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龍圖騰網(wǎng)獲悉浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司申請的專利一種文生視頻生成方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119946378B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510406455.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04N21/81；該發(fā)明授權(quán)一種文生視頻生成方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由張潤澤;范寶余;王立;王麗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種文生視頻生成方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種文生視頻生成方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：將文本描述和噪聲向量輸入至按照預(yù)設(shè)蒸餾策略訓(xùn)練的第一文生視頻模型，以生成與文本描述匹配的視頻和相應(yīng)的視頻隱向量；預(yù)設(shè)蒸餾策略為利用學(xué)生模型和基于注意力機(jī)制的擴(kuò)散模型依次對歷史高分辨率視頻進(jìn)行去噪，并基于去噪結(jié)果對應(yīng)的損失對預(yù)設(shè)學(xué)生模型的模型參數(shù)進(jìn)行更新；對視頻隱向量進(jìn)行上采樣，并對得到的采樣后向量和噪聲向量進(jìn)行拼接；將拼接后向量輸入至基于多路狀態(tài)空間模型的第二文生視頻模型，以生成目標(biāo)文生視頻。本申請?jiān)诨谧⒁饬C(jī)制的基礎(chǔ)上結(jié)合多路狀態(tài)空間模型，通過多次推理，可提高文生視頻的分辨率以及文生視頻的生成效率。

本發(fā)明授權(quán)一種文生視頻生成方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種文生視頻生成方法，其特征在于，包括：將目標(biāo)文本描述和第一噪聲向量輸入至第一文生視頻模型，以生成與所述目標(biāo)文本描述匹配的視頻和相應(yīng)的第一視頻隱向量；所述第一文生視頻模型為利用訓(xùn)練集并按照預(yù)設(shè)蒸餾策略對預(yù)設(shè)學(xué)生模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型，所述預(yù)設(shè)蒸餾策略為利用所述預(yù)設(shè)學(xué)生模型和基于注意力機(jī)制的第一擴(kuò)散模型依次對所述訓(xùn)練集中的歷史高分辨率視頻進(jìn)行去噪，并基于去噪結(jié)果對應(yīng)的損失對所述預(yù)設(shè)學(xué)生模型的模型參數(shù)進(jìn)行更新；對所述第一視頻隱向量進(jìn)行上采樣，得到第一采樣后向量，并對所述第一采樣后向量和第二噪聲向量進(jìn)行拼接得到第一拼接后向量；將所述第一拼接后向量輸入至第二文生視頻模型，以生成與所述目標(biāo)文本描述匹配的目標(biāo)文生視頻；所述第二文生視頻模型為利用所述訓(xùn)練集對基于多路狀態(tài)空間模型的第二擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型。

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