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龙图腾网获悉有米科技股份有限公司申请的专利基于视频辅助的文本重构模型训练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：CN115358329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211025190.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于视频辅助的文本重构模型训练方法及装置是由黄于晏;陈畅新设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频辅助的文本重构模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频辅助的文本重构模型训练方法及装置，该方法包括：根据确定出的所有训练样本，训练待训练文本模型，得到训练后文本模型，并判断训练后文本模型是否收敛；其中，在训练待训练文本模型时，对于任一训练样本，待训练文本模型包括的特征融合层的输入内容包括该训练样本中样本文本对应的文本特征向量以及预先生成的该样本文本对应的视频特征向量；若是，则将训练后文本模型确定为文本重构模型。可见，实施本发明能够通过视频特征向量的辅助训练出文本重构模型，不仅有利于用户通过文本重构模型快速地制作出视频文本，无需对其进行反复修正，还有利于提高所生成的视频文本与视频之间的匹配度，满足用户对视频文本的制作需求。

本发明授权基于视频辅助的文本重构模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视频辅助的文本重构模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 确定目标训练样本集合；所述目标训练样本集合包括若干个目标训练样本，且每个所述目标训练样本至少包括样本文本； 根据所有所述目标训练样本，对待训练文本模型执行模型训练操作，得到训练后文本模型，并判断所述训练后文本模型是否收敛；其中，在对所述待训练文本模型执行所述模型训练操作时，对于任一所述目标训练样本，所述待训练文本模型包括的特征融合层的输入内容包括该目标训练样本中样本文本对应的文本特征向量以及预先生成的该样本文本对应的视频特征向量； 当判断结果为是时，将所述训练后文本模型确定为文本重构模型；所述文本重构模型用于对待生成文本的目标文本素材进行文本内容补充，以生成与所述目标文本素材相匹配的文本； 其中，所述根据所有所述目标训练样本，对待训练文本模型执行模型训练操作，得到训练后文本模型，包括： 将所有所述目标训练样本输入至待训练文本模型中，并通过所述待训练文本模型的嵌入层，对每个所述目标训练样本所包括的所述样本文本执行文本向量转换操作，得到每个所述目标训练样本对应的文本特征向量；每个所述目标训练样本对应的文本特征向量中均存在对应的被掩码向量内容； 对于输入的每个所述目标训练样本，通过所述待训练文本模型的特征融合层，对该目标训练样本对应的文本特征向量与预先对应生成的视频特征向量执行融合操作，得到该目标训练样本对应的融合后特征向量； 对于输入的每个所述目标训练样本，通过所述待训练文本模型的预测重构层，对该目标训练样本对应的融合后特征向量中的所述被掩码向量内容进行预测重构，得到该目标训练样本对应的预测重构向量内容。

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