【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及人工智能領(lǐng)域，特別地，涉及一種針對人工智能生成內(nèi)容（aigc）的編解碼方法。
技術(shù)介紹
1、aigc（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)在文生圖和文生視頻方面的發(fā)展非常迅速，目前，在文生圖方面，圖像生成技術(shù)已經(jīng)從早期的gan（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）發(fā)展到了更為先進的擴散模型。穩(wěn)定擴散模型（stable?diffusion）通過逐步去噪的方式生成圖像，能夠產(chǎn)生更高質(zhì)量的結(jié)果。在視頻生成方面，視頻生成技術(shù)正在從簡單的圖像拼接向更復雜的時空建模發(fā)展。最新的研究包括make-a-video、imagen?video和gen-2等，這些方法開始逐漸占據(jù)主導地位，引領(lǐng)視頻生成和編輯技術(shù)的發(fā)展方向。aigc技術(shù)正朝著多模態(tài)方向發(fā)展，例如結(jié)合文本、圖像、3d和視頻的生成，用來實現(xiàn)更豐富的內(nèi)容創(chuàng)作。
2、在編解碼技術(shù)方面，傳統(tǒng)的信源編碼和信道編碼技術(shù)主要關(guān)注如何減少數(shù)據(jù)傳輸過程中的冗余和干擾，以提高傳輸效率和可靠性。然而，隨著aigc技術(shù)的發(fā)展，越來越多的內(nèi)容是由ai生成，這些內(nèi)容本身就帶有很多的先驗知識，將語義信息融入編解碼技術(shù)處理，以更好更高效的對ai生成的內(nèi)容進行編解碼處理。例如，通過利用語義對原始數(shù)據(jù)進行預處理，提取出有用的語義信息，再通過信源編碼和信道編碼進行傳輸，這樣的系統(tǒng)設(shè)計可以使得編解碼過程更加智能化，提高編解碼的效率及數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼Z義準確性。參考文獻?[1][2][3]中介紹的當前最新的文生視頻的技術(shù)，該類技術(shù)包含了豐富的先驗知識，參考文獻[4][5]介紹了編解碼技術(shù)的最新進展，目前，該類
技術(shù)介紹
存在的主要問題是：當前的編解
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供了一種針對人工智能生成內(nèi)容的編解碼方法，能夠提高人工智能生成內(nèi)容（aigc）的編解碼效率和質(zhì)量，同時降低計算資源的需求，推動aigc技術(shù)在更多領(lǐng)域的應用。
2、本專利技術(shù)的技術(shù)方案如下：
3、根據(jù)本專利技術(shù)的一個方面，提供了一種針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，包括以下步驟：s1.?語義和先驗的輸入；s2.?人工智能生成內(nèi)容的輸入；s3.?語義提取與編碼：構(gòu)建語義編碼網(wǎng)絡(luò)以提取和編碼輸入的人工智能生成內(nèi)容的語義信息；s4.?融合語義信息與將要編碼人工智能生成內(nèi)容：利用融合編碼模型將提取的語義信息與編碼內(nèi)容進行融合，以形成更加豐富和準確的編碼表示；s5.編碼碼流輸出。
4、可選地，在上述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法中，在步驟s1中，在編碼過程的初始階段，輸入文生圖或文生視頻的自然語言描述，并結(jié)合相關(guān)的語義信息和先驗知識，以及先驗知識包括內(nèi)容的類型、場景和主要構(gòu)成相關(guān)的信息。
5、可選地，在上述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法中，在步驟s2中，將人工智能生成內(nèi)容輸入到編碼系統(tǒng)中，人工智能生成內(nèi)容包括圖像、視頻幀或其他形式的媒體數(shù)據(jù)，作為編碼算法的直接輸入。
6、可選地，在上述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法中，在步驟s3中，利用自注意機制的深度學習模型構(gòu)建語義編碼網(wǎng)絡(luò)來提取和編碼輸入的人工智能生成內(nèi)容的語義信息。
7、可選地，在上述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法中，通過語義編碼網(wǎng)絡(luò)來對語義信進行編碼，利用注意力機制的深度學習網(wǎng)絡(luò)，對高層語義信息進行壓縮編碼，通過對特征的選擇和降維，進行語義特征流的輸出。
8、可選地，在上述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法中，在步驟s4中，融合編碼模型用于實現(xiàn)語義信息對齊、結(jié)合語義的幀間預測、變換基的優(yōu)化。
9、可選地，在上述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法中，在步驟s4中，通過使用基于深度學習的語義分割技術(shù)來對齊語義信息和編碼內(nèi)容；結(jié)合語義的幀間預測采用基于深度學習的時空預測模型；在變換基的選擇上，采用基于視覺感知的量化矩陣優(yōu)化方法，以及設(shè)計基于機器學習的熵編碼方法，根據(jù)內(nèi)容的統(tǒng)計特性動態(tài)調(diào)整編碼策略；以及引入深度學習模型來優(yōu)化熵編碼過程。
10、根據(jù)本專利技術(shù)的另一個方面，提供了一種針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，包括以下步驟：t1.碼流輸入：在解碼端，輸入編碼后的數(shù)據(jù)流，包括從編碼端傳輸過來的壓縮視頻幀、語義信息和其他輔助數(shù)據(jù)；t2.使用融合解碼模型來處理輸入的碼流，使得模型能夠理解編碼端的語義編碼策略，并據(jù)此解碼視頻內(nèi)容；t3.通過語義解碼網(wǎng)絡(luò)將編碼的語義信息轉(zhuǎn)換回原始的語義表示；t4.語義信息輸出：解碼過程完成后，輸出語義信息，這些信息與編碼前的原始語義信息保持一致；以及t5.內(nèi)容輸出：解碼系統(tǒng)輸出最終的文生圖或文生視頻內(nèi)容。
11、根據(jù)本專利技術(shù)的技術(shù)方案，產(chǎn)生的有益效果是：
12、本專利技術(shù)方法利用生成內(nèi)容的高層次語義信息進行高效的輔助編碼相互關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)了一種針對人工智能生成內(nèi)容（aigc）的高效編解碼算法，針對生成的內(nèi)容中自帶的語義和相關(guān)先驗知識，有針對性的設(shè)計出新的編解碼算法，實現(xiàn)針對生成內(nèi)容更加高效和準確的編解碼算法。相比于傳統(tǒng)的編解碼方法，本專利技術(shù)方法增強對編解碼內(nèi)容的理解,通過結(jié)合語義信息，編解碼技術(shù)能夠更好地理解文生圖和文生視頻中的場景內(nèi)容，從而進行更準確的幀內(nèi)和幀間預測。本專利技術(shù)方法更好的優(yōu)化變換基：利用先驗知識選擇更適合特定類型內(nèi)容的變換基，可以提高變換步驟的效率，從而提升壓縮性能。本專利技術(shù)方法能夠提高熵編碼效率,基于內(nèi)容的統(tǒng)計特性設(shè)計更有效的熵編碼模型，可以減少編碼后的數(shù)據(jù)量，提升壓縮比，提高壓縮效率。
13、為了更好地理解和說明本專利技術(shù)的構(gòu)思、工作原理和專利技術(shù)效果，下面結(jié)合附圖，通過具體實施例，對本專利技術(shù)進行詳細說明如下：
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護點】
1.一種針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求項1所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，在步驟S1中，在編碼過程的初始階段，輸入文生圖或文生視頻的自然語言描述，并結(jié)合相關(guān)的語義信息和先驗知識，以及所述先驗知識包括內(nèi)容的類型、場景和主要構(gòu)成相關(guān)的信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求項1所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，在步驟S2中，將所述人工智能生成內(nèi)容輸入到編碼系統(tǒng)中，所述人工智能生成內(nèi)容包括圖像、視頻幀或其他形式的媒體數(shù)據(jù)，作為編碼算法的直接輸入。
4.根據(jù)權(quán)利要求項1所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，在步驟S3中，利用自注意機制的深度學習模型構(gòu)建所述語義編碼網(wǎng)絡(luò)來提取和編碼輸入的所述人工智能生成內(nèi)容的語義信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求項4所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，通過所述語義編碼網(wǎng)絡(luò)來對所述語義信進行編碼，利用所述注意力機制的深度學習網(wǎng)絡(luò)，對高層語義信息進行壓縮編碼，通過對特征的選擇和降維，進行語義特征流的輸出。
6.根據(jù)權(quán)利要求
7.根據(jù)權(quán)利要求項6所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，在步驟S4中，通過使用基于深度學習的語義分割技術(shù)來對齊語義信息和編碼內(nèi)容；所述結(jié)合語義的幀間預測采用基于深度學習的時空預測模型；在變換基的選擇上，采用基于視覺感知的量化矩陣優(yōu)化方法，以及設(shè)計基于機器學習的熵編碼方法，根據(jù)內(nèi)容的統(tǒng)計特性動態(tài)調(diào)整編碼策略；以及引入深度學習模型來優(yōu)化熵編碼過程。
8.一種針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，包括以下步驟：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求項1所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，在步驟s1中，在編碼過程的初始階段，輸入文生圖或文生視頻的自然語言描述，并結(jié)合相關(guān)的語義信息和先驗知識，以及所述先驗知識包括內(nèi)容的類型、場景和主要構(gòu)成相關(guān)的信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求項1所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，在步驟s2中，將所述人工智能生成內(nèi)容輸入到編碼系統(tǒng)中，所述人工智能生成內(nèi)容包括圖像、視頻幀或其他形式的媒體數(shù)據(jù)，作為編碼算法的直接輸入。
4.根據(jù)權(quán)利要求項1所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼方法，其特征在于，在步驟s3中，利用自注意機制的深度學習模型構(gòu)建所述語義編碼網(wǎng)絡(luò)來提取和編碼輸入的所述人工智能生成內(nèi)容的語義信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求項4所述的針對人工智能生成內(nèi)容的編碼...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張世雄，張偉民，龍仕強，肖鐵軍，李若塵，魏文應，
申請(專利權(quán))人：廣東博華超高清創(chuàng)新中心有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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