摘要
本发明涉及舞蹈视频特效生成技术领域,且公开了一种舞蹈视频特效生成方法及终端;本发明通过结合姿态识别与动态时间规整(DTW)算法,实现舞蹈动作与特效的高精度时序匹配;利用Three.js和PixiJS框架分别渲染3D/2D特效,增强动态交互性;基于GrabCut和DeepLabV3+优化人体分割,结合国风虚拟背景提升沉浸感;最终通过FFmpeg及AI风格迁移技术实现多维度视频增强。本发明解决了现有技术中特效生成实时性差、匹配精度低及艺术表现力不足的问题,显著提升了舞蹈视频的视觉吸引力和艺术表现力,为用户提供了更加个性化和沉浸式的舞蹈特效体验。
技术关键词
特效生成方法
GrabCut算法
风格迁移技术
视频
滤镜
动态时间规整
DTW算法
人体关键点
粒子系统
动态背景
色彩校正
姿态识别技术
舞蹈道具
动态光效
动态纹理
框架
生成技术
终端
匹配模块