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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于大语言模型的古诗词到视频的生成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：CN119415674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510025829.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于大语言模型的古诗词到视频的生成方法及装置是由白雪峰;裴振武;陈科海;张民设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的古诗词到视频的生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大语言模型的古诗词到视频的生成方法及装置，涉及视频生成技术领域。方法包括：构建古诗词知识库；根据大语言模型采用SoftPrompt训练方法，得到训练好的故事学习向量；根据待生成古诗词数据、对应的文本知识、训练好的故事学习向量以及大语言模型，得到待生成古诗词数据对应的故事；根据待生成古诗词数据对应的故事、预设的提示词以及大语言模型，得到待生成古诗词数据对应的剧本；根据剧本、图片知识以及图片生成模型，生成待生成古诗词数据对应的故事图片；根据故事图片以及视频生成模型，生成待生成古诗词数据对应的视频。采用本发明，可以解决古诗词视频数据集匮乏的问题，提升了古诗词视频的生成质量。

本发明授权一种基于大语言模型的古诗词到视频的生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的古诗词到视频的生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构建古诗词知识库，所述古诗词知识库包括文本知识和图片知识；S2、根据大语言模型采用SoftPrompt训练方法，得到训练好的故事学习向量；S3、获取待生成古诗词数据，在所述古诗词知识库中查找出所述待生成古诗词数据对应的文本知识，根据所述待生成古诗词数据、对应的文本知识、训练好的故事学习向量以及所述大语言模型，得到所述待生成古诗词数据对应的故事；S4、根据所述待生成古诗词数据对应的故事、预设的提示词以及所述大语言模型，得到所述待生成古诗词数据对应的剧本；S5、根据所述待生成古诗词数据对应的剧本、图片知识以及图片生成模型，生成待生成古诗词数据对应的故事图片；S6、根据待生成古诗词数据对应的故事图片以及视频生成模型，生成待生成古诗词数据对应的视频；其中，所述S2的根据大语言模型采用SoftPrompt训练方法，得到训练好的故事学习向量，包括：获取训练样本，所述训练样本包括样本古诗词以及样本古诗词对应的真值故事序列；对初始的大语言模型中的模型参数进行冻结，将样本古诗词输入到冻结后的大语言模型，根据待训练的故事学习向量Prompt，得到样本古诗词对应的预测故事序列；将样本古诗词对应的预测故事序列与真值故事序列进行比较，根据交叉熵损失函数对待训练的Prompt进行训练，所述交叉熵损失函数的公式如下式（1）： 1其中，T为真值故事序列的长度，表示在样本古诗词X和softprompt为P的条件下，大语言模型预测出真值故事序列中第i个词语的概率；迭代训练，直到损失函数达到收敛，停止训练，得到训练好的故事学习向量Prompt；其中，所述S4的根据所述待生成古诗词数据对应的故事、预设的提示词以及所述大语言模型，得到所述待生成古诗词数据对应的剧本，包括：S41、使用预设规则将所述待生成古诗词数据对应的故事进行分解，得到文字描述序列；S42、使用大语言模型对所述待生成古诗词数据对应的故事中的人物信息和地点信息进行提取；S43、根据所述文字描述序列、提取的人物信息和地点信息、以及预设的提示词，生成四个剧本，其中，所述四个剧本中的第一剧本描述故事的主要任务和主要场景，所述四个剧本中的第二剧本描述故事的视频片段，所述四个剧本中的第三剧本描述人物场景对应关系，所述四个剧本中的第四剧本描述持续时间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。