长文解读我国怎么复刻Sora！996 OpenAI研究员：Sora是GPT-2时间
修改：修改部
【新智元导读】自曝996作息的OpenAI研讨员Jason Wei标明，Sora代表着视频生成的GPT-2时间。竞赛的要害，便是算力和数据了。国内有或许成功「复刻」Sora吗？华人团队的这份37页技能陈述，或许能给咱们一些启示。
今日，这张图在AI社区热转。
它列举了一众文生视频模型的诞生时间、架构和作者组织。
毫不意外，谷歌依然是视频模型开山之作的作者。不过现在AI视频的聚光灯，全被Sora抢去了。
一起，自曝996作息时间表的OpenAI研讨员Jason Wei标明——
「Sora是一个里程碑，代表着视频生成的GPT-2时间。」
关于文字生成范畴，GPT-2无疑是一个分水岭。2018年GPT-2的推出，标志着能够生成衔接、语法正确的文本阶段的新时代。
当然，GPT-2也难以完结一篇完好无误的文章，会呈现逻辑不一致或捏造事实的状况。可是，它为后续的模型开展奠定了根底。
在不到五年内，GPT-4现已能够履行串联思想这种杂乱使命，或许写出一篇长文章，进程中并不会捏造事实。
而今日，Sora现已也意味着这样的时间。
它能发明出既有艺术感又传神的短视频。尽管还不能发明出长达40分钟的电视剧，但人物的一致性和故事性现已十分引人入胜！
Jason Wei信任，在Sora以及未来的视频生成模型中，坚持长时间一致性、近乎完美的传神度、发明有深度的故事情节这些才能，都会逐步成型。
Sora会推翻好莱坞吗？它离电影大片还有多远？
好莱坞闻名导演Tyler Perry在看到Sora生成的视频后，大为震动，决议撤掉自己亚特兰大作业室耗资8亿美元的扩建计划。
由于今后拍照的大片中，或许不需求找取景地，或许建立实景了。
所以，Sora会推翻电影工业吗？Jason Wei标明，它就像现在的GPT-4相同，能够作为一种辅佐东西前进著作质量，所以间隔专业的电影制造还有一段间隔。
而现在，视频和文本的最大差异便是，前者的信息密度较低，所以在视频推理等技能的学习上，就会需求很多的算力和数据。
因而，高质量视频数据的竞赛会十分剧烈！就像现在各家都在争抢高质量的文本数据集。
别的，将视频与其他信息形式结合起来，作为学习进程的辅佐信息将极为要害。
而且在未来，具有视频处理经历的AI研讨人员会变得十分抢手！不过，他们也需求像传统的自然言语处理研讨者那样，习惯新的技能开展趋势。
没有中心物理模型，但已具有革命性
OpenAI的TikTok账号，还在不断放出Sora的新著作。
Sora离好莱坞大片间隔还有多远？让咱们来看看这个电影中经常呈现的场景——瓢泼大雨中，一辆车在夜色中飞速穿过城市大街。
A super car driving through city streets at night with heavy rain everywhere, shot from behind the car as it drives
再比方，Sora生成的工地上，叉车、挖掘机、脚手架和建筑工人们也都十分传神。
而且，它还拍出了微型拍摄的作用，让一切都看起来像一个缩影。
当然，仔细看，画面还会存在一些问题。
比方一个人会遽然分裂成好几个人。
或许，一个人遽然变成了另一个。
AI公司创始人swyx总结说，根本原因仍是由于Sora没有中心物理模型，这完全是LeCun所提国际模型的对立面。
不过，它依然为电影制造流程发明了质的腾跃，大大下降了本钱。
尽管Runway能够完结类似功用，但Sora将一切都前进到了一个新的水平。
以下是Sora和Pika、Runway Gen-2、AnimateDiff和LeonardoAI的比较。
人人都能拍自己的电影
在不久的将来，或许咱们每个人都能够在几分钟内生成自己的电影了。
比方，咱们能够用ChatGPT帮助写出剧本，然后用Sora进行文字转视频。在未来，Sora一定会打破60s的时间约束。
幻想一下，在你的脑海里拍出一部从未存在过的电影，是什么感觉
或许，咱们能够用Dall-E或许Midjourney生成图画，然后用Sora生成视频。
D-ID能够让人物的嘴部、身体动作和所说的台词坚持一致。
此前风行全网的《哈利波特》巴黎世家时尚大片
ElevenLabs，能够为视频中的人物配音，增强视频的情感冲击力，发明视觉和听觉叙事的无缝交融。
做自己的大片，便是这么简略！
惋惜的是，Sora的练习本钱大概要千万美元等级。
上一年ChatGPT发布后，一会儿呈现出千模大战的盛况。而这次Sora间隔诞生已有半个月了，各家公司依然毫无动静。
我国公司该怎么复刻Sora？
恰恰在最近，华人团队也发布了十分详细的Sora剖析陈述，或许能给这个问题一些启示。
华人团队逆向工程剖析Sora
最近，来自理海大学的华人团队和微软副总裁高剑峰博士，联合发布了一篇长达37页的剖析论文。
经过剖析揭露的技能陈述和对模型的逆向工程研讨，全面审视了Sora的开发布景、所依靠的技能、其在各职业的运用远景、现在面临的应战，以及文本转视频技能的未来趋势。
其间，论文首要针对Sora的开发进程和构建这一「虚拟国际模拟器」的要害技能进行了研讨，并深入探讨了Sora在电影制造、教育、营销等范畴的运用潜力及其或许带来的影响。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.17177
项目地址：https://github.com/lichao-sun/SoraReview
如图2所示，Sora能够体现出精准地了解和履行杂乱人类指令的才能。
而在制造能够详尽展现运动和互动的长视频方面，Sora也获得了长足的开展，打破了以往视频生成技能在视频长度和视觉体现上的约束。这种才能标志着AI构思东西的严重腾跃，使得用户能将文字叙说转化为生动的视觉故事。
研讨人员以为，Sora之所以能到达这种高水平，不只是由于它能处理用户输入的文本，还由于它能了解场景中各个元素杂乱的相互联系。
如图3所示，曩昔十年里，生成式计算机视觉（CV）技能的开展途径十分多样，特别是在Transformer架构成功运用于自然言语处理（NLP）之后，改动明显。
研讨人员经过将Transformer架构与视觉组件相结合，推动了其在视觉使命中的运用，比方开创性的视觉Transformer（ViT）和Swin Transformer。
与此一起，分散模型在图画与视频生成范畴也获得了打破，它们经过U-Net技能将噪声转化为图画，展现了数学上的立异办法。
从2021年开端，AI范畴的研讨要点，便来到了那些能够了解人类指令的言语和视觉生成模型，即多模态模型。
跟着ChatGPT的发布，咱们在2023年看到了比方Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 3等商业文本到图画产品的呈现。
但是，由于视频自身具有的时间杂乱性，现在大多数生成东西仅能制造几秒钟的短视频。
在这一布景下，Sora的呈现标志着一个严重打破——它是第一个能够依据人类指令生成长达一分钟视频的模型，其含义可与ChatGPT在NLP范畴的影响相媲美。
如图4所示，Sora的中心是一个能够灵敏地处理不同维度数据的Diffusion Transformer，其首要由三个部分组成：
1. 首要，时空紧缩器会把原始视频转映射到潜空间中。
2. 接着，视觉Transformer（ViT）模型会对现已被分词的潜表征进行处理，并输出去除噪声后的潜表征。
3. 终究，一个与CLIP模型类似的体系依据用户的指令（现现已过大言语模型进行了增强）和潜视觉提示，引导分散模型生成具有特定风格或主题的视频。在经过屡次去噪处理之后，会得到生成视频的潜表征，然后经过相应的解码器映射回像素空间。
数据预处理
- 可变的持续时间、分辨率和高宽比
如图5所示，Sora的一大特征是它能够处理、了解并生成各种巨细的视频和图片，从宽屏的1920x1080p视频到竖屏的1080x1920p视频，包罗万象。
如图6所示，与那些仅在一致裁剪的正方形视频上练习的模型比较，Sora制造的视频展现了更好的画面布局，保证视频场景中的主体被完好捕捉，避免了因正方形裁剪而构成的画面有时被切断的问题。
Sora对视频和图片特征的精密了解和保存，在生成模型范畴是一个严重的前进。
它不只展现了生成更实在和吸引人的视频的或许性，还突出了练习数据的多样性对生成式AI获得高质量成果的重要性。
- 一致的视觉表征
为了有用处理各式各样的视觉输入，比方不同长度、清晰度和画面份额的图片和视频，一个重要的办法是把这些视觉数据转化为一致的表征。这样做还有利于对生成模型进行大规模的练习。
详细来说，Sora首要将视频紧缩到「低维潜空间」，然后再将表征分解成「时空patches」。
- 视频紧缩网络
如图7所示，Sora的视频紧缩网络（或视觉编码器）的方针是下降输入数据的维度，并输出经过时空紧缩的潜表征。
技能陈述中的参考文献显现，这种紧缩技能是VAE或矢量量化-VAE（VQ-VAE）根底上的。但是，依据陈述，假如不进行图画的巨细调整和裁剪，VAE很难将不同尺度的视觉数据映射到一个一致且巨细固定的潜空间中。
针对这个问题，研讨人员探讨了两种或许的技能完结计划：
1. 空间patches紧缩
这一进程需求将视频帧转化成固定巨细的patches，与ViT和MAE模型选用的办法类似（如图8所示），然后再将其编码到潜空间中。
经过这种办法，模型能够高效地处理具有不同分辨率和宽高比的视频，由于它能经过剖析这些patches来了解整个视频帧的内容。接下来，这些空间Token会按时间顺序排列，构成空间-时间潜表征。
2. 空间-时间patches紧缩
这种技能包含了视频数据的空间和时间维度，不只考虑了视频画面的静态细节，还重视了画面之间的运动和改动，然后全面捕捉视频的动态特性。运用三维卷积是完结这种整合的直接而有用的办法
- 潜空间patches
在紧缩网络部分还有一个要害问题：在将patches送入Diffusion Transformer的输入层之前，怎么处理潜空间维度的改动（即不同视频类型的潜特征块或patches的数量）。
依据Sora的技能陈述和相应的参考文献，patch n' pack（PNP）很或许是一种处理计划。
如图10所示，PNP将来自不同图画的多个patches打包在一个序列中。
在这里，patch化和token嵌入进程需求在紧缩网络中完结，但Sora或许会像Diffusion Transformer那样，进一步将潜在的patch化为Transformer token。
- Diffusion Transformer
建模
- 图画Diffusion Transformer
DiT和U-ViT是最早将视觉Transformers用于潜在分散模型的作业之一。与ViT相同，DiT也选用多头自注意力层和点卷积前馈网络，交织一些层归一化和缩放层。
此外，DiT还经过自习惯层归一化（AdaLN）并增加了一个额定的MLP层进行零初始化，这样初始化每个残差块为恒等函数，然后极大地安稳了练习进程。
U-ViT将一切输入，包含时间、条件和噪声图画patches，都视为token，并提出了浅层和深层Transformer层之间的长跳动衔接。成果标明，U-ViT在图画和文本到图画生成中获得了破纪录的FID分数。
类似于掩码自编码器（MAE）的办法，掩码分散Transformer（MDT）也在分散进程中加入了掩码潜模型，有用前进了对图画中不同方针部分之间上下文联系的学习才能。
如图12所示，MDT会在练习阶段运用侧插值进行额定的掩码token重建使命，以前进练习功率，并学习强壮的上下文感知方位嵌入进行推理。与DiT比较，MDT完结了更好的功用和更快的学习速度。
在另一项立异作业中，Diffusion Vision Transformers（DiffiT）选用了时间依靠的自注意力（TMSA）模块来对采样时间进程上的动态去噪行为进行建模。
此外，DiffiT还选用了两种混合分层架构，别离在像素空间和潜空间中进行高效去噪，并在各种生成使命中完结了新的SOTA。
- 视频Diffusion Transformer
由于视频的时空特性，在这一范畴运用DiT所面临的首要应战是：
（1）怎么从空间和时间大将视频紧缩到潜空间，以完结高效去噪；
（2）怎么将紧缩潜空间转化为patches，并将其输入到Transformer中；
（3）怎么处理长间隔的时空依靠性，并保证内容的一致性。
Imagen Video是谷歌研讨院开发的文本到视频生成体系，它运用级联分散模型（由7个子模型组成，别离履行文本条件视频生成、空间超分辨率和时间超分辨率）将文本提示转化为高清视频。
如图13所示，首要，冻住的T5文本编码器会依据输入的文本提示生成上下文嵌入。随后，嵌入信息被注入根底模型，用于生成低分辨率视频，然后经过级联分散模型对其进行细化，以前进分辨率。
Blattmann等人提出了一种立异办法，能够将2D潜分散模型（Latent Diffusion Model, LDM）转化为视频潜分散模型（Video Latent Diffusion Model, Video LDM）。
言语指令跟从
模型指令调优旨在增强AI模型精确跟从提示的才能。
为了前进文本到视频模型跟从文本指令的才能，Sora选用了与DALL-E 3类似的办法。
该办法触及练习一个描绘性字幕生成模型，并运用该模型生成的数据进一步微调。
经过这种指令调优，Sora能够满意用户的各种要求，保证对指令中的细节给予精确的重视，从而生成的视频能够满意用户的需求。
提示工程
- 文本提示
文本提示关于辅导Sora等文本到视频模型，制造既具有视觉冲击力，又能精确满意用户创立视频需求至关重要。
这就需求制造详细的说明来辅导模型，以效补偿人类发明力与AI履行才能之间的距离。
Sora的提示涵盖了广泛的场景。
最近研讨作业，如VoP、Make-A-Video和Tune-A-Video等，都展现了提示工程怎么运用模型的NLP才能来解码杂乱指令，并将其呈现为衔接、生动和高质量的视频叙事。
如图15所示经典Sora演示，「一个时尚的女性走在霓虹灯闪耀的东京街头...... 」
提示中，包含了人物的动作、设定、人物进场，乃至是所希望的心情，以及场景气氛。
便是这样一个精心制造的文本提示，它保证Sora生成的视频与预期的视觉作用十分契合。
提示工程的质量取决于对词语的精心挑选、所供给细节的详细性，以及对其对模型输出影响的了解。
- 图画提示
图画提示便是要给生成的视频内容和其他元素（如人物、场景和心情），供给一个视觉锚点。
此外，文字提示还能够指示模型将这些元素动画化，例如，增加动作、互动和叙事开展等层次，使静态图画绘声绘色。
经过运用图画提示，Sora能够运用视觉和文本信息将静态图画转化成动态、由叙事驱动的视频。
在图16中，展现了AI生成的视频「一只头戴贝雷帽、身穿高领毛衣的柴犬」、「一个共同的怪物宗族」、「一朵云组成了SORA一词」，以及 「冲浪者在一座历史悠久的大厅内乘着巨浪」。
这些比方展现了经过DALL-E生成的图画提示Sora能够完结的功用。
- 视频提示
视频提示也可用于视频生成。
最近的研讨，如Fast-Vid2Vid标明，好的视频提示需求详细，且灵敏。
这样既能保证模型在特定方针（如特定物体和视觉主题的描绘）上获得清晰的辅导，又能在终究输出中富有幻想力的改动。
例如，在视频扩展使命中，提示能够指定扩展的方向（时间向前或向后）和布景或主题。
在图17（a）中，视频提示指示Sora向后延伸一段视频，以探究原始起点的事情。
（b）所示，在经过视频提示履行视频到视频的修改时，模型需求清楚地了解所需的转化，例如改动视频的风格、场景或气氛，或改动灯火或心情等奇妙的方面。
（c）中，提示指示Sora衔接视频，一起保证视频中不同场景中的物体之间滑润过渡。
Sora对各职业的影响
终究，研讨团队还针对Sora或许在电影、教育、游戏、医疗保健和机器人范畴发生的影响做了猜测。
跟着以Sora为代表的视频分散模型成为前沿技能，其在不同研讨范畴和职业的运用正在敏捷加快。
这项技能的影响远远超出了单纯的视频发明，为从主动内容生成到杂乱决议计划进程等使命供给了革新潜力。
电影
视频生成技能的呈现预示着电影制造进入了一个新时代，用简略的文本中自主制造电影的愿望正在变为实际。
研讨人员现已进入电影生成范畴，将视频生成模型扩展到电影发明中。
比方运用MovieFactory，运用分散模型从ChatGPT制造的脚本中生成电影风格的视频，整个作业流现已跑通了。
MobileVidFactory只需用户供给简略的文本，就能主动生成笔直移动视频。
而Sora能够毫不费力地让用户生成作用十分迸裂的电影片段，标志着人人都能制造电影的时间来临了。
这会大大下降了电影职业的准入门槛，并为电影制造引进了一个新的维度，将传统的故事叙述办法与人工智能驱动的发明力融为一体。
这些AI的影响不只仅是让电影制造变得简略，还有或许重塑电影制造的格式，使其在面临不断改动的观众喜爱和发行途径时，变得愈加简单获得，用处愈加广泛。
机器人
人们都说，2024年是机器人元年。
正是由于大模型的迸发，再加上视频模型的迭代晋级，让机器人进入了一个新时代——
生成和解说杂乱的视频序列，感知和决议计划才能增强。
特别，视频分散模型释放了机器人新才能，使其能够与环境互动，并以史无前例的杂乱度和精确度履行使命。
将web-scale分散模型引进机器人技能，展现了运用大规模LLM增强机器人视觉和了解才能的潜力。
比方，在DALL-E加持下的机器人，能够精确摆好餐盘。
另一种视频猜测新技能——潜在分散模型（Latent diffusion model。
它能够经过言语辅导，让机器人能够经过猜测视频中的动作成果，来了解和履行使命。
此外，机器人研讨对环境模拟的依靠，能够经过视频分散模型——能创立高度传神的视频序列来处理。
这样一来，就能为机器人生成多样化的练习场景，打破实在国际数据匮乏所带来的约束。
研讨人员信任，将Sora等技能整合到机器人范畴有望获得打破性开展。
运用Sora的强壮功用，未来的机器人技能将获得史无前例的前进，机器人能够无缝导航并与周围环境进行互动。
别的，关于游戏、教育、医疗保健等职业，AI视频模型也将为此带来深入的革新。
终究，好消息是，Sora现在尽管还没有敞开功用，但咱们能够请求红队测验。
从请求表中能够看出，OpenAI正在寻觅以下认知科学、化学、生物、物理、计算机、经济学等范畴的专家。
契合条件的同学，能够上手请求了！
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