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龍圖騰網恭喜湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司申請的專利視頻的合成方法及裝置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：CN119450146B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510038799.1，技術領域涉及：H04N21/44；該發明授權視頻的合成方法及裝置是由陳驥思;李大平;李俊俊;宋施恩;吳憲設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本視頻的合成方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提供一種視頻的合成方法及裝置，屬于視頻處理技術領域，通過將用戶觀看的視頻和用戶觀看視頻時的表情視頻輸入至優質視頻片段識別模型，輸出得到用戶觀看的視頻中優質視頻片段的位置信息后，基于優質視頻片段的位置信息，確定優質視頻片段的一致性評分；若兩個優質視頻片段的一致性評分的差異在一致性閾值內，將兩個優質視頻片段做一致性標記；然后，針對每一個優質視頻片段，基于優質視頻片段的位置信息，對優質視頻片段進行分鏡柔化處理，得到優化視頻片段；針對每兩個具有一致性標記的優化視頻片段，確定最佳過渡點；在最佳過渡點對這兩個具有一致性標記的優化視頻片段進行合并，得到目標視頻。使生成的目標視頻精準反映了用戶的興趣點。

本發明授權視頻的合成方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種視頻的合成方法，其特征在于，包括：將用戶觀看的視頻和用戶觀看所述視頻時的表情視頻輸入至優質視頻片段識別模型，輸出得到所述用戶觀看的視頻中優質視頻片段的位置信息；針對每一個優質視頻片段，基于所述優質視頻片段的位置信息，確定所述優質視頻片段的一致性評分；若兩個優質視頻片段的一致性評分的差異在一致性閾值內，則將所述兩個優質視頻片段做一致性標記；針對每一個優質視頻片段，基于所述優質視頻片段的位置信息，對所述優質視頻片段進行分鏡柔化處理，調整所述優質視頻片段的開始和結尾位置，得到優化視頻片段；針對每兩個具有一致性標記的優化視頻片段，根據優化視頻片段的位置信息，確定這兩個具有一致性標記的優化視頻片段的先后順序；根據第一優化視頻片段的位置信息，提取第一優化視頻片段的結束幀集合；根據第二優化視頻片段的位置信息，提取第二優化視頻片段的開始幀集合；將第一優化視頻片段的結束幀集合與第二優化視頻片段的開始幀集合中最相似的幀對，作為最佳過渡點；在所述最佳過渡點對這兩個具有一致性標記的優化視頻片段進行合并，得到目標視頻；針對每一個優質視頻片段，基于優質視頻片段的位置信息，提取所有的用戶互動數據，所述用戶互動數據包括文本數據、點贊數據和進度拖拽數據；根據所有用戶觀看所述優質視頻片段時的表情視頻和所有的用戶互動數據，確定所述優質視頻片段中的情緒高點；針對所述優質視頻片段中的每一個情緒高點，根據所述情緒高點的目標情緒類型，在所述情緒高點位置插入所述目標情緒類型對應的后期效果，所述后期效果包括音頻效果和視覺效果；其中，所述優質視頻片段識別模型的構建方法，包括：構建訓練樣本集；其中，所述訓練樣本集包括至少一個訓練樣本；所述訓練樣本包括訓練樣本原始視頻、用戶觀看所述訓練樣本原始視頻時的表情視頻以及訓練樣本原始視頻中的優質片段的真實位置信息；將所述訓練樣本原始視頻和用戶觀看所述訓練樣本原始視頻時的表情視頻輸入至深度學習模型中，輸出得到訓練樣本原始視頻中的優質片段的預測位置信息；其中，所述深度學習模型針對用戶觀看所述訓練樣本原始視頻時的表情視頻中的每一幀，確定該幀用戶的表情特征；根據所述用戶的表情特征確定所述用戶的情緒類型；根據所述用戶的情緒類型確定表情特征的權重；根據表情特征的評分和表情特征的權重，確定該幀的用戶表情分數；根據所有幀的用戶表情分數，確定訓練樣本原始視頻中的優質片段的預測位置信息；利用所述訓練樣本原始視頻中的優質片段的預測位置信息與所述訓練樣本原始視頻中的優質片段的真實位置信息之間的誤差對所述深度學習模型中的參數進行調整，直至所述訓練樣本原始視頻中的優質片段的預測位置信息與所述訓練樣本原始視頻中的優質片段的真實位置信息之間的誤差滿足預設的收斂條件，將所述深度學習模型作為優質視頻片段識別模型。

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