Sora OpenAI官方介绍

我们探索在视频数据上对生成模型进行大规模训练。具体来说，我们在可变持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像上联合训练文本条件扩散模型。我们利用了一种转换器架构，该架构对视频和图像潜在代码的时空补丁进行操作。我们最大的型号Sora能够生成一分钟的高保真视频。我们的研究结果表明，缩放视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条很有前途的途径。

本技术报告重点关注（1）我们将所有类型的视觉数据转化为统一表示的方法，从而能够大规模训练生成模型，以及（2）对 Sora 的能力和局限性进行定性评估。本报告不包含模型和实施细节。
许多先前的工作已经研究了使用各种方法对视频数据进行生成建模，包括循环网络、1 ,2 ,3生成对抗网络，4 ,5 ,6 ,7自回归变压器，8 ,9和扩散模型。10 ,11、12这些作品通常关注一小类视觉数据、较短的视频或固定大小的视频。Sora 是视觉数据的通用模型，它可以生成不同时长、长宽比和分辨率的视频和图像，最多可达一分钟的高清视频。

将视觉数据转化为补丁
我们从大型语言模型中获得灵感，这些模型通过互联网规模数据的训练来获得通用能力。13、14LLM 范式的成功部分归功于令牌的使用， 这些令牌优雅地统一了文本代码、数学和各种自然语言的不同模式。在这项工作中，我们考虑视觉数据的生成模型如何继承这些好处。LLM 有文本标记，而 Sora 有视觉补丁。此前，补丁已被证明是视觉数据模型的有效表示。15 ,16 ,17、18我们发现补丁是一种高度可扩展且有效的表示形式，可用于在不同类型的视频和图像上训练生成模型。
在较高的层次上，我们首先将视频压缩到较低维的潜在空间，将视频转换为补丁，19然后将表示分解为时空补丁。
视频压缩网络
我们训练一个降低视觉数据维度的网络。20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。我们还训练了相应的解码器模型，将生成的潜伏映射回像素空间。

时空潜伏斑块
给定一个压缩的输入视频，我们提取一系列时空补丁，充当变压器令牌。该方案也适用于图像，因为图像只是具有单帧的视频。我们基于补丁的表示使 Sora 能够对不同分辨率、持续时间和长宽比的视频和图像进行训练。在推理时，我们可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的补丁来控制生成视频的大小。
用于视频生成的缩放变压器
Sora是一个扩散模型21、22、23、24、25; 给定输入噪声补丁（以及文本提示等调节信息），它被训练来预测原始的“干净”补丁。重要的是，Sora 是一个扩散变压器。26Transformer 在各个领域都表现出了卓越的扩展特性，包括语言建模、13、14计算机视觉，15 ,16 ,17、18和图像生成。27、28 ,29
图扩散
在这项工作中，我们发现扩散变压器也可以有效地缩放为视频模型。下面，我们展示了训练过程中具有固定种子和输入的视频样本的比较。随着训练计算的增加，样本质量显着提高。 ?
可变的持续时间、分辨率、宽高比
过去的图像和视频生成方法通常会将视频调整大小、裁剪或修剪为标准尺寸，例如，分辨率为 256x256 的 4 秒视频。我们发现，对原始大小的数据进行训练有几个好处。
采样灵活性
Sora 可以采样宽屏 1920x1080p 视频、垂直 1080x1920 视频以及介于两者之间的所有视频。这使得 Sora 可以直接以其原生宽高比为不同设备创建内容。它还使我们能够在以全分辨率生成之前快速以较低尺寸制作原型内容 - 所有这些都使用相同的模型。 ?
改进的框架和构图 我们根据经验发现，以原始长宽比对视频进行训练可以改善构图和取景。我们将 Sora 与将所有训练视频裁剪为正方形的模型版本进行比较，这是训练生成模型时的常见做法。在方形作物（左）上训练的模型有时会生成仅部分可见主体的视频。相比之下，Sora（右）的视频的取景效果有所改善。
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语言理解
训练文本到视频生成系统需要大量带有相应文本字幕的视频。我们应用了 DALL·E 3 中引入的重新字幕技术30到视频。我们首先训练一个高度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字幕。我们发现，对高度描述性视频字幕进行训练可以提高文本保真度以及视频的整体质量。
与 DALL·E 3 类似，我们还利用 GPT 将简短的用户提示转换为较长的详细字幕，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。

通过图像和视频进行提示
上面和我们的着陆页中的所有结果都显示文本到视频的示例。但 Sora 也可以通过其他输入进行提示，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 - 创建完美的循环视频、动画静态图像、及时向前或向后扩展视频等。
DALL·E 图像动画
Sora 能够生成提供图像和提示作为输入的视频。下面我们展示基于DALL·E 2生成的示例视频31和达尔·E 330图片。

不同家族怪物的平面设计风格的怪物插图。该群体包括一个毛茸茸的棕色怪物、一个带有天线的光滑黑色怪物、一个有斑点的绿色怪物和一个小圆点怪物，所有怪物都在一个有趣的环境中互动。

写有“SORA”的现实云的图像。

在一座华丽的历史大厅里，巨大的浪潮达到顶峰并开始崩塌。两名冲浪者抓住时机，熟练地驾驭海浪。
扩展生成的视频 Sora 还能够在时间上向前或向后扩展视频。下面是四个视频，它们都是从生成的视频片段开始向后延伸的。因此，这四个视频的开头都不同，但所有四个视频的结局都是相同的。
我们可以使用此方法向前和向后扩展视频以产生无缝的无限循环。

视频到视频编辑 扩散模型启用了多种根据文本提示编辑图像和视频的方法。下面我们应用其中一种方法，SDEdit，32到索拉。这项技术使 Sora 能够零镜头地改变输入视频的风格和环境。
输入视频
将设置更改为茂密的丛林
连接视频 我们还可以使用 Sora 在两个输入视频之间逐渐进行插值，从而在具有完全不同主题和场景构成的视频之间创建无缝过渡。在下面的示例中，中心的视频插值在左侧和右侧的相应视频之间。