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前几期的文章，我们介绍了很多文生视频的大模型，包括字节发布的magic video以及stable video diffusion等模型，都可以输入相关的文本生成对应场景的视频。
文生视频大模型必然会成为各个人工智能大厂竞争的核心领地，这不OpenAI刚刚发布了其自家的文生视频大模型Sora。
从官方生成的视频可以看到，其质量之强大，性能之稳定，且最大的模型可以生成长达一分钟的视频，简直是要颠覆自媒体的节奏。
很多先前的工作使用了各种方法对视频数据进行建模以便生成视频，包括循环神经网络，生成对抗神经网络，自回归transformer模型以及扩散模型。这些模型结构只关注一小部分视觉数据，较短的视频以及固定尺寸大小的视频。而Sora是视觉数据通用模型，可以生成不同尺寸，不同时间长度，不同高宽比和不同分辨率的视频，其最大的模型可以生成一分钟的高清视频，真正的大力出奇迹。
将视觉数据转化为patch
Sora模型借鉴了LLM语言大模型的token方法，在高纬度空间，Sora首先把视频压缩到低维空间，把视频分成每个视频帧图片，再把图片分割成每个单独的patch，而这些patch可以应用在不同类型的视频和图片的模型训练。
视频压缩网络
OpenAI训练一个降低视觉数据维度网络。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数据表示。Sora 在这个压缩的潜在空间中接受训练并随后生成视频。OpenAI还训练了相应的解码器模型，将生成的视频映射回像素空间。
Spacetime latent patches
由于视频是由视频帧图像组成，因此在给定一个压缩的输入视频数据时，Sora模型在输入阶段，提取了一系列时空patch充当输入token。正是基于这些输入token，Sora能够对不同分辨率，不同尺寸大小，持续时间的视频与图片进行训练。在模型推理阶段，可以通过在适当大小的网络中随机排列这些输入token以便生成不同的尺寸视频。
用于视频生成的缩放transformer模型
Transformer 在各个领域都表现出了卓越的扩展特性，包括LLM大语言模型、计算机视觉，图像生成以及视频生成等领域。而Sora是一个扩散transformer模型，扩散transformer可以有效的应用到视频生成领域，在固定种子与输入视频样本上，随着模型的不断训练，其生成的视频质量也不断的提升。
Sora模型不仅可以使用1920x1080p 视频，还可以使用手机竖版1080x1920 视频，且可以使用介于2者之间的任意尺寸视频，这让Sora模型可以生成不同尺寸大小的视频，以便可以应用到不同尺寸的移动终端设备上。
以往的经验为了方便模型框架的设计，在输入数据上会进行裁剪以方便模型训练，但是Sora模型使用原始尺寸视频数据进行模型的训练，相对裁剪的输入数据相比，其原始尺寸数据输出的视频更加的完整。有时裁剪输入数据会导致输出视频不完整，个别视频对象会被裁剪。
语言理解是当前大模型需要重点攻克的难题，但是OpenAI有了 ChatGPT的支持，让Sora可以更加理解输入的文本数据。Sora应用了 DALL·E 3 中引入的文本生成技术。首先训练一个高维描述性的字幕生成器模型，然后使用它为训练集中的所有视频生成文本描述。与 DALL·E 3 类似，利用 GPT 将简短的用户提示转换为较长的详细描述，然后发送到视频模型。这使得 Sora 能够生成准确遵循用户提示的高质量视频。
Sora模型不仅可以对手输入视频进行编辑，也可以连接不同的视频，通过插帧技术，把2个不同风格的视频进行连接
当然，作为视频生成的模型，Sora模型也可以生成图像，该模型可以生成不同尺寸的图像，分辨率高达2048x2048
强大的Sora一经发布，便占据了各大平台的热点，虽然此模型刚刚发布，OpenAI 还没有发布更加详细的技术实现，但是按照OpenAI 的套路，此模型会是一个收费的模型，大概率是提供API接口让开发者使用。
https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
更多transformer，VIT，swin tranformer
参考头条号：人工智能研究所
