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龙图腾网获悉广州方舟信息科技有限公司申请的专利视频生成模型的训练方法、视频生成方法、装置和设备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：CN119152311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411403535.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权视频生成模型的训练方法、视频生成方法、装置和设备是由谢方敏;周峰;郭陟;陈蔚岳设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频生成模型的训练方法、视频生成方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种视频生成模型的训练方法、视频生成方法、装置和设备，涉及人工智能技术。该方法包括：针对由包含不同医学部位的静态图像组成的训练数据，通过图像分类确定表示不同医学部位所属类型的选择系数矩阵；将选择系数矩阵与初始化的权重矩阵融合，得到运动模版矩阵；将静态图像输入VAE编码器，通过VAE编码器输出编码潜在表示；将编码潜在表示输入UNET网络，并将运动模版矩阵加入UNET网络的时间注意力层中；将加入运动模版矩阵的UNET网络的输出结果输入VAE解码器，通过VAE解码器生成当前视频；基于与静态图像对应的真实视频和当前视频计算当前损失，并根据当前损失优化UNET网络的时间注意力层和权重矩阵的参数。本申请能提升生成医学部位动画的真实性。

本发明授权视频生成模型的训练方法、视频生成方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种视频生成模型的训练方法，其特征在于，所述视频生成模型包括预训练的VAE编码器、VAE解码器和UNET网络，所述UNET网络包括多组由时间注意力层和空间注意力层组成的注意力层，所述方法包括： 针对由包含不同医学部位的静态图像组成的训练数据，通过图像分类确定表示所述静态图像中不同医学部位所属类型的选择系数矩阵； 将所述选择系数矩阵与预先初始化的权重矩阵进行融合，得到运动模版矩阵，其中，所述权重矩阵用于表征所述不同医学部位的运动趋势信息； 将所述静态图像输入所述VAE编码器，通过所述VAE编码器输出编码潜在表示； 将所述编码潜在表示输入所述UNET网络，并将所述运动模版矩阵加入所述UNET网络的时间注意力层中； 将加入所述运动模版矩阵的UNET网络的输出结果输入所述VAE解码器，通过所述VAE解码器生成当前视频； 基于与所述静态图像对应的真实视频和所述当前视频计算当前损失，并根据所述当前损失优化所述UNET网络的时间注意力层和所述权重矩阵的参数，其中，所述UNET网络的空间注意力层的参数在训练过程中冻结。

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