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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳科技創(chuàng)新研究院)申請的專利一種基于大語言模型的古詩詞到視頻的生成方法及裝置獲國家發(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：CN119415674B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04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：202510025829.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/334；該發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的古詩詞到視頻的生成方法及裝置是由白雪峰;裴振武;陳科海;張民設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大語言模型的古詩詞到視頻的生成方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于大語言模型的古詩詞到視頻的生成方法及裝置，涉及視頻生成技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：構(gòu)建古詩詞知識庫；根據(jù)大語言模型采用SoftPrompt訓(xùn)練方法，得到訓(xùn)練好的故事學(xué)習(xí)向量；根據(jù)待生成古詩詞數(shù)據(jù)、對應(yīng)的文本知識、訓(xùn)練好的故事學(xué)習(xí)向量以及大語言模型，得到待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事；根據(jù)待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事、預(yù)設(shè)的提示詞以及大語言模型，得到待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的劇本；根據(jù)劇本、圖片知識以及圖片生成模型，生成待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事圖片；根據(jù)故事圖片以及視頻生成模型，生成待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的視頻。采用本發(fā)明，可以解決古詩詞視頻數(shù)據(jù)集匱乏的問題，提升了古詩詞視頻的生成質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的古詩詞到視頻的生成方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的古詩詞到視頻的生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1、構(gòu)建古詩詞知識庫，所述古詩詞知識庫包括文本知識和圖片知識；S2、根據(jù)大語言模型采用SoftPrompt訓(xùn)練方法，得到訓(xùn)練好的故事學(xué)習(xí)向量；S3、獲取待生成古詩詞數(shù)據(jù)，在所述古詩詞知識庫中查找出所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本知識，根據(jù)所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)、對應(yīng)的文本知識、訓(xùn)練好的故事學(xué)習(xí)向量以及所述大語言模型，得到所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事；S4、根據(jù)所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事、預(yù)設(shè)的提示詞以及所述大語言模型，得到所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的劇本；S5、根據(jù)所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的劇本、圖片知識以及圖片生成模型，生成待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事圖片；S6、根據(jù)待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事圖片以及視頻生成模型，生成待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的視頻；其中，所述S2的根據(jù)大語言模型采用SoftPrompt訓(xùn)練方法，得到訓(xùn)練好的故事學(xué)習(xí)向量，包括：獲取訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括樣本古詩詞以及樣本古詩詞對應(yīng)的真值故事序列；對初始的大語言模型中的模型參數(shù)進(jìn)行凍結(jié)，將樣本古詩詞輸入到凍結(jié)后的大語言模型，根據(jù)待訓(xùn)練的故事學(xué)習(xí)向量Prompt，得到樣本古詩詞對應(yīng)的預(yù)測故事序列；將樣本古詩詞對應(yīng)的預(yù)測故事序列與真值故事序列進(jìn)行比較，根據(jù)交叉熵?fù)p失函數(shù)對待訓(xùn)練的Prompt進(jìn)行訓(xùn)練，所述交叉熵?fù)p失函數(shù)的公式如下式（1）： 1其中，T為真值故事序列的長度，表示在樣本古詩詞X和softprompt為P的條件下，大語言模型預(yù)測出真值故事序列中第i個詞語的概率；迭代訓(xùn)練，直到損失函數(shù)達(dá)到收斂，停止訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的故事學(xué)習(xí)向量Prompt；其中，所述S4的根據(jù)所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事、預(yù)設(shè)的提示詞以及所述大語言模型，得到所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的劇本，包括：S41、使用預(yù)設(shè)規(guī)則將所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事進(jìn)行分解，得到文字描述序列；S42、使用大語言模型對所述待生成古詩詞數(shù)據(jù)對應(yīng)的故事中的人物信息和地點(diǎn)信息進(jìn)行提取；S43、根據(jù)所述文字描述序列、提取的人物信息和地點(diǎn)信息、以及預(yù)設(shè)的提示詞，生成四個劇本，其中，所述四個劇本中的第一劇本描述故事的主要任務(wù)和主要場景，所述四個劇本中的第二劇本描述故事的視頻片段，所述四個劇本中的第三劇本描述人物場景對應(yīng)關(guān)系，所述四個劇本中的第四劇本描述持續(xù)時間。

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