基于多媒體處理技術的短視頻特效實現(xiàn)方法研究

陳宏才

（佛山開放大學信息技術處，廣東 佛山 528000）

1 多媒體處理技術在短視頻特效中的應用

短視頻特效作為一種多媒體技術，是為改善或增強視頻的視覺效果而添加的一種特殊效果。多媒體處理技術在短視頻特效中得到了廣泛的認可和應用，其中最受歡迎的是圖像處理、音頻處理和視頻處理[1]。

在多媒體處理技術中，最常用的技術是圖像處理技術。圖像處理技術主要用于調(diào)整圖像的亮度、對比度、飽和度等顏色屬性，另外，還有一些應用于圖像特效制作的技術。圖像處理技術是短視頻特效中最重要的技術之一，應用廣泛，能夠使視頻特效更加真實、生動、有趣，并能夠吸引觀眾關注力。

短視頻中聲音的分量比較重，除了臺詞，背景音樂和音效也非常重要。音頻處理技術可以應用于聲音的特效處理，如回聲、混響、變速、變調(diào)等。音頻處理技術能夠讓視頻的觀感更加出色，并能夠有效地吸引觀眾的注意力，讓觀眾享受更佳的視聽樂趣。

視頻處理技術在短視頻特效中的應用非常廣泛，常見的視頻處理技術有剪輯、特效、色彩校正、三維建模、遮罩、融合、變形等。短視頻通常需要將多個視頻片段組合在一起，以便達到特定的效果，例如，將兩個視頻片段拼接在一起以創(chuàng)建流暢的過渡效果，或者將視頻片段組合起來以創(chuàng)建動態(tài)的“云”效果[2]。使用專業(yè)特效軟件如Final Cut Pro、Adobe Premiere Pro等可以實現(xiàn)添加霧、煙霧、字幕等特效。還可以使用三維建模軟件如Blender等創(chuàng)建3D模型，以創(chuàng)建所需的效果，如添加角色、場景等。

2 基于多媒體處理技術的短視頻特效實現(xiàn)方法

2.1 關鍵幀提取與處理

短視頻由于短小精悍、簡潔明快等特點，受到越來越多用戶的喜愛。在實現(xiàn)短視頻的特效過程中，關鍵幀提取與處理是一個非常關鍵的步驟。

圖1 Final Cut Pro視頻特效處理

關鍵幀提取與處理技術是指在數(shù)字圖像處理過程中，從整張圖像中提取出一些特定的幀，用于后續(xù)分析和處理。在實現(xiàn)關鍵幀提取和處理之前，首先需要對影像進行預處理。在預處理中，我們可以通過視頻的幀差技術來找到其中的運動目標，并剔除背景噪音，將其提取為一個個的運動片段。通過對這些片段進行處理，最終可以得到一組具有代表性的關鍵幀。

這些關鍵幀通常包含了大量的圖片、文字、音頻等信息。提取得到關鍵幀之后，可以通過多媒體處理技術實現(xiàn)其空間和時間的重構，以獲得更加美觀和生動的效果。在重構的過程中，需要選擇合適的工具和技術。

在處理技術中，有些技術需要先訓練模型，有些則需要進行實時計算。同時，不同的應用場景需要采用不同的技術，因此關鍵幀提取與處理技術的選擇需要考慮應用場景和數(shù)據(jù)量等因素。

最后，我們需要對特效進行渲染和合成。這里使用的渲染技術可以基于物理模型、光線追蹤、代數(shù)算法等實現(xiàn)圖像的變換和變形，以得到更加逼真的效果。在將各個特效合成到一起的時候，需要考慮其時間和空間上的關系，以獲得更加自然和合理的整體效果。

2.2 特效素材的選擇與處理

特效素材的選擇和處理是短視頻制作中的一個關鍵環(huán)節(jié)，可以影響短視頻的外觀和視覺效果。

在選取素材時，需要確定短視頻的整體特效風格，確保素材與視頻內(nèi)容相符，風格一致，并且具有搭配視頻所需的顏色、質(zhì)感、光效等特點。同時，為了提高特效的質(zhì)量，還要確定所需的素材類型：需要選擇與特效風格相關的素材類型，如高清視頻、音頻、紋理等。

對于選取之后的素材，還需要進行一些適當?shù)奶幚砗途庉嫛Ｔ趯λ夭倪M行處理時，需要考慮到視頻的特性和特效的要求。通常情況下，對于靜態(tài)素材，需要進行顏色、亮度、銳度、對比度等方面的調(diào)整，以符合實際需求。對于動態(tài)素材，則需要進行適當?shù)慕厝　⒖s放、旋轉、平移等操作，以適應特效的需要[3]。

處理完所需的素材后，需要注意與短視頻的整體風格和色調(diào)的搭配，適當調(diào)整后再將其應用到短視頻項目中。

在選擇和處理特效素材時，需要耐心和細心，以確保所選的素材可以正確、合適、融洽地應用到短視頻中，以獲得最佳的視覺效果。

2.3 特效的渲染與合成

在渲染特效時，首先需要分析視頻素材，得到視頻的關鍵幀。然后通過算法提取出關鍵幀中需要應用特效的部分。接下來，將分離出來的部分和特效素材進行合并，生成新的特效效果。需要注意以下幾點：一是確保計算機的硬件配置足夠強大，如CPU、GPU、RAM等。特效渲染通常需要較高的計算能力和圖形處理能力，配置較低的計算機可能無法滿足要求。二是選擇合適的特效。不同的特效對計算機的要求不同，有些特效需要更高的計算能力，有些則需要更好的圖形處理能力。因此，在選擇特效時，需要根據(jù)自己的計算機配置和特效的要求來進行選擇。三是調(diào)整特效參數(shù)。一些特效可以通過調(diào)整參數(shù)來控制效果和渲染速度，以達到更好的渲染效果。

在短視頻制作中，特效渲染后需要進行合成。合成是指將多個視頻素材按照一定比例或幀速率進行拼接，呈現(xiàn)出完整的畫面。為了實現(xiàn)特效的合成，需要通過合成軟件將多個特效素材進行組合，生成新的特效效果。在合成過程中，需要對特效素材進行加工處理，使其更符合實際場景。同時，還需要對色彩、光線等方面進行調(diào)整，使特效和視頻內(nèi)容完美地契合起來。

3 基于深度學習技術的短視頻特效實現(xiàn)方法

隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，基于深度學習技術開發(fā)的特效庫越來越多，如Momenta（一個開源特效庫）、Human-like（一個開源特效庫）等[4]。這些特效庫可以很好地滿足不同用戶的需求，其中，Momenta中包括了各種經(jīng)典的特效，Human-like中包括了很多熱門的特效[5]。由于傳統(tǒng)算法難以準確提取視頻中相關數(shù)據(jù)與空間關系，導致生成的特效難以符合大眾口味，因此，如何快速準確地生成所需特效成為短視頻制作中的一個難題。

（1）基于短視頻特效庫的實現(xiàn)方法，提取視頻中的相關數(shù)據(jù)與空間關系，計算運動軌跡并結合管理器進行實現(xiàn)。這種方法是通過對視頻數(shù)據(jù)進行圖像識別、運動軌跡計算與管理等操作，獲得視頻中的相關數(shù)據(jù)與空間關系，進而計算運動軌跡并結合管理器進行實現(xiàn)。

視頻中的相關數(shù)據(jù)包括：①視頻畫面中的人體運動參數(shù)，如人體的長度、寬度、高度、重心位置等；②視頻畫面中的物體運動參數(shù)，如物體在視頻中所處的位置、物體與人之間的距離等；③視頻畫面中的人物運動參數(shù)，如人物在視頻中所處的位置、人物與人之間的距離等；④視頻畫面中的時間信息，如時間戳、秒數(shù)等。

在具體操作中，要根據(jù)識別得到的人體運動參數(shù)和物體運動參數(shù)，計算出視頻畫面中人體和物體之間位置和距離，進而得到人體或物體在視頻畫面中所處的位置與距離；根據(jù)所確定的運動軌跡，結合管理器監(jiān)控和管理所獲取的人體或物體在視頻畫面中所處位置，實現(xiàn)對人體或物體在視頻畫面中所處位置和距離進行監(jiān)控。

在提取與匹配圖像特征時，首先通過圖像識別獲取人體或物體在視頻畫面中所處位置與距離。然后對獲得的人體或物體在視頻畫面中所處位置與距離進行圖像識別，提取圖像特征并與數(shù)據(jù)庫中已有圖片特征進行對比。若兩者相同，則通過比對數(shù)據(jù)庫圖片特征和人體或物體在視頻畫面中所處位置與距離，確定人體或物體在視頻畫面中所在位置和距離。最后根據(jù)圖像特征提取結果及空間關系，計算運動軌跡并結合管理器實現(xiàn)特效。

（2）基于深度學習的實現(xiàn)方法，通過模型的訓練和優(yōu)化，實現(xiàn)特效的快速準確生成。

其一，對輸入圖像進行特征提取，提取出圖像中的特征信息。在傳統(tǒng)的圖像處理算法中，一般都是先將輸入圖像進行分割，然后對相關區(qū)域進行特征提取，得到相應的特征信息。而在基于深度學習的實現(xiàn)方法中，由于是通過網(wǎng)絡對輸入圖像進行訓練的，提取出來的特征信息更加全面和準確。

其二，利用深度學習模型對提取出的特征信息進行訓練，并得到最終的結果。隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，可以通過基于深度學習的實現(xiàn)方法來對圖像特征進行提取，并利用其特征信息進行訓練，以得到最終的結果。由于深度學習模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，因此，在訓練過程中一般會有一定的數(shù)據(jù)規(guī)模限制。因此，在進行圖像處理時，通常會將圖像分為若干個區(qū)域，并設置一定的閾值范圍，如果某個區(qū)域的像素值大于閾值范圍，則該區(qū)域就會被認為是待處理的圖像；如果某個區(qū)域像素值小于閾值范圍，則該區(qū)域不會被認為是待處理圖像。當圖像經(jīng)過相應的處理之后，就可以作為訓練樣本來進行訓練和測試了。

（3）基于傳統(tǒng)圖像處理算法的實現(xiàn)方法，通過對圖像的基本處理、特征提取和特征匹配等基本處理步驟進行實現(xiàn)。在基于傳統(tǒng)圖像處理算法的實現(xiàn)方法中，主要包括對圖像進行去噪、去模糊、進行光照校正、對比度增強等基本處理，通過對圖像的顏色、紋理等特征的提取，然后采用特征匹配算法對視頻中的像素進行匹配，進而實現(xiàn)特效的生成。

在基于傳統(tǒng)圖像處理算法的實現(xiàn)方法中，需要從整體上完成特效的生成。具體來說包括如下步驟：①應用場景分析。首先根據(jù)項目要求，分析視頻制作需要的環(huán)境，如燈光、鏡頭、攝像機、背景等。其次，根據(jù)環(huán)境特點分析項目中可能使用到的特效效果，如動畫效果、虛擬現(xiàn)實效果、三維特效等，然后，分析不同場景下的視頻制作流程和使用場景。最后，根據(jù)視頻制作流程和使用場景設計視頻的整體特效方案。②確定視頻制作流程中需要的特效效果。③分析各種特效的實現(xiàn)算法，包括3D模型生成算法、光線追蹤算法、運動估計算法等。④確定具體的制作流程，包括前期拍攝和后期處理、制作工具的選擇和配置等。⑤選擇合適的視頻特效工具軟件，并根據(jù)項目要求選擇適當?shù)能浖凸ぞ哌M行視頻制作。如基于OpenGL的三維特效制作軟件完成場景中所有物體的三維模型和渲染，實現(xiàn)三維模型上任意位置的光照效果和陰影效果，還可以實現(xiàn)人物模型上任意位置的光照和陰影效果，以及動畫人物移動時所產(chǎn)生的位移動畫效果。

4 結束語

本文探討了基于多媒體處理技術的短視頻特效實現(xiàn)方法。通過這些技術的結合，我們可以創(chuàng)造出豐富多彩的短視頻特效，提升視頻的視覺效果和觀賞性。當然，這只是短視頻特效技術的冰山一角，隨著技術的不斷進步和發(fā)展，相信還會有更多創(chuàng)新的特效技術出現(xiàn)。