北京百度网讯科技有限公司王硕寰获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利文生视频模型训练方法、基于文本生成视频的方法和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：CN119516419B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202410667838.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权文生视频模型训练方法、基于文本生成视频的方法和装置是由王硕寰;孙宇;吴华设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本文生视频模型训练方法、基于文本生成视频的方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了文生视频模型训练方法、基于文本生成视频的方法和装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及大模型、强化学习、监督学习等人工智能领域。具体实现方案为：将描述文本输入第一文生视频模型，得到待检测视频；将该待检测视频输入视频检测模型，得到该待检测视频对应的检测结果；根据该检测结果和训练样本，对该第一文生视频模型进行训练，得到第二文生视频模型。本公开实施例通过视频检测模型可以对文生视频模型生成的待检测视频进行检测，进而根据检测结果对文生视频模型进行再训练，从而提高模型生成的视频的质量。
本发明授权文生视频模型训练方法、基于文本生成视频的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种文生视频模型训练方法，包括： 将描述文本输入第一文生视频模型，得到待检测视频； 将所述待检测视频输入视频检测模型，得到所述待检测视频对应的检测结果； 根据所述检测结果，对所述第一文生视频模型进行训练，得到第二文生视频模型，包括：根据第一优化函数，对所述第一文生视频模型的参数进行调整，得到第二文生视频模型；其中，第一优化函数是根据所述检测结果、训练样本和基于所述描述文本生成所述待检测视频的第一概率确定的； 所述第一优化函数的公式如下： 其中，x代表第一文生视频模型生成的视频；z代表输入第一文生视频模型的描述文本；Dunlabeled代表强化学习样本；Dlabeled代表监督学习样本；θ代表待优化的模型参数；pθx│z代表在当前模型下基于z生成x的第一概率；代表视频文本相关性模型输出的相关性得分，代表视频美观度模型输出的美观度得分；γ、β均为调节系数；表示平均值。
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