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龙图腾网获悉北京人形机器人创新中心有限公司申请的专利一种流匹配生成模型的训练方法、推理方法及相关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：CN120597950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510771202.4，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种流匹配生成模型的训练方法、推理方法及相关装置是由苏一飞;刘宁;陈东;赵震;车正平;伍堃;徐志远;唐剑设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流匹配生成模型的训练方法、推理方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种流匹配生成模型的训练方法、推理方法及相关装置，用于提升训练后的流匹配生成模型所预测的动作序列的准确性。本发明实施例方法包括：获取噪声、时刻t及第一动作的环境特征，第一动作的环境特征至少包括第一动作的观测值；将噪声、时刻t及环境特征输入至初始化的流匹配生成模型，以得到输出的t+1时刻的条件概率路径的预测速度场向量；利用预设的损失函数计算预测速度场向量与真实速度场向量之间的损失，预设的损失函数包括第一损失函数和第二损失函数中的至少一项，以及第三损失函数；利用损失和反向传播算法，对初始化的流匹配生成模型进行训练，直至流匹配生成模型收敛为止，以得到训练后的流匹配生成模型。

本发明授权一种流匹配生成模型的训练方法、推理方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种流匹配生成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取噪声、时刻t及第一动作的环境特征，其中，所述第一动作的环境特征至少包括第一动作的观测值； 将所述噪声、所述时刻t及所述环境特征输入至初始化的流匹配生成模型，以得到所述初始化的流匹配生成模型所输出的t+1时刻的条件概率路径的预测速度场向量； 利用预设的损失函数计算所述预测速度场向量与真实速度场向量之间的损失，其中，所述预设的损失函数包括第一损失函数和第二损失函数中的至少一项，以及第三损失函数，所述第一损失函数用于根据所述时刻t和所述t+1时刻之间的任意两个时刻的预测速度场向量之间的差异，自适应地约束所述任意两个时刻的预测速度场向量之间的差异最小化，所述第二损失函数用于根据从所述时刻t和所述t+1时刻之间的不同时刻出发的动作在未来的u1时刻的预测动作之间的差异，自适应地约束从所述不同时刻出发的动作在未来u1时刻的预测动作会聚至同一位置，所述第三损失函数用于约束所述预测速度场与所述真实速度场之间的损失最小化； 利用所述损失和反向传播算法，对所述初始化的流匹配生成模型进行训练，直至所述流匹配生成模型收敛为止，以得到训练后的流匹配生成模型。

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