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龙图腾网获悉清华大学申请的专利图像与视频生成的多维度细粒度奖励方法及装置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：CN119851174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411917306.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权图像与视频生成的多维度细粒度奖励方法及装置是由东昱晓;胥嘉政设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像与视频生成的多维度细粒度奖励方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和多模态生成技术领域，特别涉及一种图像与视频生成的多维度细粒度奖励方法及装置，其中，方法包括：构建每个目标图像或视频的评估体系，并在每个图像或视频的评估体系中提取每个图像或视频的二元判断结果；利用每个图像或视频、每个图像或视频的多维度多选题和每个图像或视频的二元判断结果对预先构建的视觉语言基座模型进行训练，以生成多维度细粒度奖励模型；将待测图像或视频输入多维度细粒度奖励模型中，以生成实际二元判断结果；对实际二元判断结果进行线性加权，以预测待测图像或视频的视觉偏好结果。由此，解决了现有人类反馈强化学习方法过度优化或削弱某些因素，导致优化后的结果不理想等问题。

本发明授权图像与视频生成的多维度细粒度奖励方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像与视频生成的多维度细粒度奖励方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建每个目标图像或视频的评估体系，并在所述每个图像或视频的评估体系中提取所述每个图像或视频的二元判断结果，具体包括： 将所述每个目标图像或视频及其对应的多维度多选题发送至目标注释者，并指示所述目标注释者根据预先设计的多维度多选题对所述每个目标图像或视频进行标注； 在所述目标注释者标注完成后，将所述多维度多选题的选项分解为多个判断问题，以形成所述每个图像或视频的评估体系； 在所述每个图像或视频的评估体系中提取所述每个图像或视频的二元判断结果； 利用所述每个图像或视频、所述每个图像或视频的多维度多选题和所述每个图像或视频的二元判断结果对预先构建的视觉语言基座模型进行训练，以生成多维度细粒度奖励模型，具体包括： 对所述每个图像或视频、所述每个图像或视频的多维度多选题和所述每个图像或视频的二元判断结果进行平衡采样，以得到平衡采样后的训练数据集； 利用所述平衡采样后的训练数据集对所述视觉语言基座模型进行微调，以生成所述多维度细粒度奖励模型； 将待测图像或视频输入所述多维度细粒度奖励模型中，以生成实际二元判断结果； 对所述实际二元判断结果进行线性加权，以预测所述待测图像或视频的视觉偏好结果，具体包括： 将所述实际二元判断结果映射为预设特征值，并对所述预设特征值进行线性加权，得到加权和结果； 根据预先构建的人类偏好数据集将所述加权和结果分类至预设类别标签中； 利用所述加权和结果和所述预设类别标签进行线性回归，以预测所述待测图像或视频的视觉偏好结果。

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