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龙图腾网获悉深圳创源互动科技有限公司申请的专利优质视频内容自动生成方法及相关设备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：CN120050487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510527860.9，技术领域涉及：H04N21/8541；该发明授权优质视频内容自动生成方法及相关设备是由吕沛勇;黄杰设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本优质视频内容自动生成方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种优质视频内容自动生成方法及相关设备，包括以下步骤，对输入的原始视频素材进行多模态特征提取，得到视频特征向量集；对所述视频特征向量集进行内容语义分析，得到视频语义图谱；通过深度强化学习技术对所述视频语义图谱进行叙事结构优化，得到优化后的视频故事线；基于所述优化后的视频故事线进行多模态内容生成，得到候选视频片段集；对所述候选视频片段集进行智能剪辑与合成，得到目标优质视频内容，解决了解决了许多自动化的尝试局限于简单的图像或片段拼接，未能深入挖掘视频素材中的潜在故事线索，导致生成的内容缺乏深度和吸引力的技术问题。

本发明授权优质视频内容自动生成方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种优质视频内容自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 对输入的原始视频素材进行多模态特征提取，得到视频特征向量集； 对所述视频特征向量集进行内容语义分析，得到视频语义图谱； 通过深度强化学习技术对所述视频语义图谱进行叙事结构优化，得到优化后的视频故事线； 基于所述优化后的视频故事线进行多模态内容生成，得到候选视频片段集； 对所述候选视频片段集进行智能剪辑与合成，得到目标优质视频内容； 所述通过深度强化学习技术对所述视频语义图谱进行叙事结构优化，得到优化后的视频故事线，包括： 对所述视频语义图谱进行叙事单元分割，得到基础叙事片段序列，并对所述基础叙事片段序列进行情节张力计算，得到叙事张力曲线； 基于所述叙事张力曲线对所述基础叙事片段序列进行叙事状态空间构建，得到叙事状态转移网络，并对所述叙事状态转移网络进行奖励函数映射，得到叙事优化策略空间，其中，叙事优化策略空间包括状态价值评估、动作选择概率和转移奖励分布； 对所述叙事优化策略空间进行多轮探索采样，得到候选叙事路径集合，并基于所述候选叙事路径集合进行叙事质量评估，得到最优叙事决策序列，其中，最优叙事决策序列包括情节完整度数据、叙事连贯性度量和观众注意力预测； 通过深度强化学习技术对所述最优叙事决策序列进行叙事结构重组，得到优化叙事框架，并基于所述优化叙事框架进行时序关系重构，得到优化后的视频故事线，其中，优化后的视频故事线包括故事主线脉络、关键情节节点和叙事节奏控制参数； 所述基于所述叙事张力曲线对所述基础叙事片段序列进行叙事状态空间构建，得到叙事状态转移网络，包括： 对所述叙事张力曲线进行峰值特征提取，得到关键张力节点序列，并对所述关键张力节点序列进行时序依赖分析，得到节点关联图谱； 基于所述节点关联图谱对所述基础叙事片段序列进行状态特征编码，得到叙事状态向量集，并对所述叙事状态向量集进行语义距离计算，得到状态迁移矩阵； 对所述状态迁移矩阵进行动作空间划分，得到叙事决策空间，并基于所述叙事决策空间进行状态转移规则构建，得到状态转移规则集； 对所述状态转移规则集进行网络拓扑映射，得到初始转移网络，并基于所述初始转移网络进行结构优化组织，得到叙事状态转移网络，其中，叙事状态转移网络包括节点连接度量、路径可达性指标和网络稳定性参数； 所述基于所述节点关联图谱对所述基础叙事片段序列进行状态特征编码，得到叙事状态向量集，包括： 对所述节点关联图谱进行时序特征分解，得到张力节点特征矩阵，并对所述张力节点特征矩阵进行层次化编码，得到多层次特征表示； 基于所述多层次特征表示对所述基础叙事片段序列进行场景要素分析，得到场景特征组合集，并对所述场景特征组合集进行语义嵌入映射，得到语义编码矩阵； 对所述语义编码矩阵进行叙事单元对齐，得到叙事结构特征图，并基于所述叙事结构特征图进行多维特征融合，得到特征融合张量； 基于所述特征融合张量对所述叙事结构特征图进行状态空间投影，得到状态投影向量组，并对所述状态投影向量组进行维度约简处理，得到状态压缩表示； 对所述状态压缩表示进行向量规范化处理，得到初始状态向量，并基于所述初始状态向量进行状态特征增强，得到叙事状态向量集。

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