(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210954710.2 (22)申请日 2022.08.10 (71)申请人 荣耀终端 有限公司 地址 518040 广东省深圳市福田区香蜜湖 街道东海社区红荔西路8089号深业中 城6号楼A单元3401 (72)发明人 王龙　 (74)专利代理 机构 深圳中一联合知识产权代理 有限公司 4 4414 专利代理师 李红艳 (51)Int.Cl. G06F 9/451(2018.01) G06F 3/04845(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 显示动态壁 纸的方法和电子设备 (57)摘要 本申请涉及终端 领域， 提供了一种显示动态 壁纸的方法和电子设备， 该方法包括： 检测到对 第一图像的第一操作； 响应于第一操作， 对第一 图像进行语义分割处理， 得到第一图像的语义分 割图像， 第一图像的语义分割图像中包括第一图 像中的目标语义区域的信息； 将第一图像与第一 图像的语义分割图像输入至预先训练的运动预 测模型， 得到第一光流信息， 第一光流信息包括 第一图像中目标语义区域的光流信息； 基于第一 光流信息与第一图像， 得到第一图像序列， 第一 图像序列包括第一图像， 第一图像序列为电子设 备的动态壁纸资源； 显示第一图像序列。 基于本 申请的技术方案， 能够基于一帧图像生成电子设 备的动态壁 纸资源， 提高用户体验感。 权利要求书2页 说明书27页 附图11页 CN 115061770 A 2022.09.16 CN 115061770 A 1.一种显示动态壁 纸的方法， 其特 征在于， 应用于电子设备， 所述方法包括： 检测到对第一图像的第一操作； 响应于第一操作， 对所述第一图像进行语义分割处理， 得到所述第一图像的语义分割 图像， 所述第一图像的语义分割图像中包括所述第一图像中的目标语义区域的信息； 将所述第一图像与 所述第一图像的语义分割图像输入至预先训练 的运动预测模型， 得 到第一光流信息， 所述第一 光流信息包括所述第一图像中目标语义区域的光 流信息； 基于所述第一光流信息与所述第一图像， 得到第一图像序列， 所述第一图像序列包括 所述第一图像， 所述第一图像序列为所述电子设备的动态壁 纸资源； 显示所述第一图像序列。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一光流信息与所述第一图 像， 得到第一图像序列， 包括： 基于所述第 一光流信 息对所述第 一图像中的目标语义区域进行处理， 得到所述第 一图 像序列。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一光流信 息对所述第 一图像 中的目标语义区域进行处 理， 得到所述第一图像序列， 包括： 获取所述第一图像的图像特 征； 基于所述第 一光流信 息对所述第 一图像中目标语义 区域的图像特征进行处理， 得到图 像特征序列， 所述图像特 征序列包括所述第一图像的图像特 征； 对所述图像特 征序列进行 特征重建处 理， 得到所述第一图像序列。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述第 一光流信 息包括第 一方向的信 息与位 置偏移量的信息， 所述基于所述第一光流信息对所述第一图像中目标语义区域的图像特征 进行处理， 得到图像特 征序列， 包括： 基于所述第一方向与所述位置偏移量对所述第一图像中目标语义区域的图像特征进 行第一处 理， 得到第一图像特 征； 基于第二方向与所述位置偏移量对所述第一图像中目标语义区域的图像特征进行第 二处理， 得到第二图像特征， 其中， 所述第二方向与所述第一方向相反， 所述第一处理与所 述第二处 理中所述 位置偏移量的大小相同； 对所述第一图像特征与所述第二图像特征进行融合处理， 得到第三图像特征， 所述图 像序列中包括所述第三图像特 征。 5.如权利要求3或4所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述第一图像的图像特征， 包 括： 基于图像重建模型中的编码器对所述第 一图像进行特征提取， 得到所述第 一图像的图 像特征。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述图像重建模型还包括解码器， 所述对所 述图像特 征序列进行 特征重建处 理， 得到所述第一图像序列， 包括： 基于所述图像重建模型中的解码器对所述图像特征序列进行所述特征重建处理， 得到 所述第一图像序列。 7.如权利要求1至4或6中任一项所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取样本图像流， 所述样本图像流包括 N帧样本图像， N 为大于1的整数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115061770 A 2获取所述样本图像流中第N ‑1帧样本图像与所述第N ‑1帧样本图像的语义分割图像； 将所述第N ‑1帧样本图像与所述第N ‑1帧样本图像的语义分割图像输入至待训练的运 动预测模型， 得到预测光流信息， 所述预测光流信息中包括所述第N ‑1帧样本图像中样本目 标语义区域的预测光 流信息； 基于所述预测光 流信息对所述第N ‑1样本图像进行处 理， 得到第N帧预测图像； 基于所述样本 图像流中第N帧样本 图像与所述第N帧预测图像对所述待训练的运动预 测模型进行训练， 得到训练后的运动预测模型。 8.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述运动预测模型的参数是基于所述第N帧 样本图像与所述第N帧预测图像之间的差异通过反向传播 算进行迭代得到的。 9.如权利要求1至4、 6或8中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述运动预测模型为卷积 神经网络 。 10.如权利要求1至4、 6或8中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述第一光流信息为所 述第一图像中目标语义区域的光 流信息。 11.如权利要求1至4、 6或8中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述第一操作包括将所 述第一图像设置为壁纸的操作、 将所述第一图像设置为桌面的操作或者将所述第一图像设 置为熄屏显示的操作。 12.如权利要求1至4、 6或8中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述第一图像中的目标 语义区域 为预先配置的图像 语义标签对应的所述第一图像中的图像区域。 13.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器和存 储器； 所述存储器与所述一个或多个处理器耦合， 所述存储器用于存储计算机程序代码， 所 述计算机程序 代码包括计算机指令， 所述一个或多个处理器调用所述计算机指 令以使得所 述电子设备 执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。 14.一种芯片系统， 其特征在于， 所述芯片系统应用于电子设备， 所述芯片系统包括一 个或多个处理器， 所述处理器用于调用计算机指令以使得所述电子设备执行如权利要求1 至12中任一项所述的方法。 15.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储了计算机程 序， 当所述计算机程序被处理器执行时， 使 得处理器执行权利要求 1至12中任一项 所述的方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115061770 A 3