一种基于对抗生成网络的视频生成方法

本发明涉及图像的生成领域，具体涉及一种基于对抗生成网络的视频生成方法。所述方法包括：首先，输入连续视频帧序列用于提供时序动态信息；其次，通过深度自编码器编码和解码视频帧，显式提取帧间运动特征；接着，将提取到的运动特征整合为有序时间序列，增强帧间动态建模能力；然后，将运动特征与生成器的恒定张量和噪声向量拼接，构成优化后的生成器输入；最后，将优化后的输入传入生成器，通过改进的损失函数更新模型参数，持续训练至完成。该方法显著提升了生成视频的连贯性和动态特征捕捉能力，在FVD16和FVD128指标上分别比StyleGAN‑V提高了约36.0%和47.3%，增强了细微动作变化的感知能力，并在动态特征和画面连续性方面表现优异。