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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于运动聚焦注意力与解耦控制的舞蹈视频生成方法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：CN121531199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610052319.1，技术领域涉及：H04N21/81；该发明授权基于运动聚焦注意力与解耦控制的舞蹈视频生成方法是由刘长红;杨海;吴超;詹栩设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动聚焦注意力与解耦控制的舞蹈视频生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及音乐条件化视频生成技术领域，具体为基于运动聚焦注意力与解耦控制的舞蹈视频生成方法，包括：提取音乐特征、参考图像特征和文本特征；对训练视频添加噪声后与多模态特征输入去噪网络；通过运动聚焦注意力机制对人物区域划分并采用差异化时序移位步长聚合历史帧信息；通过交叉注意力机制实现音乐与视频的帧级对齐；通过解耦交叉注意力机制分别处理文本和图像条件并加权融合；计算噪声预测损失优化模型。本发明有效解决了人物身份不一致、动作不连贯和音画不同步问题，生成高质量舞蹈视频。

本发明授权基于运动聚焦注意力与解耦控制的舞蹈视频生成方法在权利要求书中公布了：1.基于运动聚焦注意力与解耦控制的舞蹈视频生成方法，其特征在于，包括： S100：获取音乐序列、人物参考图像和文本描述，分别提取音乐特征、参考图像特征和文本特征； S200：在潜在空间中对训练视频添加噪声得到加噪后的潜在特征，将所述加噪后的潜在特征与所述音乐特征、所述参考图像特征和所述文本特征一同输入去噪网络； S300：在所述去噪网络中，通过运动聚焦注意力机制对所述加噪后的潜在特征定位人物区域并划分为不同运动区域，对不同运动区域采用差异化的时序移位步长聚合历史帧信息并与当前帧特征进行注意力计算，得到视频特征； S400：通过交叉注意力机制将所述音乐特征与所述视频特征进行帧级对齐； S500：通过解耦交叉注意力机制分别处理所述文本特征和所述参考图像特征，将所述文本特征输入至全部交叉注意力层，将所述参考图像特征输入至特定交叉注意力层，对两路注意力输出进行加权融合； S600：所述去噪网络预测所述加噪后的潜在特征中的噪声，计算预测噪声与实际添加噪声之间的损失，通过反向传播优化模型参数； 所述不同运动区域的划分步骤包括： 在所述加噪后的潜在特征上定位人物中心区域； 将所述人物中心区域划分为中心区域和边缘区域； 所述对不同运动区域采用差异化的时序移位步长包括： 对所述中心区域的特征块采用第一时序移位步长进行块移位操作； 对所述边缘区域的特征块采用第二时序移位步长进行块移位操作； 所述第二时序移位步长大于所述第一时序移位步长。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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