OpenAI 发布的人工智能文生视频大模型Sora在2024年2月15日亮相并引发热议，我们了解到 Sora 不仅完美继承了 DALL·E 3的卓越画质和遵循指令能力，更进一步利用 GPT 扩写技术，展现出超长生成时间（60s）、单视频多角度镜头以及理解物理世界三大突出优势。我们可以看到从 Runway、Pika 到 Sora，文生视频大模型的技术在不断进步。从最初的表情包长度3s、4s，到如今主流短视频长度的60s，模型的生成内容越来越丰富多样。网络上对Sora的解读文章非常多，本文会尝试对Sora做一份"浅显易懂"的科普解读分享。
一、灵活处理不同分辨率视频数据
Sora视频生成模型能够根据文字描述生成逼真视频，其核心在于从大量视频数据中"学习"生成视频的技能。然而，训练数据中的视频长短分辨率参差不齐，如何高效地处理这些多样化数据，是Sora面临的第一个技术难题。
传统的视频处理方式要求输入视频保持相同的分辨率和大小，这在很大程度上限制了训练数据的丰富度。而Sora则采用了一些巧妙的技术手段，可以灵活处理不同格式的视频数据:
（1）处理不同长度视频:
对较短视频，重复采样拉长画面长度
对较长视频，智能识别并丢弃相似冗余的画面块，缩短总长度
将所有视频特征压缩塞进固定大小的"数据包"中
（2）处理不同分辨率视频:
通过插值和缩放技术，统一所有画面至同一分辨率
在训练时，Sora还可根据每个视频的具体情况动态调整批处理大小，并引入"稀疏注意力机制"，让模型集中关注视频中的关键区域和动作，从而提高了注意力资源的利用效率。通过上述方法，Sora可高效处理各种多样化的视频数据，为后续的训练和生成奠定基础。
二、生成高质量视频的核心机制
Sora视频生成模型的核心技术源自一种创新架构——Diffusion Transformers(DiT)。DiT融合了变分自动编码器(VAE)、视觉转换器(ViT)和扩散去噪概率模型(DDPM)三者的优势，实现了端到端的视频生成。
整个生成过程可以简单概括为:先让清晰视频变模糊，再让模型学会如何还原。具体来说，VAE编码器首先获取原始清晰视频的压缩表示，然后对这个表示进行"前向扩散"，也就是人为添加噪声，让它变得模糊不清。
接下来就是模型需要"学习"的关键一步了。将加了噪声的模糊表示切分成一个个小块，输入到ViT模型中去。ViT的任务就是通过学习，掌握如何从这些小块的噪声信号中还原出干净的视频画面。推理时，则按相反过程操作。ViT模型逐步减少噪声，直到获得比较干净的视频压缩表示，最后由VAE解码器将其生成为最终视频输出。这个过程有点类似给孩子们出"反向"脑筋急转弯，先让他们了解"清晰视频是如何变模糊的"，从而学会"如何从模糊中还原清晰"。
Sora并非是全新设计的，借鉴了谷歌Imagen Video模型的成果。Imagen Video可以把一段文字描述转化为机器可理解的语义表示，深入把握文字主题、情感和意图等要素。接下来，Sora应该参考了多伦多大学的Video LDM模型的做法。Video LDM先生成视频的关键帧，比如开始、结束和转折等重要时刻。然后引入"时间层"分析相邻帧之间的联系，插值生成新的中间帧，最终将所有关键帧和新生成帧串联成完整流畅的视频。通过上述创新技术，Sora实现了根据文字描述生成高质量视频的能力，而且处理能力更加通用灵活。
三、对Sora参数量和算力需求的猜测
尽管Sora能生成出高质量逼真的视频，但其模型参数量可能仅有30亿左右，远远低于公众的预期。这意味着相比其他大型人工智能模型，Sora的训练和推理过程将更加节省算力，未来的迭代升级也将更加便捷高效。
那么，Sora是如何在相对精简的参数量下实现卓越性能的呢?这与它所借鉴的DiT(Diffusion Transformers)架构息息相关。
DiT架构有两个主要规模版本，分别是中等的B/2版和大型的XL版，其中XL版参数量为10亿。根据OpenAI的技术报告，Sora模型的初级版本质量很差，推测当时采用的是B/2版本。而最终版的Sora质量则比初级版提升了16倍。
我们知道，一个模型的计算复杂度通常与其参数规模成正比。如果Sora最终版本的计算量也提升了16倍，而且考虑到DiT XL版本相比B/2版本的计算复杂度提升了12倍，那么我们可以粗略估计，Sora最终版本的计算复杂度约为DiT XL的16/12=1.33倍。
由于计算复杂度与参数规模正相关，我们可以进一步推测，Sora最终版本的参数量大约在10亿到20亿之间。当然，OpenAI团队肯定还对Sora做了其他改进，因此最终给出的参数量是30亿左右。
四、广泛多样的训练数据
除了创新的模型架构，Sora取得卓越表现的另一个重要原因，在于它使用了高质量且种类丰富多样的训练数据。据了解，Sora的训练数据包括:
（1）游戏引擎数据，这些数据通过建模模拟，能够较为真实地再现现实世界的物理规律。它们有助于提高Sora生成视频的逻辑性和一致性，避免出现违反常理的画面。
（2）合成数据和重构数据，合成数据是通过计算机渲染生成的，重构数据则是对现有视频进行加工处理而来。这两种数据的优点是可以按需定制，扩充训练集的多样性，提升视频生成的质量和多样性。
（3）纪录片、长镜头视频等，这类数据来源于真实拍摄，能够很好地捕捉场景和动作细节，有助于Sora更好地学习和理解真实世界中的运动规律和场景特征。
正是由于训练数据的特殊组合以及极高的质量，Sora才得以汲取生成逼真视频所需的各种"知识"。高质量的数据源是人工智能模型取得卓越表现的重要基础之一。
五、新型SiT模型有望带来突破
DiT架构的原作者团队最近发布了一种改进的SiT(Sequence Iterative Transformer)模型。SiT在保持DiT架构的同时，提供了更优的性能和收敛速度，值得关注。
Sora的出现，标志着基于扩散模型的视频生成技术迈入了一个新的里程碑。 借助创新的DiT架构、高质量多样的训练数据，以及强大的文本理解能力，Sora不仅能根据文字描述生成逼真视频，而且生成质量和处理能力都达到了一个全新的高度。 这一突破性进展，必将为视频生成AI在多媒体创作、虚拟现实等领域的应用铺平道路，催生更多革命性创新。 我们可以期待，在不久的将来，创作者无需复杂的拍摄制作，只需简单输入一段文字，就能"变戏法"般生成出栩栩如生的视频作品。 虚拟现实体验也将因此更加身临其境、无遮无拦。 甚至在VideoGame等游戏领域，玩家的任何随心所欲设想，都可能被实时渲染为超写实的影像场景。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-849335.html
视频生成AI所带来的无限想象力和创造力，只有亲身体验才能体会。而Sora这一开路先锋，无疑为我们拨开了通往未来的新视野。让我们拭目以待，期待视频生成AI带来下一个"酷改变"。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-849335.html
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