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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京銜遠有限公司;北京銜遠科技有限公司申請的專利運動視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120264038B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510735996.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04N21/234；該發(fā)明授權(quán)運動視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由賈國力;田鍇;謝樹雷;鄭元春設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本運動視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種運動視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法通過獲取參考視頻，并獲取運動視頻生成的基座模型，為基座模型的空間模塊和時間模塊分別注入LoRA組件，對該LoRA組件使用異步訓(xùn)練策略進行訓(xùn)練，再接收生成目標(biāo)運動視頻指令，確定LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重，使用目標(biāo)權(quán)重將LoRA組件與基座模型融合，基于該運動視頻指令使用融合后的基座模型生成該目標(biāo)運動視頻，實現(xiàn)了無需軌跡引導(dǎo)，使用參考視頻提供的運動信息生成運動視頻，且通過異步訓(xùn)練策略依次訓(xùn)練微調(diào)空間模塊LoRA組件和時間模塊LoRA組件的參數(shù)，能夠提高目標(biāo)運動視頻的可控性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)運動視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種運動視頻生成方法，用于在創(chuàng)意遷移的廣告設(shè)計、視頻虛擬試衣、動漫制作或視頻換臉應(yīng)用場景中生成運動視頻，其特征在于，包括： 獲取參考視頻，所述參考視頻至少包括第一運動對象的運動信息； 獲取運動視頻生成的基座模型，為所述基座模型的空間模塊和時間模塊分別注入低秩適應(yīng)LoRA組件，并對空間模塊LoRA組件和時間模塊LoRA組件使用異步訓(xùn)練策略進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的空間模塊LoRA組件和訓(xùn)練后的時間模塊LoRA組件； 接收生成目標(biāo)運動視頻指令，所述生成目標(biāo)運動視頻指令至少包括目標(biāo)運動視頻中第二運動對象的運動信息，所述第二運動對象的運動信息與參考視頻中第一運動對象的運動信息一致； 確定空間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重和時間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重； 使用空間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重和時間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重將所述訓(xùn)練后的空間模塊LoRA組件和訓(xùn)練后的時間模塊LoRA組件與所述基座模型融合，得到融合后的視頻生成模型； 基于所述生成目標(biāo)運動視頻指令、使用所述融合后的視頻生成模型生成所述目標(biāo)運動視頻； 確定空間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重，包括： 獲取接收生成目標(biāo)運動視頻指令類型； 基于所述指令類型確定編輯類型； 確定所述編輯類型對應(yīng)的空間模塊LoRA組件權(quán)重為所述空間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重； 確定時間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重，包括： 確定所述時間模塊LoRA組件的初始權(quán)重； 基于所述生成目標(biāo)運動視頻指令、使用未融合所述時間模塊LoRA組件權(quán)重的基座模型生成第一運動視頻； 基于所述生成目標(biāo)運動視頻指令、使用融合了所述時間模塊LoRA組件初始權(quán)重的基座模型生成第二運動視頻； 響應(yīng)于確定所述第一運動視頻與所述第二運動視頻的內(nèi)容一致性小于或者等于第一預(yù)設(shè)閾值，增加所述初始權(quán)重，得到更新后的時間模塊LoRA組件權(quán)重；或者 響應(yīng)于確定所述第一運動視頻與所述第二運動視頻的內(nèi)容一致性大于或者等于第二預(yù)設(shè)閾值，減小所述初始權(quán)重，得到更新后的時間模塊LoRA組件權(quán)重；所述第二預(yù)設(shè)閾值大于所述第一預(yù)設(shè)閾值； 迭代執(zhí)行基于所述生成目標(biāo)運動視頻指令、使用融合了所述更新后的時間模塊LoRA組件初始權(quán)重的基座模型生成更新后的第二運動視頻操作，直至滿足迭代終止條件；所述迭代終止條件包括所述第一運動視頻與所述更新后的第二運動視頻的內(nèi)容一致性大于第一預(yù)設(shè)閾值且小于第二預(yù)設(shè)閾值； 確定滿足迭代終止條件時的更新后的時間模塊LoRA組件權(quán)重為所述時間模塊LoRA組件的目標(biāo)權(quán)重。

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