基于多媒体处理技术的短视频特效实现方法研究

2024-01-05陈宏才

数字通信世界 2023年11期

陈宏才

（佛山开放大学信息技术处，广东佛山 528000）

1 多媒体处理技术在短视频特效中的应用

短视频特效作为一种多媒体技术，是为改善或增强视频的视觉效果而添加的一种特殊效果。多媒体处理技术在短视频特效中得到了广泛的认可和应用，其中最受欢迎的是图像处理、音频处理和视频处理[1]。

在多媒体处理技术中，最常用的技术是图像处理技术。图像处理技术主要用于调整图像的亮度、对比度、饱和度等颜色属性，另外，还有一些应用于图像特效制作的技术。图像处理技术是短视频特效中最重要的技术之一，应用广泛，能够使视频特效更加真实、生动、有趣，并能够吸引观众关注力。

短视频中声音的分量比较重，除了台词，背景音乐和音效也非常重要。音频处理技术可以应用于声音的特效处理，如回声、混响、变速、变调等。音频处理技术能够让视频的观感更加出色，并能够有效地吸引观众的注意力，让观众享受更佳的视听乐趣。

视频处理技术在短视频特效中的应用非常广泛，常见的视频处理技术有剪辑、特效、色彩校正、三维建模、遮罩、融合、变形等。短视频通常需要将多个视频片段组合在一起，以便达到特定的效果，例如，将两个视频片段拼接在一起以创建流畅的过渡效果，或者将视频片段组合起来以创建动态的“云”效果[2]。使用专业特效软件如Final Cut Pro、Adobe Premiere Pro等可以实现添加雾、烟雾、字幕等特效。还可以使用三维建模软件如Blender等创建3D模型，以创建所需的效果，如添加角色、场景等。

2 基于多媒体处理技术的短视频特效实现方法

2.1 关键帧提取与处理

短视频由于短小精悍、简洁明快等特点，受到越来越多用户的喜爱。在实现短视频的特效过程中，关键帧提取与处理是一个非常关键的步骤。

图1 Final Cut Pro视频特效处理

关键帧提取与处理技术是指在数字图像处理过程中，从整张图像中提取出一些特定的帧，用于后续分析和处理。在实现关键帧提取和处理之前，首先需要对影像进行预处理。在预处理中，我们可以通过视频的帧差技术来找到其中的运动目标，并剔除背景噪音，将其提取为一个个的运动片段。通过对这些片段进行处理，最终可以得到一组具有代表性的关键帧。

这些关键帧通常包含了大量的图片、文字、音频等信息。提取得到关键帧之后，可以通过多媒体处理技术实现其空间和时间的重构，以获得更加美观和生动的效果。在重构的过程中，需要选择合适的工具和技术。

在处理技术中，有些技术需要先训练模型，有些则需要进行实时计算。同时，不同的应用场景需要采用不同的技术，因此关键帧提取与处理技术的选择需要考虑应用场景和数据量等因素。

最后，我们需要对特效进行渲染和合成。这里使用的渲染技术可以基于物理模型、光线追踪、代数算法等实现图像的变换和变形，以得到更加逼真的效果。在将各个特效合成到一起的时候，需要考虑其时间和空间上的关系，以获得更加自然和合理的整体效果。

2.2 特效素材的选择与处理

特效素材的选择和处理是短视频制作中的一个关键环节，可以影响短视频的外观和视觉效果。

在选取素材时，需要确定短视频的整体特效风格，确保素材与视频内容相符，风格一致，并且具有搭配视频所需的颜色、质感、光效等特点。同时，为了提高特效的质量，还要确定所需的素材类型：需要选择与特效风格相关的素材类型，如高清视频、音频、纹理等。

对于选取之后的素材，还需要进行一些适当的处理和编辑。在对素材进行处理时，需要考虑到视频的特性和特效的要求。通常情况下，对于静态素材，需要进行颜色、亮度、锐度、对比度等方面的调整，以符合实际需求。对于动态素材，则需要进行适当的截取、缩放、旋转、平移等操作，以适应特效的需要[3]。

处理完所需的素材后，需要注意与短视频的整体风格和色调的搭配，适当调整后再将其应用到短视频项目中。

在选择和处理特效素材时，需要耐心和细心，以确保所选的素材可以正确、合适、融洽地应用到短视频中，以获得最佳的视觉效果。

2.3 特效的渲染与合成

在渲染特效时，首先需要分析视频素材，得到视频的关键帧。然后通过算法提取出关键帧中需要应用特效的部分。接下来，将分离出来的部分和特效素材进行合并，生成新的特效效果。需要注意以下几点：一是确保计算机的硬件配置足够强大，如CPU、GPU、RAM等。特效渲染通常需要较高的计算能力和图形处理能力，配置较低的计算机可能无法满足要求。二是选择合适的特效。不同的特效对计算机的要求不同，有些特效需要更高的计算能力，有些则需要更好的图形处理能力。因此，在选择特效时，需要根据自己的计算机配置和特效的要求来进行选择。三是调整特效参数。一些特效可以通过调整参数来控制效果和渲染速度，以达到更好的渲染效果。

在短视频制作中，特效渲染后需要进行合成。合成是指将多个视频素材按照一定比例或帧速率进行拼接，呈现出完整的画面。为了实现特效的合成，需要通过合成软件将多个特效素材进行组合，生成新的特效效果。在合成过程中，需要对特效素材进行加工处理，使其更符合实际场景。同时，还需要对色彩、光线等方面进行调整，使特效和视频内容完美地契合起来。

3 基于深度学习技术的短视频特效实现方法

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习技术开发的特效库越来越多，如Momenta（一个开源特效库）、Human-like（一个开源特效库）等[4]。这些特效库可以很好地满足不同用户的需求，其中，Momenta中包括了各种经典的特效，Human-like中包括了很多热门的特效[5]。由于传统算法难以准确提取视频中相关数据与空间关系，导致生成的特效难以符合大众口味，因此，如何快速准确地生成所需特效成为短视频制作中的一个难题。

（1）基于短视频特效库的实现方法，提取视频中的相关数据与空间关系，计算运动轨迹并结合管理器进行实现。这种方法是通过对视频数据进行图像识别、运动轨迹计算与管理等操作，获得视频中的相关数据与空间关系，进而计算运动轨迹并结合管理器进行实现。

视频中的相关数据包括：①视频画面中的人体运动参数，如人体的长度、宽度、高度、重心位置等；②视频画面中的物体运动参数，如物体在视频中所处的位置、物体与人之间的距离等；③视频画面中的人物运动参数，如人物在视频中所处的位置、人物与人之间的距离等；④视频画面中的时间信息，如时间戳、秒数等。

在具体操作中，要根据识别得到的人体运动参数和物体运动参数，计算出视频画面中人体和物体之间位置和距离，进而得到人体或物体在视频画面中所处的位置与距离；根据所确定的运动轨迹，结合管理器监控和管理所获取的人体或物体在视频画面中所处位置，实现对人体或物体在视频画面中所处位置和距离进行监控。

在提取与匹配图像特征时，首先通过图像识别获取人体或物体在视频画面中所处位置与距离。然后对获得的人体或物体在视频画面中所处位置与距离进行图像识别，提取图像特征并与数据库中已有图片特征进行对比。若两者相同，则通过比对数据库图片特征和人体或物体在视频画面中所处位置与距离，确定人体或物体在视频画面中所在位置和距离。最后根据图像特征提取结果及空间关系，计算运动轨迹并结合管理器实现特效。

（2）基于深度学习的实现方法，通过模型的训练和优化，实现特效的快速准确生成。

其一，对输入图像进行特征提取，提取出图像中的特征信息。在传统的图像处理算法中，一般都是先将输入图像进行分割，然后对相关区域进行特征提取，得到相应的特征信息。而在基于深度学习的实现方法中，由于是通过网络对输入图像进行训练的，提取出来的特征信息更加全面和准确。

其二，利用深度学习模型对提取出的特征信息进行训练，并得到最终的结果。随着深度学习技术的不断发展，可以通过基于深度学习的实现方法来对图像特征进行提取，并利用其特征信息进行训练，以得到最终的结果。由于深度学习模型需要大量的数据进行训练，因此，在训练过程中一般会有一定的数据规模限制。因此，在进行图像处理时，通常会将图像分为若干个区域，并设置一定的阈值范围，如果某个区域的像素值大于阈值范围，则该区域就会被认为是待处理的图像；如果某个区域像素值小于阈值范围，则该区域不会被认为是待处理图像。当图像经过相应的处理之后，就可以作为训练样本来进行训练和测试了。

（3）基于传统图像处理算法的实现方法，通过对图像的基本处理、特征提取和特征匹配等基本处理步骤进行实现。在基于传统图像处理算法的实现方法中，主要包括对图像进行去噪、去模糊、进行光照校正、对比度增强等基本处理，通过对图像的颜色、纹理等特征的提取，然后采用特征匹配算法对视频中的像素进行匹配，进而实现特效的生成。

在基于传统图像处理算法的实现方法中，需要从整体上完成特效的生成。具体来说包括如下步骤：①应用场景分析。首先根据项目要求，分析视频制作需要的环境，如灯光、镜头、摄像机、背景等。其次，根据环境特点分析项目中可能使用到的特效效果，如动画效果、虚拟现实效果、三维特效等，然后，分析不同场景下的视频制作流程和使用场景。最后，根据视频制作流程和使用场景设计视频的整体特效方案。②确定视频制作流程中需要的特效效果。③分析各种特效的实现算法，包括3D模型生成算法、光线追踪算法、运动估计算法等。④确定具体的制作流程，包括前期拍摄和后期处理、制作工具的选择和配置等。⑤选择合适的视频特效工具软件，并根据项目要求选择适当的软件和工具进行视频制作。如基于OpenGL的三维特效制作软件完成场景中所有物体的三维模型和渲染，实现三维模型上任意位置的光照效果和阴影效果，还可以实现人物模型上任意位置的光照和阴影效果，以及动画人物移动时所产生的位移动画效果。