直播间违规行为的检测方法及装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113705370A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110909967.1

    申请日:2021-08-09

    Abstract: 本公开公开了直播间违规行为的检测方法、装置、电子设备和存储介质,涉及互联网移动端应用技术领域。在对待检测视频进行抽帧,得到若干个视频帧后,再将若干个视频帧依次输入违规行为检测模型,以确定视频帧中是否存在违规行为,并对违规行为进行异常标记,若根据第一视频帧的异常标记确定第一视频帧存在第一违规行为,根据第二视频帧的异常标记确认第二视频帧是否存在第二违规行为,其中,第二视频帧为若干视频帧中第一视频帧的上一视频帧,最后在确定第二视频帧存在第二违规行为后,根据第一违规行为及第二违规行为确定待检测视频存在直播间违规行为,该检测方法通过多帧融合机制,确保了直播间违规行为检测的准确率。

    用于生成视频的方法和装置

    公开(公告)号:CN111476871A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010256117.1

    申请日:2020-04-02

    Abstract: 本公开实施例公开了用于生成视频的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:从所接收的动漫风格视频中获取目标动漫人物的动漫人脸图像序列,以及基于动漫人脸图像序列生成动漫人脸轮廓图序列;基于动漫人脸轮廓图序列和所接收的真实人脸的初始人脸图像,生成针对真实人脸的人脸图像序列;根据人脸图像序列,生成针对真实人脸的动漫风格图像序列;使用动漫风格人脸图像序列中的动漫风格人脸图像,替换动漫风格视频中目标动漫人物的人脸图像,生成真实人脸对应的动漫风格的视频。该实施方式实现了基于动漫风格视频和单张真实人脸的初始人脸图像自动生成真实人脸对应的动漫风格的视频。

    用于生成信息的方法和装置

    公开(公告)号:CN111475618A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010245146.8

    申请日:2020-03-31

    Abstract: 本公开实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:接收待纠错文本;将上述待纠错文本输入预先建立的文本纠错模型,得到纠错后文本,其中,上述文本纠错模型是通过以下方式训练得到的:基于从预先获取的样本集中选取的样本进行第一次前向传播,得到第一损失,其中,样本包括样本待纠错文本和与样本待纠错文件对应的样本纠错后文本;确定噪声信息;基于上述噪声信息和所选取的样本进行第二次前向传播,得到第二损失;基于上述第一损失和上述第二损失,调整文本纠错模型的模型参数。该实施方式提升了文本纠错模型的整体性能,使生成的纠错后文本更加准确。

    用于处理视频的方法、装置、设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN111429338A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010193393.8

    申请日:2020-03-18

    Abstract: 根据本公开的实施例,提供了用于处理视频的方法、装置、设备和计算机可读存储介质,涉及数据处理领域。该方法包括接收用于调整视频的至少一个帧中的第一对象的目标部位的请求,请求包括第二对象的目标部304第一对象的目标部位相对应的特征模板,特征模板包括第一对象的目标部位的特征的属性。该方法还包括基于位置信息和特征模板,确定针对第一对象的目标部位的至少一个替换图像。该方法还包括利用至少一个替换图像,调整至少一个帧中的第一对象的目标部位。通过该方法,可以使得用户能够快速方便地调整视频中的对象的目标部位,提高了视频处理效率。

    用于生成信息的方法和装置

    公开(公告)号:CN111475618B

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202010245146.8

    申请日:2020-03-31

    Abstract: 本公开实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:接收待纠错文本;将上述待纠错文本输入预先建立的文本纠错模型,得到纠错后文本,其中,上述文本纠错模型是通过以下方式训练得到的:基于从预先获取的样本集中选取的样本进行第一次前向传播,得到第一损失,其中,样本包括样本待纠错文本和与样本待纠错文件对应的样本纠错后文本;确定噪声信息;基于上述噪声信息和所选取的样本进行第二次前向传播,得到第二损失;基于上述第一损失和上述第二损失,调整文本纠错模型的模型参数。该实施方式提升了文本纠错模型的整体性能,使生成的纠错后文本更加准确。

    图文处理模型训练及图文处理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN114595780A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210255883.5

    申请日:2022-03-15

    Abstract: 本公开提供了一种图文处理模型训练及图文处理方法、装置、设备及介质,涉及人工智能领域,具体涉及深度学习领域,可用于信息推荐场景。具体实现方案为:将样本文本输入待训练的文本特征提取器得到文本特征,并将样本图像输入待训练的图像特征提取器得到图像特征;根据所述文本特征和所述图像特征之间的相关性,对所述文本特征提取器和所述图像特征提取器的网络参数进行更新;根据所述图像特征和所述样本图像构建监督信号,并根据所述监督信号更新所述图像特征提取器的网络参数。本公开能够提高图像特征提取器的特征提取准确度,从而提高图文相关性判断的准确度。

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