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龙图腾网获悉百度时代网络技术(北京)有限公司申请的专利视频生成方法、深度学习模型的训练方法、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：CN116112621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310117592.4，技术领域涉及：H04N5/265；该发明授权视频生成方法、深度学习模型的训练方法、装置和设备是由陈妙;聂卫国;张玉东;高倩;姜宁设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频生成方法、深度学习模型的训练方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种视频生成方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、视频处理、自然语言处理技术领域。具体实现方案为：生成用于描述目标对象的文本概要；将文本概要划分为多个文本，获取与多个文本各自对应的多个候选视频集合；确定候选视频集合中候选视频的景别特征、类别特征以及相邻文本的候选视频之间的衔接性特征；根据景别特征、类别特征以及衔接性特征，从每个文本的候选视频集合中确定该文本的目标视频；以及根据多个文本各自的目标视频，生成针对目标对象的视频。本公开还提供了一种深度学习模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质。

本发明授权视频生成方法、深度学习模型的训练方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种视频生成方法，包括： 生成用于描述目标对象的文本概要； 将所述文本概要划分为多个文本，获取与所述多个文本各自对应的多个候选视频集合； 确定所述候选视频集合中候选视频的景别特征、类别特征以及相邻文本的候选视频之间的衔接性特征； 根据所述景别特征、类别特征以及所述衔接性特征，从每个文本的候选视频集合中确定该文本的目标视频；以及 根据所述多个文本各自的目标视频，生成针对所述目标对象的视频； 其中，所述根据所述景别特征、类别特征以及所述衔接性特征，从每个文本的候选视频集合中确定该文本的目标视频包括： 以每个文本为节点，以相邻文本的候选视频之间的衔接性特征为边，生成包含多个通路的树结构，所述通路包括与所述多个文本各自对应的多个节点、每个节点在当前通路的候选视频以及相邻节点的候选视频之间的衔接性特征； 针对每个通路，根据该通路中每个节点的配音时长要求、景别要求、类别要求以及所述相邻节点的候选视频之间的衔接性特征，确定该通路的评估值； 根据所述评估值，从所述多个通路中选取目标通路；以及 将所述目标通路中各节点的候选视频确定为目标视频。

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