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龙图腾网获悉中电信人工智能科技(北京)有限公司申请的专利视频数据的生成方法及装置、非易失性存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119233045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411274986.1，技术领域涉及：H04N21/8549；该发明授权视频数据的生成方法及装置、非易失性存储介质是由赵健设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频数据的生成方法及装置、非易失性存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种视频数据的生成方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取初始视频数据；对初始视频数据中的原始图像进行分析，得到深度学习模型输出的多个图像块以及多个图像块分别对应的注意力图；在注意力图中确定注意力得分满足第一预设条件的目标注意力图；将目标注意力图对应的目标图像块转化为掩码图像块；利用第二深度学习模型对掩码图像块进行修复处理，得到目标图像块；将目标图像块与原始图像进行融合处理，得到目标图像，并将目标图像更新至初始视频数据中，得到目标视频数据。本申请解决了由于相关技术无法高效地对视频数据进行扩增，造成的无法提供充分的深度学习模型的训练样本的技术问题。

本发明授权视频数据的生成方法及装置、非易失性存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频数据的生成方法，其特征在于，包括： 获取初始视频数据； 利用第一深度学习模型对所述初始视频数据中的原始图像进行分析，得到所述深度学习模型输出的多个图像块以及多个所述图像块分别对应的注意力图，其中，所述注意力图中包括：所述图像块对应的注意力得分； 在所述注意力图中确定所述注意力得分满足第一预设条件的目标注意力图； 将所述目标注意力图对应的目标图像块转化为掩码图像块； 利用第二深度学习模型对所述掩码图像块进行修复处理，得到目标图像块，其中，所述第二深度学习模型中包括：U-Net模型，所述U-Net模型中包括：第二变分自编码器以及第二变分自解码器； 所述第二深度学习模型为通过如下方法训练的得到的：在所述初始视频数据中提取n帧除所述原始图像以外的第一图像，对所述第一图像进行特征提取，得到第一图像特征；获取用于描述所述第一图像的文本信息，对所述文本信息进行特征提取，得到文本特征；利用第二变分自编码器将所述第一图像从图像空间压缩至潜在空间，得到第二图像特征，其中，所述潜在空间的维度小于所述图像空间的维度；确定所述文本特征与所述第二图像特征之间的注意力权重，根据所述注意力权重，对所述第一图像特征进行加权求和，得到第三图像特征；利用所述第二变分自解码器将所述第三图像特征从所述潜在空间还原至所述图像空间，得到第四图像特征；根据所述第一图像特征与所述第四图像特征之间的误差，确定第一损失函数，在所述第一损失函数满足第二预设条件的情况下，得到所述U-Net模型中的模型参数；利用所述U-Net模型中的模型权重参数替换所述第二深度学习模型中的模型权重参数，得到完成训练的第二深度学习模型； 将所述目标图像块与所述原始图像进行融合处理，得到目标图像，并将所述目标图像更新至所述初始视频数据中，得到目标视频数据。

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