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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利多媒体资源生成模型的训练及多媒体资源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：CN120494015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510983252.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权多媒体资源生成模型的训练及多媒体资源生成方法是由达铖;杨欢;张迪;盖坤设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本多媒体资源生成模型的训练及多媒体资源生成方法在说明书摘要公布了：本公开关于一种多媒体资源生成模型的训练及多媒体资源生成方法，该训练方法包括基于第一当前加噪时间步对应的第一预设噪声信息，对多个当前生成描述信息各自对应的至少一个预设多媒体资源进行加噪处理；将得到的当前加噪隐空间特征、第一当前加噪时间步和每个当前生成描述信息输入预设奖励模型进行奖励预测，得到第一预测奖励数据，并确定奖励损失信息；基于当前加噪隐空间特征、每个当前生成描述信息和第一预设噪声信息确定待训练多媒体资源生成模型对应的噪声预测损失信息；基于噪声预测损失信息和奖励损失信息，对待训练多媒体资源生成模型进行迭代训练，得到多媒体资源生成模型。利用本公开实施例可以提升多媒体资源生成模型的生成效果。

本发明授权多媒体资源生成模型的训练及多媒体资源生成方法在权利要求书中公布了：1.一种多媒体资源生成模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个当前生成描述信息各自对应的至少一个预设多媒体资源； 基于第一当前加噪时间步对应的第一预设噪声信息，对所述至少一个预设多媒体资源进行加噪处理，得到每个当前生成描述信息对应的至少一个当前加噪隐空间特征，所述第一当前加噪时间步为第一预设时间步区间中当前训练轮次对应的加噪时间步； 将所述至少一个当前加噪隐空间特征、所述第一当前加噪时间步和每个当前生成描述信息输入预设奖励模型进行奖励预测，得到第一预测奖励数据，所述第一预测奖励数据用于衡量对应的预设多媒体资源的质量优劣程度； 根据所述第一预测奖励数据，确定奖励损失信息； 基于所述至少一个当前加噪隐空间特征、所述每个当前生成描述信息和所述第一预设噪声信息对待训练多媒体资源生成模型进行去噪推理，得到所述待训练多媒体资源生成模型对应的噪声预测损失信息； 基于所述噪声预测损失信息和所述奖励损失信息，对所述待训练多媒体资源生成模型进行迭代训练，得到多媒体资源生成模型。

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