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申请/专利权人：星凡星启(成都)科技有限公司
摘要：本发明公开了基于扩散模型的视频生成方法、装置以及设备，包括：得到若干张抽帧图片；构建出若干个图片组；将初始数据空间中的图片组映射至隐空间；构建待训练扩散模型；为图片组中的每个隐变量添加噪声；将图片组输入待训练扩散模型中，得到每个图片组对应的若干个预测噪声和若干个预测图片差异，以及若干个图片组之间对应的预测图片组差异；根据若干个预测噪声、若干个预测图片差异以及若干个预测图片组差异，对待训练扩散模型的神经网络参数进行调节，并在当满足预设训练要求时，将待训练扩散模型作为目标扩散模型。本发明属于视频预测领域。本发明可以使基于扩散模型预测得到的视频保持时间一致性。
主权项：1.基于扩散模型的视频生成方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理视频以预设步长进行抽帧，得到若干张抽帧图片；按照若干张抽帧图片的时间顺序和预设构建数量，构建出若干个图片组，其中，预设构建数量至少为3张，并且除第一个图片组外，每个图片组依次包含上一个图片组中的第一张抽帧图片和最后一张抽帧图片；将初始数据空间中的图片组映射至隐空间，其中，图片组中的每张抽帧图片对应一个隐变量；构建待训练扩散模型，所述待训练扩散模型的输入为图片组，所述待训练扩散模型的输出为预测噪声、预测图片组差异与预测图片差异；按照预设噪声添加规则，为图片组中的每个隐变量添加噪声；将图片组输入所述待训练扩散模型中，得到每个图片组对应的若干个预测噪声和若干个预测图片差异，以及若干个图片组之间对应的预测图片组差异；根据若干个预测噪声、若干个预测图片差异以及若干个预测图片组差异，对所述待训练扩散模型的神经网络参数进行调节，并在当满足预设训练要求时，将所述待训练扩散模型作为目标扩散模型。
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百度查询： 星凡星启(成都)科技有限公司 基于扩散模型的视频生成方法、装置以及设备
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