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龍圖騰網獲悉北京達佳互聯信息技術有限公司申請的專利多媒體資源生成模型的訓練及多媒體資源生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120494015B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510983252.9，技術領域涉及：G06N3/08；該發明授權多媒體資源生成模型的訓練及多媒體資源生成方法是由達鋮;楊歡;張迪;蓋坤設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本多媒體資源生成模型的訓練及多媒體資源生成方法在說明書摘要公布了：本公開關于一種多媒體資源生成模型的訓練及多媒體資源生成方法，該訓練方法包括基于第一當前加噪時間步對應的第一預設噪聲信息，對多個當前生成描述信息各自對應的至少一個預設多媒體資源進行加噪處理；將得到的當前加噪隱空間特征、第一當前加噪時間步和每個當前生成描述信息輸入預設獎勵模型進行獎勵預測，得到第一預測獎勵數據，并確定獎勵損失信息；基于當前加噪隱空間特征、每個當前生成描述信息和第一預設噪聲信息確定待訓練多媒體資源生成模型對應的噪聲預測損失信息；基于噪聲預測損失信息和獎勵損失信息，對待訓練多媒體資源生成模型進行迭代訓練，得到多媒體資源生成模型。利用本公開實施例可以提升多媒體資源生成模型的生成效果。

本發明授權多媒體資源生成模型的訓練及多媒體資源生成方法在權利要求書中公布了：1.一種多媒體資源生成模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取多個當前生成描述信息各自對應的至少一個預設多媒體資源； 基于第一當前加噪時間步對應的第一預設噪聲信息，對所述至少一個預設多媒體資源進行加噪處理，得到每個當前生成描述信息對應的至少一個當前加噪隱空間特征，所述第一當前加噪時間步為第一預設時間步區間中當前訓練輪次對應的加噪時間步； 將所述至少一個當前加噪隱空間特征、所述第一當前加噪時間步和每個當前生成描述信息輸入預設獎勵模型進行獎勵預測，得到第一預測獎勵數據，所述第一預測獎勵數據用于衡量對應的預設多媒體資源的質量優劣程度； 根據所述第一預測獎勵數據，確定獎勵損失信息； 基于所述至少一個當前加噪隱空間特征、所述每個當前生成描述信息和所述第一預設噪聲信息對待訓練多媒體資源生成模型進行去噪推理，得到所述待訓練多媒體資源生成模型對應的噪聲預測損失信息； 基于所述噪聲預測損失信息和所述獎勵損失信息，對所述待訓練多媒體資源生成模型進行迭代訓練，得到多媒體資源生成模型。

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