最近AI圈最火的无疑是OpenAI在2月15日颁布的Sora。Sora可以依据文本生成一分钟的高清视频，生成的视频画质、延续性、光影等都令人蔚为大观，Sora无疑将视觉生成推到新的高度。本文将重点回答三个疑问：
一、背景
在国际外大少数AI厂商还在卷大言语模型之际，OpenAI悄无声息地颁布了文生视频（text-to-video，简称t2v）模型Sora [1]，仅仅几个视频demo，就让整个AI圈子从惊讶到恐怖，惊讶于Sora生成的视频曾经抵达工业运行级别，恐怖于现有的t2v模型与Sora的差距居然如此之大。先看个Sora官网博客展现的demo，当你向Sora输入：“A stylish woman walks down a Tokyo street filled with warm glowing neon and animated city signage. She wears a black leather jacket, a long red dress, and black boots, and carries a black purse. She wears sunglasses and red lipstick. She walks confidently and casually. The street is damp and reflective, creating a mirror effect of the colorful lights. Many pedestrians walk about.”，Sora则依据该文本生成了长达1分钟的高清视频。
这个demo展现了Sora至少有以下打破：
那么OpenAI究竟用了什么魔法能让Sora如此冷艳？接上去咱们经过OpenAI给出的 Sora技术报告 来解答。PS：该技术报告十分粗陋，技术细节简直没有，只给了大抵的建模方法。
二、Sora原了解读
1. Sora要处置的义务
Sora要处置的义务其实十分好了解，就是给定一段文本，模型须要依据该文本生成相应的视频，繁难说就是text-to-video（t2v）。t2v自身并不是一个新疑问，很多厂商都在钻研t2v模型，只是的t2v模型生成的视频广泛品质较差，很难抵达工业运行级别。在Sora出现前大家的广泛认知是：t2v是一个很难的义务，工业级别t2v模型（或许说能真正适用的t2v模型）短期间内应该很难成功。但是，OpenAI又又又一次性打了一切人的脸，Sora的颁布象征着，这一天曾经来了。
2. Sora原理
假设用一句话来形容Sora训练建模环节，可以是：将原始视频经过一个视觉编码器（visual encoder）编码到隐空间（latent space）构成隐时空块（spacetime latent patches），这些隐时空块（联合text消息）经过transformer做diffusion [2, 3, 4]的训练和生成，将生成的隐时空块再经过视觉解码器（visual decoder）解码到像素空间（pixel space）。所以整个环节就是：visual encoding -> latent diffusion with diffusion transformer (DiT) [4] -> visual decoding。
(1) Visual Encoding
这一步其实很好了解，就是经过一个变分自编码器（VAE）[5]的encoder将高维的原始视频映射（紧缩）到较为低维的隐空间（留意：不只仅是空间上紧缩了，期间上也启动了紧缩），即获取该视频的低维隐空间特色（可以看成一个大的3D tensor），为了后续transformer计算繁难，将这个特色切成不堆叠的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
在获取视觉表征（上述visual token序列）后，Sora自创了DiT [4]，经常使用transformer来做diffusion model的训练，经常使用transformer的好处在于可以输入恣意长度的token序列，这样就不再限度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，由于Sora想处置t2v的疑问，所以Sora会将text的表征以某种方式condition到visual tokens上（Sora技术报告中未披露，但后文我会剖析最或许的成功方法）来解放生成。
在diffusion transformer的训练中，给定噪声输入（e.g., 噪声patches）并conditioned on text特色，模型被训练去预测原始视频的patches（预测环节又叫denoising环节，详细可以参考DDPM [2]中的训练算法），示用意如下：
(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特色再经过第（1）步中的VAE的decoder，就可以映射回像素空间，获取最后生成的视频。
3. Sora的关键性质
(1) Sora可以灵敏地驳回不同时长、分辨率和长宽比的视频
OpenAI发现之前的方法大多驳回固定尺寸的视频（比如4s的256x256视频）去训练模型，和事实中恣意长度、长宽比有较大gap，而驳回原始尺寸的视频训练模型成果更好。得益于Sora驳回的transformer结构，Sora可以输入恣意多个visual patches（初始为noise patches），即可生成恣意尺寸的视频。
(2) Sora有很强的言语了解才干
训练t2v模型须要少量带有文本标注的视频，OpenAI驳回DALL·E 3 [6] 中的re-captioning技术来处置。首先训练一个高品质的视频标注模型（captioner model），而后它为训练集中的一切视频生成文本字幕。另外，进一步应用GPT将视频标注模型生成的冗长文本裁减成更长的文本无利于还应用Sora准确遵照用户文本揭示生成高品质视频。
4.关键细节推测
Sora的技术报告没有任何细节，仅仅告知大家大抵的建模方法，但有一些细节的成功是可以推测or猜想的。
(1) visual encoder或许的结构：由于Sora在visual encoding时也紧缩了期间维度，所以Sora或许驳回从零开局训练的3D conv版的VAE。Sora这里没有像之前上班那样，繁难地驳回Stable Diffusion（SD） [3]预训练好的2D conv版的VAE。现成的SD的VAE encoder用来紧缩视频最大的疑问在于期间维度没有下采样，SD的VAE承当了将原本sparse的数据紧缩到compact的latent domain再启动diffusion环节，从而大幅度提高training和inference的效率。但是，间接运用2D VAE不足了在期间维度的紧缩，使得其对应的latent domain不够紧凑。实践上，这是一个历史遗留疑问，大局部钻研上班受算力等起因影响选用间接应用SD的预训练权重（Unet局部）、保管了2D VAE。
(2) visual encoding中视频的patches如何flatten成token序列？大略率自创DiT，先flatten这些patches，而后过一个linear层，将patches embed成tokens。
(3) diffusion中如何将text消息引入？大略率还是自创DiT和SD，在每个transformer block中，将visual tokens视为query，将text tokens作为key和value，启动cross attention，始终地conditioned on text tokens。
5. 尚未披露关键消息
（1）模型：模型的详细结构、模型的参数量、关键参数（patch size、token数目等）如何？
（2）数据：用了哪些数据？规模如何？
（3）资源：用了多少算力？训练了多久？
（4）如何处置高帧率、期间长、高分辨率的视频？目前干流的视频生成模型都是cascade结构，也就是先生成低分辨率、低帧率的视频，再始终地在期间和空间维度上upsample。不知道Sora能否是间接一次性性输入其展现的结果，假设是那样，那又会有多少token呢？（5）如何处置motion的疑问？目前的视频生成模型广泛生成的motion都不太好，最繁难的例子就是“人走路”，大局部模型不可生成连接的、长期间的、正当的人行走的环节。而Sora生成的结果在连接性、正当性上相比之前的模型都有着断代的上游。那究竟是什么促使了这样的结果呢？是模型尺寸的scale up吗？须要scale up到什么size？还是数据的搜集和荡涤呢？以及要做到什么水平呢？
6. Sora的运行
7. Sora的局限性
原本中提到：“Sora 目前作为模拟器（simulator）体现出许多局限性。例如，它不能准确地模拟许多基本相互作用的物理环节，例如玻璃破碎。其余交互环节（例如吃食物）也不总是能正确预测。咱们在登陆页面中罗列了模型的其余经常出现缺点形式，例如长期间样本中出现的不连接性或对象的凭空出现。”
总结一下关键是：
三、Sora究竟算不算环球模型？
最近，围绕“Sora是不是环球模型”以及“Sora懂疑问物理环球”等相关话题惹起了圈内热议。
英伟达初级钻研迷信家Jim Fan在X平台上称：“Sora is a learnable simulator, or "world model".”。而图灵奖得主Yann LeCun则表示：“The generation of mostly realistic-looking videos from prompts "does not" indicate that a system understands the physical world.”。
这里谈谈我的认识，仅供参考。
1.什么是环球模型（world model）[8]？
“The image of the world around us, which we carry in our head, is just a model. Nobody in his head imagines all the world, government or country. He has only selected concepts, and relationships between them, and uses those to represent the real system.” --Jay Wright Forrester, the father of system dynamics
上述引自系统能源学之父Jay Wright Forrester。我的了解是人类其实不可记下整个环球的一切内容，咱们的大脑仅仅是在有选用记忆一些概念和相互相关，应用这些，咱们可以表征和了解这个环球。这里，咱们的大脑其真实充任world model，即一个了解环球（物理）法令的模型。比如，当你看到玻璃杯从桌上掉上水泥地上，你知道接上去出现的事人造就是杯子碎了。
那么环球模型究竟是啥？
（以下是我团体对环球模型的了解，或许不够谨严，仅供参考）
我将环球模型分为狭义的和狭义的启动探讨。
【狭义环球模型】狭义的环球模型，其实就是任何能了解环球潜在物理法令的模型，比如可以预感未来结果的模型，继续以前面那个例子为例，假设一个模型能预测玻璃杯掉下后的形态，说明该模型具有这样的才干；再比如知道环球中实体或形象概念之间相互咨询的模型，比如一个模型知道玻璃杯的硬度低于水泥地会造成玻璃破碎。这些其真实我看来都是狭义上的环球模型。
【狭义环球模型】狭义的环球模型更强调节解物理环球的能源（dynamics）或许静止等物理法令的模型，了解过RL的好友们必定特意相熟这些。在RL中，一大分支便是model-based RL，这里的model，其实就是典型的狭义环球模型。在此模型中，给定某一时辰的形态s_t和该时辰做的举措a_t，模型可以预测出下一个时辰的形态s_t+1。所以说，狭义的环球模型其实是因果的。回到下面的例子，s_t可以是刚着落的杯子和洁净的水泥地，a_t则是自在落体这个举措，s_t+1则是水泥地上碎掉的杯子这样一个形态。
2.Sora算不算环球模型？
先给论断，我感觉Sora算狭义环球模型，同时也是隐式的狭义环球模型。
Sora的diffusion环节其实是在从噪声形态在text prompts的解放下，预测或许的结果（视频）。这个环节看似跟狭义环球模型没有相关，但其实可以这么了解：
规范的狭义环球模型的形态转移环节为：s_0 -> a_0 -> s_1 -> a_1 -> s_2 -> ... -> a_T-1 -> s_T。关于一个视频来说，每一帧都可以看做一个形态s，但是某一时辰举措其实很难形容，咱们很难用人造言语或许其余方式来形容相邻两帧之间出现了什么。但是咱们可以用人造言语形容视频在做什么，也就是s_0到s_T出现了什么，也就是将举措序列A={a_0, a_1, ..., a_T-1}一同打包表示成一句话或许一段话。在Sora中，text prompts可以看做成这样的举措序列A。而Sora了解环球的环节也和普通的狭义环球模型不太一样，s_0不再是第一帧，而是“混沌”形态（噪声），于是乎diffusion的环节可以了解为：s_0（噪声） -> A -> s_1 -> ... -> A -> s_T（明晰视频）。这其中，只管Sora并没有显式建模环球的dynamics，但其实无了解人造言语和视频内容之间的相关，算是一种狭义上的环球模型。
同时，回看Sora的运行可以发现，Sora其实可以拓展视频的！也就是说，换一个角度，给定一张起始图像（第一帧）和一个文本形容（形容蕴含生成视频内容），Sora就能生成出整个视频，那这个环节其实可以看做是在隐式的狭义环球模型建模：s_0（第一帧）-> A -> s_{1:T} (整个视频)。相当于是，给定了初始形态和接上去的一切举措A，Sora能预测出接上去的一切形态s_{1:T}，所以Sora在我看来也是一个非典型的、隐式的狭义环球模型。
值得一提的是，OpenAI官网消息从未表示Sora是world model，而是强调它是world simulator，我也感觉world simulator形容比拟贴切。
四、Sora对行业的影响
五、Sora成功的关键（浅显了解，欢迎斧正和补充）
本篇仅仅为团体的思索和总结，如有不妥之处，欢迎斧正与交换。
【参考文献】
[1] OpenAI. " Video generation models as world simulators. " OpenAI Blog. 2024.
[2]Ho, Jonathan, Ajay Jain, and Pieter Abbeel. "Denoising diffusion probabilistic models."Advances in neural informaion processing systems33 (2020): 6840-6851.
[3] Rombach, Robin, et al. "High-resolution image synthesis with latent diffusion models."Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2022.
[4]Peebles, William, and Saining Xie. "Scalable diffusion models with transformers."Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2023.
[5] Kingma, Diederik P., and Max Welling. "Auto-encoding variational bayes."arXiv preprint arXiv:1312.6114(2013).
[6]Betker, James, et al. "Improving image generation with better captions."Computer Science.pdf2.3 (2023): 8.
[7]Meng, Chenlin, et al. "Sdedit: Guided image synthesis and editing with stochastic differential equations."arXiv preprint arXiv:2108.01073(2021).
[8]Ha, David, and Jürgen Schmidhuber. "World models." arXiv preprint arXiv:1803.10122 (2018).
原文链接：