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龙图腾网获悉西北工业大学太仓长三角研究院;西北工业大学深圳研究院申请的专利一种基于扩散模型的视频超分辨方法、系统、设备及介质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：CN119515683B 。

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：202411478107.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于扩散模型的视频超分辨方法、系统、设备及介质是由田春伟;杨俊健设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的视频超分辨方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于扩散模型的视频超分辨方法、系统、设备及介质，其中，一种基于扩散模型的视频超分辨方法包括：构建训练样本集，其中，所述训练样本集包括低分辨率样本视频以及低分辨率样本视频对应的高分辨率样本视频；构建初始扩散模型，其中，所述初始扩散模型包括编码器模块、时间嵌入模块、Unet网络模块和解码器模块；利用所述训练样本集对所述初始扩散模型进行多轮迭代训练，以获得目标扩散模型；利用所述目标扩散模型对待处理的低分辨率视频进行视频超分辨处理，得到高分辨率视频。通过在初始扩散模型中引入时间嵌入模块，实现了抑制扩散模型中图像生成过程的随机性和不确定性，使模型能学习到不同时间步长的视频帧特征的效果。

本发明授权一种基于扩散模型的视频超分辨方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的视频超分辨方法，其特征在于，所述方法包括： 构建训练样本集，其中，所述训练样本集包括多个样本视频，每个样本视频包括低分辨率样本视频以及所述低分辨率样本视频对应的高分辨率样本视频； 构建初始扩散模型，其中，所述初始扩散模型包括编码器模块、时间嵌入模块、Unet网络模块和解码器模块； 利用所述训练样本集对所述初始扩散模型进行多轮迭代训练，以获得目标扩散模型，其中，每轮迭代训练包括：将所述低分辨率样本视频的视频帧输入到所述编码器模块中，获得第一高维向量；基于所述多个样本视频确定时间步长信息，将所述时间步长信息输入所述时间嵌入模块，获得第二高维向量；将所述第一高维向量和所述第二高维向量进行融合，获得融合向量；将所述融合向量输入所述Unet网络模块，获得视频编码数据；将所述视频编码数据输入所述解码器模块，获得高分辨率预测视频；基于各个所述低分辨率样本视频对应的所述高分辨率预测视频和所述高分辨率样本视频，确定模型损失，并基于所述模型损失对所述初始扩散模型进行模型调参； 利用所述目标扩散模型对待处理的低分辨率视频进行视频超分辨处理，得到高分辨率视频。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学太仓长三角研究院;西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：215400 江苏省苏州市太仓市科教新城子冈路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。