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「平替版 Sora」何时能追上?

「平替版 Sora」何时能追上?

8月前

专题解读

事件:

随着 OpenAI 正式发布文生视频大模型 Sora,直接带动了国内外文生视频、文生图模型的热潮出现。Stability AI、Pika、阿里达摩院、腾讯、华为等国内外大厂先后推出自家生成模型。近期,华为诺亚方舟实验室发布了同样基于 DiT 架构的文生图模型 PixArt-Σ。


上月,OpenAI 正式发布文生视频大模型 Sora,因其生成效果惊艳,可以生成不同时长、长宽比和分辨率的视频和图像,且最多可以输出长达一分钟的高清视频,打开了文生视频的新格局。有人称,文生视频的 GPT 时刻已经到来。与此同时,据 a16z 统计,在 2023 年,文生视频领域发布相关工具与产品即达到了 21 种,且发布产品的多为初创企业。国内外的文生视频模型随着 Sora 的热潮频出,其他文生视频能否作为「Sora 平替版」追赶上 Sora?


平替模型们与 Sora 对比,效果如何?

以下整理了较为热门的国内外大厂的文生视频模型,从模型架构、模型创新点、技术特点、生成视频表现等维度进行了比对。[27] -[46] 

1、Sora:由 OpenAI 开发的一款文本到视频生成模型,能够根据文本提示生成长达一分钟的高清视频。
① 架构方面,Sora 基于扩散模型和 Transformer 架构,通过将视频数据转换为时空 patches,从而实现对视频内容的生成。
② 技术特点方面,Sora 使用了时空 patches 作为 Transformer 的 tokens,patches 是从压缩后的潜在空间中提取的,代表了视频的时间和空间信息。
③ Sora 可以处理多种时长、长宽比和分辨率的视频和图像。
2、W.A.L.T(Window Attention Latent Transformer):由斯坦福大学(Stanford University)、谷歌研究(Google Research)、佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)开发的一款视频生成模型,除文本提示生成视频外,还可以将静态图像转换为动态视频。
① 架构方面,W.A.L.T 第一阶段使用因果编码器将视频和图像映射到统一的低维隐空间。第二阶段设计了一种新的 Transformer 块,包含自注意力层,这些层在非重叠、窗口限制的空间和时空注意力之间交替。
② 技术特点方面,W.A.L.T 采用了隐视频扩散模型(Latent Video Diffusion Models, LVDMs)的技术路径,结合了 Transformer 架构的优势。
③ W.A.L.T 模型能够从文本提示生成高分辨率、时间上连贯的逼真视频,并且能够将静态图像转换为动态视频,支持 3D 摄像机运动的视觉效果。
3、Zeroscope:由阿里达摩院 ModelScope 社区开发的一款文本到视频的生成模型,能够生成高达 1024×576 分辨率的高清视频。
① 架构方面,Zeroscope 由文本特征提取、文本特征到视频隐空间扩散模型、视频隐空间到视频视觉空间的 3 个子网络组成。
② 技术特点方面,Zeroscope 基于 17 亿参数的文生视频大模型改造,采用 Unet3D 结构的扩散模型。
4、Stable Diffusion 3:由 Stability AI 开发的一款基于 Transformer 的文本到图像生成模型。
① 架构方面,Stable Diffusion 3 采用 MMDiT 架构,使用单独的权重组处理图像和文本模态,实现双向信息流动。同时,采用 Rectified Flow 技术,通过直线连接数据和噪声,简化采样过程......

表:文生视频模型表现对比


「平替模型们」 离追上 Sora 还有多远?

在 Sora 正式发布之后,出现了关于国内外其他文生视频模型能否追赶上 Sora 的探讨。目前,国内科技大厂仍停留在内部探索、研发 Demo 的阶段。目前,普遍认为算法实现、算力和数据是导致「复现」Sora 困难的主要因素。
1、技术方面,OpenAI 并未公布 Sora 的技术细节,路径模糊。
① 出门问问创始人李志飞认为,目前仍处于早期,技术没有收敛,各种视频相关模型的分类或讲法比较混乱。OpenAI「狡猾」,Sora 的技术报告只是很笼统地引用了几篇谷歌的文章,但没说到底用了什么,怎么用的,以及做了哪些创新。[16]
② 同样也有类似观点。360 集团创始人周鸿祎认为 OpenAI 最强的能力其一是找方向,另一个是工程化思路非常严谨。因此,现在重要的是需要把工程化思路探索出来。[17]
2、算力方面,Sora 坚守了 OpenAI 的核心理念,即 Scaling Law,「大力出奇迹」,随着训练计算量增加,视频质量显著提升。而大模型训练数据量的剧增,意味着需要强大的算力支持,而初创企业难以实现。
① 有人工智能算法工程师分析......



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本期完整版通讯含 3 个专题解读 +  31 项 AI & Robotics 赛道要事收录
 1. Figure 用的 VLM 和 「机器人 LLM」 是同一回事吗?
Figure、Covariant 和谷歌都发什么成果了?Sergey Levine 也创业了?Figure 01 用了哪些技术?Covarian 的 RFM-1 是基于 LLM 的吗?...
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来源:机器之能

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