红衣大叔讲AI：Sora技术原理大揭秘
前沿：Sora是一个OpenAI技术大集成模型，融合了ChatGPT、DALL E3，以及把视频融合到Transformer中，生成一个一的视频帧，利用矢量来表示，最后把这个矢量送到Transformer中训练视觉大模型。
Sora生成图像能力：Sora是一个文生视频模型，但同样具备生成图像能力，这个创新属于业内第一家。Sora可以生成不同大小，分辨率高达2048x2048的图像例如，充满活力的珊瑚礁，有色彩缤纷的鱼类和海洋生物。
苹果树下有一只可爱的小老虎，哑光绘画数字风格，细节华丽
Sora技术原理以及“视频帧片”
Sora技术原理：
衣服破了一个洞怎么办？通常的方法是打一个补丁，然后缝缝补补又穿3年。同理，OpenAI从大语言模型ChatGPT领悟到了灵感：大模型可以生成各种细化文本内容，主要得益于精准的数据标记，统一了文本代码、数学和各种自然语言的不同模式。既然大模型有文本标记，那Sora当然也可以有“视频帧片”。
OpenAI发现，视频帧片是一种高度可扩展且有效的表示形式，可用于在不同类型的视频和图像上训练生成模型。
在较高维度上，OpenAI首先将视频压缩到低维潜在空间中，然后将其分解为时空补丁，从而将视频转化为补丁。
视频压缩网络：OpenAI训练了一个降低视觉数据维度的网络。该网络将原始视频作为输入，并输出在时间和空间上压缩的潜在表示。Sora 在这个压缩的潜在空间中接受训练，并随后生成视频。同时还训练了相应的解码器模型，将生成的潜伏映射回像素空间。
时空潜伏斑块：给定一个压缩输入视频，OpenAI提取了一系列时空补丁作为转换标记。基于补丁的表示法，使 Sora 能够在不同分辨率、持续时间和长宽比的视频和图像上进行训练。在推理时，可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的补丁，来控制生成视频的大小。
模型架构：Sora是一个扩散模型在给定输入噪声补丁，被训练来预测原始的“干净”补丁。此外，Sora 和ChatGPT一样使用了Transformer 架构，在语言建模、计算机视觉以及图像生成等方面非常优秀。
改善构图：OpenAI发现，在原始长宽比的视频上进行训练，可以极大改善构图和取景，并将 Sora 与所有训练视频裁剪成正方形的模型版本进行了比较，取景效果获得了极大的改善。
右图为Sora生成全景视频。
精准文本语义理解：训练视频模型需要大量，带有相应字幕的视频。OpenAI将DALL·E 3的重新字幕技术引入到了Sora。首先训练一个高度描述性的字幕模型，然后用它为训练集中的所有视频制作文本字幕。
OpenAI表示，在高度描述性的视频字幕上进行训练，可提高文本的保真度以及视频的整体质量。与 DALL-E 3 一样，OpenAI也通过 GPT 将简短的用户提示转化为较长的详细字幕，并发送给视频模型。这使得 Sora 能够精准地还原用户的文本提示，生成高质量的长视频。
从这份技术报告来看，Sora更像是OpenAI的技术大集合，使用到了很多ChatGPT、DALL E3以及之前积累的技术沉淀，也是Sora能呈现出那么多超强视频技术的原因。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-840151.html
总之：Sora是一个OpenAI技术大集成模型，融合了ChatGPT、DALL E3，以及把视频融合到Transformer中，生成一个一的视频帧，利用矢量来表示，最后把这个矢量送到Transformer中训练视觉大模型。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-840151.html
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