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浅析SORA视频生成原理

原创

码之有理

修改于 2024-03-14 07:50:35

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文章被收录于专栏：AI技术探索和应用AI技术探索和应用

介绍

官网：https://openai.com/sora

OpenAI发布了视频生成模型Sora，最大的Sora模型能够生成一分钟的高保真视频。同时OpenAI称，可扩展的视频生成模型，是构建物理世界通用模拟器的一条可能的路径。

Sora能够生成横屏1920*1080视频，竖屏1080*1920视频，以及之间的所有内容。这使得Sora可以兼容不同的视频播放设备，根据特定的纵横比来生成视频内容，这也会大大影响视频创作领域，包括电影制作，电视内容，自媒体等。

除了文生视频，也可以用其他输入提示 Sora，例如预先存在的图像或视频。此功能使 Sora 能够执行各种图像和视频编辑任务——创建完美循环的视频、为静态图像制作动画、在时间上向前或向后扩展视频等。

具体案例参考官方技术报告：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

Sora的核心作者是Bill Peebles(https://www.wpeebles.com/)和Tim brooks(https://www.timothybrooks.com/about/)。

Sora团队的Leader是Aditya Ramesh(http://adityaramesh.com/)，他是DALLE、DALLE2、DALLE3的主要作者。

原理

Runway、Stable Diffusion 是基于扩散模型（Diffusion Model），扩散模型（Diffusion Model）的训练过程是通过多个步骤逐渐向图片增加噪点，直到图片变成完全无结构的噪点图片，然后在生成图片的时候，基于一张完全噪点的图片，逐步减少噪点，直到还原出一张清晰的图片。

文本模型像 GPT-4 则是 Transformer 模型。Transformer 则是一套编码器和解码器的架构，将文本编码成数字向量，然后解码的时候从数字向量还原出文本。

Sora 则是一个融合了两者的 Diffusion Transformer 模型。通过 Transformer 的编码器 - 解码器架构处理含噪点的输入图像，并在每一步预测出更清晰的图像版本。编码器负责对含噪点的输入进行编码，而解码器则负责生成更清晰图像的预测。

GPT-4 被训练以处理一串 Token，并预测出下一个 Token。Sora 不是预测序列中的下一个文本，而是预测序列中的下一个“Patch”。

在文本预测生成中，基本单位是 Token，Token 很好理解，就是一个单词或者单词的一部分。

将原始视频通过一个视觉编码器（visual encoder）编码到隐空间（latent space）形成隐时空块（spacetime latent patches），这些隐时空块（结合text信息）通过transformer做diffusion 的训练和生成，将生成的隐时空块再通过视觉解码器（visual decoder）解码到像素空间（pixel space）。

所以整个过程就是：visual encoding -> latent diffusion with diffusion transformer (DiT)-> visual decoding。

（1）Visual Encoding

通过一个变分自编码器（VAE）的encoder将高维的原始视频映射（压缩）到较为低维的隐空间（注意：不仅仅是空间上压缩了，时间上也进行了压缩），即得到该视频的低维隐空间特征（可以看成一个大的3D tensor），为了后续transformer计算方便，将这个特征切成不重叠的3D patches，再将这些patches拉平成一个token序列，这个token序列其实就是原始视频的表征了（即visual token序列）。

（2）Latent Diffusion with DiT

在得到视觉表征（上述visual token序列）后，Sora借鉴了DiT，使用transformer来做diffusion model的训练，使用transformer的好处在于可以输入任意长度的token序列，这样就不再限制输入视频的尺寸和时长，并且模型很容易scale up（OpenAI表示这个我熟）。同时，因为Sora想解决text2video的问题，所以Sora会将text的表征以某种形式condition到visual tokens上（Sora技术报告中未披露）来约束生成。

在diffusion transformer的训练中，给定噪声输入（e.g., 噪声patches）并conditioned on text特征，模型被训练去预测原始视频的patches（预测过程又叫denoising过程，具体可以参考DDPM中的训练算法），示意图如下，如今生成扩散模型的大火，则是始于 2020 年所提出的 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）。

（3）Visual Decoding

第（2）步中，diffusion transformer可以生成的其实不是像素空间的视频，而是隐空间的视频表征（denoised patches），这些patches reshape成视频3D特征再经过第（1）步中的VAE的decoder，就可以映射回像素空间，得到最后生成的视频。

关键技术

（1）Sora可以灵活地采用不同时长、分辨率和长宽比的视频

OpenAI发现之前的方法大多采用固定尺寸的视频（比如4s的256x256视频）去训练模型，和现实中任意长度、长宽比有较大gap，而采用原始尺寸的视频训练模型效果更好。得益于Sora采用的transformer结构，Sora可以输入任意多个visual patches（初始为noise patches），即可生成任意尺寸的视频。

不同的分辨率输入在训练时候带来的是大量的计算负载不均衡，一个最简单的做法就是直接padding到固定大小这种做大会引入大量不必要的计算量，我们从openai的reference中推测他可能使用了google的NaVit里的技术降低了计算量，支持动态输入。

（2）Sora有很强的语言理解能力

训练t2v模型需要大量带有文本标注的视频，OpenAI采用DALL·E 3中的re-captioning技术来解决。首先训练一个高质量的视频标注模型（captioner model），然后它为训练集中的所有视频生成文本字幕。

另外，进一步利用GPT将视频标注模型生成的简短文本扩展成更长的文本有利于还利用Sora准确遵循用户文本提示生成高质量视频。

（3）如何保证长视频的质量

首先训练数据一定是下了很多功夫，从report中我们也看到openai使用了类似DALLE3的cationining技术，训练了自己的video captioner，用以给视频生成详尽的文本描述，进行模型训练。

其次为了保证视频的一致性，模型层应该不是通过多个stage方式来进行视频预测，而是整体预测了整个视频的latent，同时在训练过程中应该引入了auto regressive的task来去帮助模型更好的进行视频特征和帧间关系的学习。具体可以参考谷歌的W.A.L.T ( https://arxiv.org/abs/2312.06662 ) 工作。