【技術實現步驟摘要】
本說明書實施例涉及計算機，特別涉及一種對象生成方法；本說明書一個或者多個實施例同時涉及一種4d對象生成方法、另一種對象生成方法、一種視頻生成方法、一種計算設備、一種計算機可讀存儲介質以及一種計算機程序產品。
技術介紹
1、隨著人工智能技術的不斷發展，通過向用戶提供訓練后的神經網絡模型，能夠幫助用戶解決各種類型的數據處理問題，從而降低了用戶進行數據處理的時間和人力成本，滿足用戶的實際需求。
2、現有技術中，神經網絡模型可以基于用戶提供的數據生成靜態對象；但是，神經網絡模型卻無法準確的生成動態對象，導致無法滿足用戶生成動態對象的實際需求，因此，如何利用神經網絡模型準確的生成動態對象成為亟需解決的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本說明書實施例提供了一種對象生成方法。本說明書一個或者多個實施例同時涉及一種4d對象生成方法、另兩種對象生成方法、一種對象生成模型訓練方法、一種視頻生成方法、一種對象生成裝置、一種4d對象生成裝置、另兩種對象生成裝置、一種對象生成模型訓練裝置、一種計算設備、一種計算機可讀存儲介質以及一種計算機程序產品，以解決現有技術中神經網絡模型無法準確的生成動態對象的技術缺陷。
2、根據本說明書實施例的第一方面，提供了一種對象生成方法，包括：
3、確定對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各對象圖像集合中包括目標對象在對應時間點的、多個視角的對象圖像；
4、將所述對象生成參
5、根據本說明書實施例的第二方面，提供了一種對象生成裝置，包括：
6、數據確定模塊，被配置為確定對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各對象圖像集合中包括目標對象在對應時間點的、多個視角的對象圖像；
7、對象生成模塊，被配置為將所述對象生成參數以及所述多個對象圖像集合輸入對象生成模型，獲得所述目標對象對應的動態對象，其中，所述目標對象的對象維度小于所述動態對象的對象維度，所述對象生成模型根據所述對象生成參數對所述多個對象圖像集合進行處理，確定所述多個視角對應的多個對象動態數據，并根據所述多個對象動態數據生成所述動態對象。
8、根據本說明書實施例的第三方面，提供了一種4d對象生成方法，包括：
9、確定對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個3d對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各3d對象圖像集合中包括所述3d對象在對應時間點的、多個視角的3d對象圖像；
10、將所述對象生成參數以及所述多個3d對象圖像集合輸入對象生成模型，獲得所述3d對象對應的動態4d對象，其中，所述3d對象的對象維度小于所述動態4d對象的對象維度，所述對象生成模型根據所述對象生成參數對所述多個3d對象圖像集合進行處理，確定所述多個視角對應的多個對象動態數據，并根據所述多個對象動態數據生成所述動態4d對象。
11、根據本說明書實施例的第四方面，提供了一種4d對象生成裝置，包括：
12、數據確定模塊，被配置為確定對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個3d對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各3d對象圖像集合中包括所述3d對象在對應時間點的、多個視角的3d對象圖像；
13、對象生成模塊，被配置為將所述對象生成參數以及所述多個3d對象圖像集合輸入對象生成模型，獲得所述3d對象對應的動態4d對象，其中，所述3d對象的對象維度小于所述動態4d對象的對象維度，所述對象生成模型根據所述對象生成參數對所述多個3d對象圖像集合進行處理，確定所述多個視角對應的多個對象動態數據，并根據所述多個對象動態數據生成所述動態4d對象。
14、根據本說明書實施例的第五方面，提供了一種對象生成方法，包括：
15、確定對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各對象圖像集合中包括目標對象在對應時間點的、多個視角的對象圖像；
16、將所述對象生成參數以及所述多個對象圖像集合輸入對象生成模型，其中，所述對象生成模型包括動態數據確定單元以及對象生成單元；
17、利用所述動態數據確定單元，根據所述對象生成參數對所述多個對象圖像集合進行處理，確定所述多個視角對應的多個對象動態數據；
18、利用所述對象生成單元，根據所述多個對象動態數據生成所述動態對象。
19、根據本說明書實施例的第六方面，提供了一種對象生成裝置，包括：
20、第一數據確定模塊，被配置為確定對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各對象圖像集合中包括目標對象在對應時間點的、多個視角的對象圖像；
21、數據輸入模塊，被配置為將所述對象生成參數以及所述多個對象圖像集合輸入對象生成模型，其中，所述對象生成模型包括動態數據確定單元以及對象生成單元；
22、第二數據確定模塊，被配置為利用所述動態數據確定單元，根據所述對象生成參數對所述多個對象圖像集合進行處理，確定所述多個視角對應的多個對象動態數據；
23、對象生成模塊，被配置為利用所述對象生成單元，根據所述多個對象動態數據生成所述動態對象。
24、根據本說明書實施例的第七方面，提供了一種對象生成方法，應用于服務端，包括：
25、接收客戶端發送的對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各對象圖像集合中包括目標對象在對應時間點的、多個視角的對象圖像；
26、將所述對象生成參數以及所述多個對象圖像集合輸入對象生成模型，獲得所述目標對象對應的動態對象，其中，所述目標對象的對象維度小于所述動態對象的對象維度，所述對象生成模型根據所述對象生成參數對所述多個對象圖像集合進行處理，確定所述多個視角對應的多個對象動態數據，并根據所述多個對象動態數據生成所述動態對象；
27、將所述動態對象發送至所述客戶端。
28、根據本說明書實施例的第八方面，提供了一種對象生成裝置，應用于服務端，包括：
29、數據接收模塊，被配置為接收客戶端發送的對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個對象圖像集合，其中，所述多個時間點根據時間順序排列，各對象圖像集合中包括目標對象在對應時間點的、多個視角的對象圖像；
30、對象生成模塊，被配置為將所述對象生成參數以及所述多個對象圖像集合輸入對象生成模型，獲得所述目標對象對應的動態對本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種對象生成方法，包括：
2.根據權利要求1所述的對象生成方法，所述將所述對象生成參數以及所述多個對象圖像集合輸入對象生成模型，獲得所述目標對象對應的動態對象，包括：
3.根據權利要求2所述的對象生成方法，所述利用所述對象生成模型確定所述對象生成參數的對象生成參數特征、以及確定所述多個對象圖像集合的多個對象圖像集合特征，包括：
4.根據權利要求3所述的對象生成方法，所述對所述多個對象圖像集合進行多視角特征轉換，獲得所述多個對象圖像集合對應的多視角特征，以及對所述多個對象圖像集合進行視頻特征轉換，獲得所述多個對象圖像集合對應的視頻特征，包括：
5.根據權利要求4所述的對象生成方法，所述利用所述對象生成模型中的視頻特征提取單元，對所述各對象圖像集合進行視頻特征轉換，獲得所述多個對象圖像集合對應的視頻特征，包括：
6.根據權利要求3所述的對象生成方法，所述對象生成參數為對象生成文本，所述對象生成參數編碼為對象生成文本編碼；
7.根據權利要求2所述的對象生成方法，所述基于所述對象生成參數特征以及所述多個對象圖像集
8.根據權利要求7所述的對象生成方法，所述利用所述對象生成模型中的時空注意力單元，對所述對象生成參數特征以及所述多個對象圖像集合特征進行時間特征處理，獲得時間特征，包括：
9.根據權利要求2所述的對象生成方法，所述對象動態數據為對象動態視頻；
10.根據權利要求1所述的對象生成方法，所述確定對象生成參數、以及在多個時間點對應的多個對象圖像集合，包括：
11.一種4D對象生成方法，包括：
12.一種對象生成方法，應用于服務端，包括：
13.一種視頻生成方法，應用于視頻生成平臺，包括：
14.一種計算設備，包括：
15.一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求1至10任意一項所述對象生成方法、權利要求11所述4D對象生成方法、權利要求12所述對象生成方法或者權利要求13所述視頻生成方法的步驟。
16.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求1至10任意一項所述對象生成方法、權利要求11所述4D對象生成方法、權利要求12所述對象生成方法或者權利要求13所述視頻生成方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種對象生成方法，包括：
2.根據權利要求1所述的對象生成方法，所述將所述對象生成參數以及所述多個對象圖像集合輸入對象生成模型，獲得所述目標對象對應的動態對象，包括：
3.根據權利要求2所述的對象生成方法，所述利用所述對象生成模型確定所述對象生成參數的對象生成參數特征、以及確定所述多個對象圖像集合的多個對象圖像集合特征，包括：
4.根據權利要求3所述的對象生成方法，所述對所述多個對象圖像集合進行多視角特征轉換，獲得所述多個對象圖像集合對應的多視角特征，以及對所述多個對象圖像集合進行視頻特征轉換，獲得所述多個對象圖像集合對應的視頻特征，包括：
5.根據權利要求4所述的對象生成方法，所述利用所述對象生成模型中的視頻特征提取單元，對所述各對象圖像集合進行視頻特征轉換，獲得所述多個對象圖像集合對應的視頻特征，包括：
6.根據權利要求3所述的對象生成方法，所述對象生成參數為對象生成文本，所述對象生成參數編碼為對象生成文本編碼；
7.根據權利要求2所述的對象生成方法，所述基于所述對象生成參數特征以及所述多個對象圖像集合特征，生成所述多個視角對應的所述多個對象動態數據，包括：
8.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：江妍沁，于超輝，曹辰捷，王帆，
申請(專利權)人：阿里巴巴達摩院杭州科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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