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龙图腾网获悉天津白马星球智能科技有限公司申请的专利一种基于意图解构的自然语言驱动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：CN121815043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610271324.1，技术领域涉及：H04N21/854；该发明授权一种基于意图解构的自然语言驱动视频生成方法是由汪洋设计研发完成，并于2026-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于意图解构的自然语言驱动视频生成方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于意图解构的自然语言驱动视频生成方法，涉及视频生成技术领域，包括以下步骤：接收用户的自然语言意图描述，据此得到包含多个按时间顺序排列的事件节点的结构化事件序列，每个事件节点包含场景、主体、行为结构化属性标签，且对于存在逻辑关联的事件节点对，被标记为时序关系或因果依赖关系中的至少一种；基于结构化事件序列及其节点间的逻辑关系，生成多条件控制信号组，与视频生成模型进行集成，驱动视频生成模型生成与结构化事件序列对应的视频流；其中，将第一类条件信号编码为视频生成模型在去噪过程中的文本提示嵌入，并将第二类条件信号编码为作用于视频生成模型潜在特征空间的时空注意力掩码或运动动力学先验向量。

本发明授权一种基于意图解构的自然语言驱动视频生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于意图解构的自然语言驱动视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收用户的自然语言意图描述； 将所述意图描述输入至时序-因果事件解析模型，输出结构化事件序列，其中，所述时序-因果事件解析模型基于预训练的语言模型构建，所述结构化事件序列包含多个按时间顺序排列的事件节点，每个事件节点至少包含场景、主体、行为三个结构化属性标签，且对于存在逻辑关联的事件节点对，被标记为时序关系或因果依赖关系中的至少一种； 基于所述结构化事件序列及其节点间的逻辑关系，生成多条件控制信号组，所述多条件控制信号组包括：用于控制单帧画面内容与事件属性一致的第一类条件信号、以及用于控制事件间视觉过渡与逻辑连贯的第二类条件信号； 将所述多条件控制信号组与视频生成模型进行集成，驱动所述视频生成模型生成与所述结构化事件序列对应的视频流；其中，所述集成通过以下方式实现：将所述第一类条件信号编码为所述视频生成模型在去噪过程中的文本提示嵌入，并将所述第二类条件信号编码为作用于所述视频生成模型潜在特征空间的时空注意力掩码或运动动力学先验向量； 所述生成多条件控制信号组，包括以下步骤： 对所述结构化事件序列中的每个事件节点，提取其场景、主体、行为属性标签，并组合为对应的文本提示句，作为该事件节点的第一类条件信号； 根据事件节点间的逻辑关系，构建时空约束图；对于被标记为因果依赖关系的两个事件节点，计算其对应的第一类条件信号在文本嵌入空间中的语义相似度，并基于语义相似度生成内容锚固强度参数； 将所述时空约束图与所述内容锚固强度参数共同编译为所述第二类条件信号； 所述第二类条件信号编码为作用于所述视频生成模型潜在特征空间的时空注意力掩码，包括以下步骤： 将附加有内容锚固强度参数的时空约束图映射为三维的注意力权重矩阵，其中，三维分别对应视频帧的批次维度、空间高度维度和空间宽度维度； 在所述视频生成模型的U-Net解码器的指定跨注意力层中，将所述注意力权重矩阵作为附加的注意力偏置引入，以在去噪过程中，增强对因果依赖事件所对应画面区域的语义一致性，同时弱化无关区域的干扰； 将所述第二类条件信号编码为运动动力学先验向量，包括以下步骤： 对于具有时序关系的连续事件节点，提取其行为属性标签中的动作动词； 利用预训练的动作动力学编码器，将所述动作动词转换为对应的运动轨迹特征向量； 将连续事件节点的运动轨迹特征向量进行平滑插值，形成一条跨事件节点的连续运动轨迹先验，作为所述运动动力学先验向量输入至所述视频生成模型的光流预测模块或运动补偿模块； 所述基于语义相似度生成内容锚固强度参数，通过逻辑影响因子预测网络实现，包括以下步骤： 将每一对具有因果依赖关系的事件节点的第一类条件信号，分别输入至文本编码器得到其语义嵌入，并计算两者的语义相似度； 同时，将前序事件节点与后续事件节点的属性标签集合进行拼接，输入至逻辑影响因子预测网络，预测得到逻辑影响因子向量，所述逻辑影响因子向量至少包括表征因果必要性强度的因果必要性强度分量； 将所述语义相似度与所述因果必要性强度分量进行加权融合，生成内容锚固强度参数。

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