保真原型制作；

步骤五，用户测试；

步骤六，迭代与优化。

优选的，所述流媒体技术与网络适应性的方法包括：

步骤一，需求分析；

步骤二，选择合适的流媒体协议和技术；

步骤三，编码与转码；

步骤四，网络适应性传输；

步骤五，缓存与预加载；

步骤六，客户端优化；

步骤七，监控与调试；

步骤八，持续优化与迭代。

优选的，所述缓存与回退机制的方法包括：

步骤一，确定缓存需求；

步骤二，选择合适的缓存技术；

步骤三，设计缓存结构；

步骤四，实现缓存逻辑；

步骤五，实现回退机制；

步骤六，监控与维护；

步骤七，定期清理和更新缓存。

优选的，所述确定缓存需求的方法包括：

步骤一，分析应用场景；

步骤二，评估当前架构的瓶颈；

步骤三，确定缓存方案；

步骤四，设计缓存策略；

步骤五，评估缓存效果；

步骤六，持续优化。

优选的，所述分析应用场景的方法包括：

步骤一，明确应用目标；

步骤二，确定用户群体；

步骤三，收集背景知识；

步骤四，确定关键因素；

步骤五，设定限制条件；

步骤六，确定场景细节；

步骤七，评估可行性；

步骤八，确定优化方向。

优选的，所述设计缓存策略的方法包括：

步骤一，确定缓存需求；

步骤二，选择缓存策略；

步骤三，设置缓存大小；

步骤四，设计缓存淘汰机制；

步骤五，设定缓存过期时间；

步骤六，实现缓存同步机制；

步骤七，监控与调优；

步骤八，测试与验证。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

通过风格转换算法集成、动态风格库管理、实时风格转换优化、用户界面与交互设计、流媒体技术与网络适应性、缓存与回退机制、反馈与性能监控，解决了现有技术的动态视频风格渲染不能提供画板工具，不支持管理员以拖拉拽方式进行图层元素的管理(大小调整、位移)的问题。

附图说明

图1为本发明的流程框图。

具体实施方式

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，本领域普通技术工作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，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于新通信架构的视频引擎动态视频风格渲染方法，包括：

步骤一，风格转换算法集成：将各种风格转换算法集成到系统中，如卡通风格转换、水彩画风格转换等，这些算法应能够从现有视频中提取特征，并根据特定风格的要求对这些特征进行转换和再合成；

步骤二，动态风格库管理：建立一个动态风格库，用于存储和管理各种风格转换算法。用户可以根据需要选择不同的风格，并实时应用于正在播放的媒体流上。

步骤三，实时风格转换优化：为了实现即时的风格转换，需要对算法进行优化，提高转换速度和效率，这可能涉及到算法的并行化处理、计算资源的高效利用等方面；

步骤四，用户界面与交互设计：提供一个直观的用户界面，使用户能够方便地选择、切换和调整风格效果，此外，应提供实时预览功能，让用户在媒体流播放过程中实时看到风格转换后的效果；

步骤五，流媒体技术与网络适应性：考虑到实时风格转换的计算复杂性和数据量增加，需要进一步优化流媒体传输技术，确保视频流的稳定性和流畅度，同时，应具备网络适应性，能够根据网络状况动态调整风格转换的质量和效率；

步骤六，缓存与回退机制：为了减轻实时风格转换的负担并提高用户体验，可以引入缓存和回退机制，对于已经转换过的风格，可以将其缓存以供后续使用，减少重复转换的计算量，当网络或计算资源不足时，可以回退到原始风格的视频流；

步骤七，反馈与性能监控：提供用户反馈机制，收集用户对风格转换效果的意见和建议，以便不断优化和改进算法，同时，应监控系统性能，确保实时风格转换的稳定性和可靠性。

本实施例中，风格转换算法集成方法包括：

步骤一，选择合适的风格转换算法：根据不同的风格需求，选择适合的算法进行集成，例如，卡通风格转换可以采用基于深度学习的风格迁移算法，水彩画风格转换可以采用色彩迁移和边缘检测等技术；

步骤二，算法接口标准化：为了方便集成和管理，应对各种风格转换算法的接口进行标准化，制定统一的输入输出格式、参数设置和调用方式等规范，使算法之间能够相互兼容和替换；

步骤三，算法集成框架设计：设计一个统一的算法集成框架，将各种风格转换算法纳入其中，该框架应具备动态加载和卸载算法的能力，并能根据用户需求动态调用相应的算法；

步骤四，算法性能优化：对集成的算法进行性能优化，提高其处理速度和效率，这可能涉及到算法参数的调整、计算资源的合理分配等方面；

步骤五，算法效果评估与反馈：建立算法效果评估机制，对不同风格转换算法的性能和效果进行客观评估，同时，收集用户对算法效果的反馈，根据反馈进行相应的调整和优化；

步骤六，文档与教程编写：为使用人员提供详细的使用文档和教程，说明如何使用风格转换算法、如何配置参数以及如何进行效果评估等；

步骤七，持续更新与维护：随着技术的不断发展和用户需求的不断变化，风格转换算法也需要持续更新和维护，因此，应建立一个持续更新的机制，定期检查和更新算法库，以满足用户的需求。

本实施例中，动态风格库管理的方法包括：

步骤一，风格分类与组织：将风格按照不同的分类标准进行组织，如按照风格类型(卡通、水彩画等)、风格特点、适用场景等，建立层次结构或标签系统，使用户能够快速找到所需的风格；

步骤二，风格描述与文档：为每个风格提供详细的描述和文档，包括风格的特性、适用场景、使用方法等，这有助于用户了解不同风格的特点和适用范围，从而做出合适的选择；

步骤三，动态加载与卸载：实现动态加载和卸载风格的机制，允许用户根据需要添加或删除风格，当用户选择一个风格时，系统能够自动加载相应的算法和配置，确保风格的实时应用；

步骤四，风格预览与测试：提供风格预览和测试功能，使用户在实际应用之前能够了解风格的渲染效果，通过实时预览，用户可以直观地比较不同风格的差异，并根据实际需求进行选择；

步骤五，版本控制与更新：建立版本控制系统，确保风格库的更新和维护，当有新风格或算法更新时，能够自动检测并更新到最新版本，同时保留旧版本的兼容性，以供用户选择；

步骤六，用户反馈与评价：提供用户反馈和评价机制，鼓励用户对已集成的风格进行评分、评论和提供改进意见，通过收集用户反馈，不断优化和改进风格库，提高用户体验；

步骤七，安全性与权限控制：确保风格库的安全性，防止未经授权的访问和修改，设置适当的权限控制，只允许授权用户进行风格的添加、删除和修改等操作；

步骤八，与其他系统的集成：考虑与其他系统的集成，如内容管理系统、用户数据库等，通过集成，动态风格库能够与其他系统进行数据共享和同步，提高整个系统的协同工作能力。

本实施例中，实时风格转换优化的方法包括：

步骤一，算法优化：对风格转换算法进行优化，提高其处理速度和效率。这可能涉及到算法复杂度的降低、计算资源的合理利用等方面，例如，可以采用并行计算、GPU加速等技术来提高算法的运行效率；

步骤二，参数调整与优化：对风格转换算法的参数进行调整和优化，以适应不同的输入和场景，通过实验和调优，找到最佳的参数组合，以获得更好的实时风格转换效果；

步骤三，缓存与预处理：利用缓存技术，将已经计算过的风格转换结果存储起来，以供后续使用，通过预处理和缓存，可以减少重复计算的工作量，提高实时风格转换的效率；

步骤四，流媒体传输优化：考虑到实时风格转换可能增加的数据量，应对流媒体传输进行优化，例如，采用适当的压缩技术、优化传输协议等，确保视频流的稳定性和流畅度；

步骤五，多线程与异步处理：利用多线程和异步处理技术，将风格转换任务拆分成多个子任务，并分发给多个处理器核心或线程同时处理，这样可以充分利用计算资源，提高实时风格转换的并行处理能力；

步骤六，资源管理与调度：建立资源管理系统，合理分配和管理计算资源，根据实际负载情况，动态调整风格转换任务的优先级和分配策略，确保关键任务能够得到足够的资源支持；

步骤七，反馈与性能监控：建立反馈和性能监控机制，收集和分析实时风格转换的性能数据，通过分析数据，发现潜在的性能瓶颈和优化空间，进一步优化实时风格转换的效果；

步骤八，持续更新与维护：随着技术的不断发展和用户需求的不断变化，实时风格转换算法也需要持续更新和维护，因此，应建立一个持续更新的机制，定期检查和更新算法库，以满足用户的需求；

本实施例中，用户界面与交互设计的方法包括：

步骤一，需求分析；

步骤二，定义目标和原则；

步骤三，原型设计；

步骤四，高保真原型制作；

步骤五，用户测试；

步骤六，迭代与优化。

本实施例中，流媒体技术与网络适应性的方法包括：

步骤一，需求分析；

步骤二，选择合适的流媒体协议和技术；

步骤三，编码与转码；

步骤四，网络适应性传输；

步骤五，缓存与预加载；

步骤六，客户端优化；

步骤七，监控与调试；

步骤八，持续优化与迭代。

本实施例中，缓存与回退机制的方法包括：

步骤一，确定缓存需求；

步骤二，选择合适的缓存技术；

步骤三，设计缓存结构；

步骤四，实现缓存逻辑；

步骤五，实现回退机制；

步骤六，监控与维护；

步骤七，定期清理和更新缓存。

本实施例中，确定缓存需求的方法包括：

步骤一，分析应用场景：首先，需要明确应用场景，了解数据访问的特点，如访问频繁且较少变更的数据才适合做缓存；

步骤二，评估当前架构的瓶颈：分析当前系统架构的瓶颈，确定是否是由于数据库操作导致的性能问题，如果是，则缓存可能是一个有效的解决方案；

步骤三，确定缓存方案：根据应用场景和架构瓶颈，明确是否需要引入缓存方案，并选择合适的缓存技术，如使用memcached或redis等；

步骤四，设计缓存策略：根据数据的重要性和访问频率，制定合理的缓存策略，如设置缓存的过期时间、使用LRU(Least Recently Used)策略等；

步骤五，评估缓存效果：在实施缓存方案后，需要评估缓存的效果，包括缓存的命中率、响应时间的提升等，以确定缓存是否满足需求；

步骤六，持续优化：根据评估结果和实际运行情况，持续优化缓存策略，提高缓存的效果。

本实施例中，分析应用场景的方法包括：

步骤一，明确应用目标：首先，需要明确应用的目标和功能，了解应用的业务逻辑和需求；

步骤二，确定用户群体：分析应用的用户群体，了解用户的特点和使用习惯，以便设计适合用户需求的应用场景；

步骤三，收集背景知识：收集与该应用相关的背景知识，包括行业知识、技术发展情况等，以便更好地理解应用场景；

步骤四，确定关键因素：在收集到背景知识后，需要确定影响应用场景的关键因素，如用户规模、数据量、实时性要求等；

步骤五，设定限制条件：根据关键因素和目标，设定限制条件，如资源限制、时间限制等，以便更好地分析应用场景；

步骤六，确定场景细节：在确定了关键因素和限制条件后，需要进一步细化应用场景的细节，包括数据流、用户交互、系统响应等；

步骤七，评估可行性：根据设定的场景细节，评估其可行性，包括技术可行性、经济可行性和社会可行性等；

步骤八，确定优化方向：根据评估结果，确定优化方向和策略，以便更好地满足应用目标和用户需求。

本实施例中，设计缓存策略的方法包括：

步骤一，确定缓存需求：分析应用程序的需求，确定需要缓存的数据类型、访问频率和数据量等；

步骤二，选择缓存策略：根据需求选择适合的缓存策略，如LRU(Least RecentlyUsed)策略、LFU(Least Frequently Used)策略或基于权重的策略等；

步骤三，设置缓存大小：根据可用内存或其他存储资源，设置合理的缓存大小，以避免缓存溢出或使用不足；

步骤四，设计缓存淘汰机制：根据所选的缓存策略，设计合适的缓存淘汰机制，以便在缓存满时淘汰最不常用的数据；

步骤五，设定缓存过期时间：为缓存中的数据设定合理的过期时间，以确保数据的时效性和减少无效缓存的存在；

步骤六，实现缓存同步机制：对于共享数据的缓存，需要实现缓存同步机制，以确保多个请求访问的是同一份数据；

步骤七，监控与调优：建立监控系统，实时监测缓存的命中率、响应时间等指标，根据实际运行情况不断调整和优化缓存策略；

步骤八，测试与验证：进行充分的测试和验证，确保缓存策略的正确性和有效性，并及时修复潜在的问题。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术工作人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。