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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多尺度与CLIP语义监督的AI视频质量评估方法及装置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：CN118982777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411040266.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于多尺度与CLIP语义监督的AI视频质量评估方法及装置是由周晓巍;李佳泽设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度与CLIP语义监督的AI视频质量评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度与CLIP语义监督的AI视频质量评估方法及装置，该方法结合了CLIP语义监督和交叉注意力机制。具体实现包括：为了对视频内容中嵌入的信息进行最大化提取和利用，分别从单个帧、帧片段和整个视频三个层面进行视频分析；为了确保生成的视频与提供的提示保持一致，本发明引入了提示语义监督模块，该模块利用CLIP文本编码器的编码能力，语义地评估视频与提示之间的一致性；考虑到人工智能生成视频的语义变化，本发明还引入了语义突变感知模块，该模块具备捕捉帧间微妙语义变化的基本建模能力。最终，通过我们精心设计的模型，可以有效地评估人工智能生成视频的质量。

本发明授权基于多尺度与CLIP语义监督的AI视频质量评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度与CLIP语义监督的AI视频质量评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1获取AI生成的原始视频数据，并处理成视频帧和视频段数据； 2对视频帧和视频段数据进行数据增强，采用基于CLIP的语义监督，分别评估视频帧和视频段和原始视频内容与其提示词之间的语义一致性，并基于视频帧的语义信息检测视频帧之间的语义突变，预测视频帧数据、视频段数据和原始视频数据的评分； 基于CLIP的语义监督具体为：利用CLIP的文本编码器对生成视频的提示词进行编码，通过在CLIP文本编码器最后两层transformer加入适配器的训练，使得编码信息更加语义相关； 检测视频帧之间的语义突变具体为：基于语义突变感知模块SMA利用CLIP的图像编码器对视频帧的语义信息进行编码，将每个视频帧特征的cls特征作为视频帧的语义信息，在图像编码器后两层transformer加入适配器adapter使其编码的特征与评估特征更相关，通过一个交叉注意层来捕捉帧间的语义变化，将该特征融合到视频分支模型的评估头上； 3综合视频帧、视频段和原始视频数据评分得到最终的预测分数，实现视频质量评估。

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