【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能内容生成领域，特别是涉及一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法、系统及装置。
技术介绍
1、视频内容作为信息传递和用户互动的重要形式，在各个领域应用广泛。因此，开发高效、自动化的视频内容生成工具具有极大的商业价值和社会影响。在当前的人工智能(artificial intelligence，ai)领域，基于生成式人工智能(artificial intelligencegenerated content，aigc)的技术正迅速发展。在视频内容生成领域，aigc技术的发展已经成为了行业焦点，sora大模型以惊艳的视频生成效果证明了视频生成大模型的潜力。因此，如何为训练大模型收集大量高质量的文本-视频数据集具有重要意义。
2、视频生成大模型的训练是aigc领域的关键环节，其核心在于构建高质量、多样化的数据集。总的来说，根据数据来源的不同，视频数据集大致可以分为三类：公开数据集、用户生成数据集和公司自购或自收集数据集。
3、公开数据集通常由学术机构或大型企业在遵循特定协议的前提下公开，如v...
【技术保护点】
1.一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，3D资产管理具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，场景结构生成具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，3D场景构建具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，3d资产管理具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，场景结构生成具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，3d场景构建具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，场景优化具体包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于可微渲染器的视频生成大模型的数据集生成方法，其特征在于，视频渲染具体包括如下步骤：
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【专利技术属性】
技术研发人员：徐晖曜，魏宁，凌泽宇，邹常青，赵志峰，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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