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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州字節(jié)方舟科技有限公司申請的專利一種基于AIGC的創(chuàng)作內(nèi)容生成方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品獲國家發(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：CN119621948B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02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：202510170291.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/334；該發(fā)明授權(quán)一種基于AIGC的創(chuàng)作內(nèi)容生成方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品是由虞康;丁東照;卓凌云;梁宇龍;潘露彬;雷華軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于AIGC的創(chuàng)作內(nèi)容生成方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于AIGC的創(chuàng)作內(nèi)容生成方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括確定創(chuàng)作內(nèi)容的主題與風(fēng)格，并結(jié)合目標(biāo)受眾信息進(jìn)行初步內(nèi)容創(chuàng)作，生成初步創(chuàng)作內(nèi)容框架；對初步創(chuàng)作內(nèi)容框架進(jìn)行情感豐富化和創(chuàng)意增強(qiáng)處理，并獲取處理后的創(chuàng)作內(nèi)容框架和對應(yīng)的創(chuàng)作元素集；基于創(chuàng)作元素集中不同創(chuàng)作元素的歷史組合數(shù)據(jù)，在進(jìn)行創(chuàng)作效果導(dǎo)向的優(yōu)化的內(nèi)容生成模型中，根據(jù)創(chuàng)作元素的創(chuàng)新因子關(guān)聯(lián)系數(shù)及對應(yīng)的創(chuàng)作優(yōu)化策略，確定最優(yōu)創(chuàng)作內(nèi)容生成策略；根據(jù)最優(yōu)創(chuàng)作內(nèi)容生成策略，利用優(yōu)化的內(nèi)容生成模型智能生成最終的創(chuàng)作內(nèi)容；本申請?jiān)诒ＷC內(nèi)容生成效率的同時，提升生成內(nèi)容的個性化水平，滿足不同用戶群體的多樣化需求。

本發(fā)明授權(quán)一種基于AIGC的創(chuàng)作內(nèi)容生成方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AIGC的創(chuàng)作內(nèi)容生成方法，其特征在于，包括：獲取創(chuàng)作需求信息、創(chuàng)作風(fēng)格偏好及目標(biāo)受眾信息；分析所述創(chuàng)作需求信息和創(chuàng)作風(fēng)格偏好，確定創(chuàng)作內(nèi)容的主題與風(fēng)格，并結(jié)合目標(biāo)受眾信息進(jìn)行初步內(nèi)容創(chuàng)作，生成初步創(chuàng)作內(nèi)容框架；對所述初步創(chuàng)作內(nèi)容框架進(jìn)行情感豐富化和創(chuàng)意增強(qiáng)處理，并獲取處理后的創(chuàng)作內(nèi)容框架和對應(yīng)的創(chuàng)作元素集；所述創(chuàng)作元素集包括多個創(chuàng)作元素和各個創(chuàng)作元素之間的創(chuàng)新因子關(guān)聯(lián)系數(shù)；基于所述創(chuàng)作元素集中不同創(chuàng)作元素的歷史組合數(shù)據(jù)，在預(yù)設(shè)的內(nèi)容創(chuàng)作模型中進(jìn)行創(chuàng)作效果導(dǎo)向的訓(xùn)練優(yōu)化，得到優(yōu)化的內(nèi)容生成模型；在優(yōu)化的內(nèi)容生成模型中，根據(jù)所述創(chuàng)作元素的創(chuàng)新因子關(guān)聯(lián)系數(shù)及對應(yīng)的創(chuàng)作優(yōu)化策略，確定各創(chuàng)作元素在不同使用階段的最佳創(chuàng)作效果指標(biāo)，制定最優(yōu)創(chuàng)作內(nèi)容生成策略；根據(jù)所述最優(yōu)創(chuàng)作內(nèi)容生成策略，利用優(yōu)化的內(nèi)容生成模型智能生成最終的創(chuàng)作內(nèi)容；所述對所述初步創(chuàng)作內(nèi)容框架進(jìn)行情感豐富化和創(chuàng)意增強(qiáng)處理，具體包括：應(yīng)用預(yù)設(shè)情感分析模型分析所述初步創(chuàng)作內(nèi)容框架中的情感成分，識別出正向情感詞、負(fù)向情感詞及中性情感詞；利用創(chuàng)意激發(fā)模塊對所述初步創(chuàng)作內(nèi)容框架添加或替換特定詞匯，以引入新穎的概念或表達(dá)方式，并評估各創(chuàng)作內(nèi)容部分之間的情感連貫性和節(jié)奏感，得到初步創(chuàng)意評估結(jié)果；依據(jù)所述初步創(chuàng)意評估結(jié)果，結(jié)合采集的用戶歷史行為數(shù)據(jù)，調(diào)整所述初步創(chuàng)作內(nèi)容框架中的語氣強(qiáng)度和情感傾向，并記錄所使用的創(chuàng)作元素及其創(chuàng)新因子關(guān)聯(lián)系數(shù)。

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