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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于时空表征对齐的个性化视频生成模型训练和推理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：CN121074561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511616564.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于时空表征对齐的个性化视频生成模型训练和推理方法是由高峰;王耀威;鲍秉坤;许轩诚设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空表征对齐的个性化视频生成模型训练和推理方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于时空表征对齐的个性化视频生成模型训练和推理方法，包括：将第一图像数据输入扩散视频模型的空间变换器，得到第一图像数据对应的中间特征，基于中间特征和全局编码特征训练空间变换器；将第一视频数据输入扩散视频模型，获取扩散视频模型输出的第一视频数据对应的重建视频数据，基于每一帧视频数据对应的中间光流特征和标准光流特征训练时间变换器。本申请实施例通过全局编码特征对空间变换器进行训练，以增强模型全局监督和交互的能力，并通过标准光流特征对时间变化器进行训练以增强模型捕捉物体层面的运动的能力，从而提高模型生成视频中主体与运动模式的还原度。

本发明授权基于时空表征对齐的个性化视频生成模型训练和推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空表征对齐的个性化视频生成模型训练方法，其特征在于，包括： 将第一图像数据输入扩散视频模型的空间变换器，得到所述第一图像数据对应的中间特征，所述第一图像数据为输入数据集中的任一图像数据，所述中间特征为所述空间变换器输出的不同尺度的特征图中最大尺度的特征图； 将所述第一图像数据输入训练好的自监督编码器，得到所述第一图像数据对应的全局编码特征，所述全局编码特征包括所述第一图像数据的上下文信息，所述中间特征和所述全局编码特征用于提取所述第一图像数据中的主体信息； 基于所述中间特征和所述全局编码特征训练所述扩散视频模型的空间变换器； 将第一视频数据输入所述扩散视频模型，获取所述扩散视频模型输出的所述第一视频数据对应的重建视频数据，所述第一视频数据为所述输入数据集中的任一视频数据； 将所述第一视频数据和所述重建视频数据分别输入预训练的光流编码器，得到所述第一视频数据中每一帧视频数据对应的中间光流特征和标准光流特征，所述中间光流特征和所述标准光流特征用于捕捉所述第一视频数据的运动信息； 基于所述每一帧视频数据对应的中间光流特征和标准光流特征训练所述扩散视频模型的时间变换器； 基于训练好的空间变换器和训练好的时间变换器，组合得到训练好的扩散视频模型。

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