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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利基于无训练策略与多主体注意力对齐的图生视频生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120050481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510195783.1，技术领域涉及：H04N21/81；该发明授权基于无训练策略与多主体注意力对齐的图生视频生成方法是由刘恒;严逸设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无训练策略与多主体注意力对齐的图生视频生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无训练策略与多主体注意力对齐的图生视频生成方法，属于图生视频技术领域。本发明通过主体感知和注意力解开处理将不同的主体隔开的同时计算注意力的时候仅对一个主体自身的信息进行对齐，并屏蔽了其余的主体，注意力的计算中需要将每个主体的帧特征和文本特征进行对齐，解开的注意力可以将每个主体提取出来并与之相对应的文本特征进行对齐，并且其余对象在处理时不参与计算，这样就使得每个主体在最后结果中只表现与自身文本相对应的动作。

本发明授权基于无训练策略与多主体注意力对齐的图生视频生成方法在权利要求书中公布了：1.基于无训练策略与多主体注意力对齐的图生视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取输入的文本和图片； S2：分离输入文本同时分割输入图片得到每个主体的掩码，并对掩码进行感知处理； S3：将提取到的掩码、分离得到的文本和对应的输入图片一起输入到基于扩散模型的预训练图像到视频I2V模型中； S4：对图片进行编码然后复制多份，并加噪形成噪声； S5：将分离得到的文本送入CLIP文本编码器分别提取每个主体的特征，并将每个主体特征复制至与目标生成视频帧数相同的份数，依次将这些复制后的主体特征存放在列表集合中； S6：将上述得到的集合、各主体区域掩码、噪声输入U-Net网络中； S7：在U-Net网络中计算交叉注意力时，使用掩码从多个主体特征中得到每个主体的特征，主体特征与匹配的文本特征和先通过点积来计算的相似度，得到一个注意力权重，表示每个输入与其他输入之间的相关性，然后将注意力权重进行归一化，最后将这些归一化后的注意力权重应用于对应的值向量，生成注意力输出，其中，从集合中获取，表示第个主体； S8：将多个注意力输出经过拼接并与所有掩码的和进行归一化操作，得到与基于扩散模型的预训练图像到视频I2V模型相匹配的一个注意力DeAttention，来替换U-Net网络中的原有注意力模块中的注意力，之后得到一步去噪的潜在变量； S9：通过一步去噪的方式，使用classifier-freeguidance方法生成最终的潜在变量，并获得潜在表示； S10：通过重复去噪T次，逐步消除噪声，得到目标生成视频； 在所述步骤S2中，具体处理过程如下： S21：通过输入文本分离处理，将包含多个主体的描述性文本进行分离，将每个主体的描述单独存放在一个集合中； S22：利用分离后的文本描述，通过视觉分割处理对图片中的每个主体进行分割，生成对应的主体区域掩码； S23：然后对每个掩码进行感知处理：在每个掩码中，将对应主体的区域像素值设为1，其他主体的区域像素值设为0，使每个掩码准确表示其对应主体的区域。

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