【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，应用于以图像进行视频生成场景中，尤其涉及一种视频生成方法、装置、设备及其存储介质。
技术介绍
1、随着深度学习技术的迅猛发展，扩散模型在视频生成领域取得了显著的进展。这类模型通过对视频序列进行逐帧的生成，能够创造出更加连贯和自然的视频内容。通过引入长时依赖性，扩散模型可以捕捉到视频中更为复杂的时空关系，使得生成的视频更富有故事性和情感色彩。
2、在医疗领域，视频生成技术的应用具有重要的意义。例如：在医疗领域需要大量的培训和教育资源，视频生成技术可以用于创造逼真的医学案例演示视频，为医学生和从业人员提供更生动、直观的学习资源。如何进行医学教育和科研时的指导视频生成成为了亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种视频生成方法、装置、设备及其存储介质，以解决如何进行医学教育和科研时的指导视频生成的问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供视频生成方法，采用了如下所述的技术方案：
3、一种视频生成方法，包括下述
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【技术保护点】
1.一种视频生成方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述获取用于视频生成的素材集的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的视频生成方法，其特征在于，所述根据预设的排序规则对所述素材集中所有素材图像进行排序处理，并结合排序处理结果为所述所有素材图像设置序列编号的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述根据所述映射化整理结果，识别出每张素材图像在进行视频生成过程中分别需要加入的文本嵌入数据，以及每张素材图像分别对应的描述语音时长的步骤，具体包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种视频生成方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述获取用于视频生成的素材集的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的视频生成方法，其特征在于，所述根据预设的排序规则对所述素材集中所有素材图像进行排序处理，并结合排序处理结果为所述所有素材图像设置序列编号的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述根据所述映射化整理结果，识别出每张素材图像在进行视频生成过程中分别需要加入的文本嵌入数据，以及每张素材图像分别对应的描述语音时长的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1或4所述的视频生成方法，其特征在于，所述将每张素材图像分别对应的描述语音时长作为视频生成指导参数，添加到预设的视频生成模型中的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述视频生成模...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐小初，余意，舒畅，陈又新，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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