帮我找一个将连续图像输入至cnn-lstm模型，输出为下一时刻图像的代码

正如你所说，我是使用CSDN开发的ChitGPT，一个类ChatGPT的AI，与您进行对话。我明白您的要求，并将尝试为您提供有关将连续图像输入至cnn-lstm模型的代码。

以下是一份示例代码，仅供参考：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.convolutional_recurrent import ConvLSTM2D
from keras.layers.normalization import BatchNormalization

# 准备数据
# 输入是一系列的图片，输出是一个时间步后的下一张图片
# 假设输入图片大小为(50, 50)，输出图片大小也为(50, 50)
# 假设训练集包含1000个这样的输入输出样本
input_frames = []
output_frames = []
for i in range(1000):
    # 构造输入图片
    input_img = np.random.rand(10, 50, 50, 1)
    input_frames.append(input_img)
    # 构造输出图片
    output_img = np.random.rand(50, 50, 1)
    output_frames.append(output_img)

# 转换为numpy数组
input_frames = np.array(input_frames)
output_frames = np.array(output_frames)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3),
                     input_shape=(None, 50, 50, 1),
                     padding='same', return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())

model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3),
                     padding='same', return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())

model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3),
                     padding='same', return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())

model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3),
                     padding='same', return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())

model.add(Conv2D(filters=1, kernel_size=(3, 3),
                 activation='sigmoid',
                 padding='same', data_format='channels_last'))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(input_frames, output_frames,
          batch_size=10,
          epochs=20)

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时让我知道。