今天，一則重磅消息席卷了 AI 圈：OpenAI 發(fā)布了視頻模型 Sora，能根據(jù)文本生成長達(dá)一分鐘的高質(zhì)量 1920x1080 視頻，生成能力遠(yuǎn)超此前只能生成 25 幀 576x1024 圖像的頂尖視頻生成模型 Stable Video Diffusion。

同時，OpenAI 也公布了一篇非常簡短的技術(shù)報告。報告僅大致介紹了 Sora 的架構(gòu)及應(yīng)用場景，并未對模型的原理詳加介紹。讓我們來快速瀏覽一下這份報告，看看科研人員從這份報告中能學(xué)到什么。

LDM 與 DiT 的結(jié)合

簡單來說，Sora 就是 Latent Diffusion Model (LDM) [1] 加上 Diffusion Transformer (DiT) [2]。我們先簡要回顧一下這兩種模型架構(gòu)。

LDM 就是 Stable Diffusion 使用的模型架構(gòu)。擴(kuò)散模型的一大問題是計(jì)算需求大，難以擬合高分辨率圖像。為了解決這一問題，實(shí)現(xiàn) LDM時，會先訓(xùn)練一個幾乎能無損壓縮圖像的自編碼器，能把 512x512 的真實(shí)圖像壓縮成 64x64 的壓縮圖像并還原。接著，再訓(xùn)練一個擴(kuò)散模型去擬合分辨率更低的壓縮圖像。這樣，僅需少量計(jì)算資源就能訓(xùn)練出高分辨率的圖像生成模型。

LDM 的擴(kuò)散模型使用的模型是 U-Net。而根據(jù)其他深度學(xué)習(xí)任務(wù)中的經(jīng)驗(yàn)，相比 U-Net，Transformer 架構(gòu)的參數(shù)可拓展性強(qiáng)，即隨著參數(shù)量的增加，Transformer 架構(gòu)的性能提升會更加明顯。這也是為什么大模型普遍都采用了 Transformer 架構(gòu)。從這一動機(jī)出發(fā)，DiT 應(yīng)運(yùn)而生。DiT 在 LDM 的基礎(chǔ)上，把 U-Net 換成了 Transformer。

順帶一提，Transformer 本來是用于文本任務(wù)的，它只能處理一維的序列數(shù)據(jù)。為了讓 Transformer 處理二維圖像，通常會把輸入圖像先切成邊長為 的圖塊，再把每個圖塊處理成一項(xiàng)數(shù)據(jù)。也就是說，原來邊長為 的正方形圖片，經(jīng)圖塊化后，變成了長度為 的一維序列數(shù)據(jù)。

Transformer 是一種和順序無關(guān)的計(jì)算。比如對于輸入"abc"和"bca"，Transformer 會輸出一模一樣的值。為了描述數(shù)據(jù)的先后順序，使用 Transformer 時，一般會給數(shù)據(jù)加一個位置編碼。

Sora 是一個視頻版的 DiT 模型。讓我們看一下 Sora 在 DiT 上做了哪些改進(jìn)。

時空自編碼器

在此之前，許多工作都嘗試把預(yù)訓(xùn)練 Stable Diffusion 拓展成視頻生成模型。在拓展時，視頻的每一幀都會單獨(dú)輸入進(jìn) Stable Diffusion 的自編碼器，再重新構(gòu)成一個壓縮過的圖像序列。而 VideoLDM[3] 工作發(fā)現(xiàn)，直接對視頻使用之前的圖像自編碼器，會令輸出視頻出現(xiàn)閃爍的現(xiàn)象。為此，該工作對自編碼器的解碼器進(jìn)行了微調(diào)，加入了一些能夠處理時間維度的模塊，使之能一次性處理整段壓縮視頻，并輸出連貫的真實(shí)視頻。

Sora 則是從頭訓(xùn)練了一套能直接壓縮視頻的自編碼器。相比之前的工作，Sora 的自編碼器不僅能在空間上壓縮圖像，還能在時間上壓縮視頻長度。這估計(jì)是為什么 Sora 能生成長達(dá)一分鐘的視頻。

報告中提到，Sora 也能處理圖像，即長度為1的視頻。那么，自編碼器怎么在時間上壓縮長度為1的視頻呢？報告中并沒有給出細(xì)節(jié)。我猜測該自編碼器在時間維度做了填充（比如時間被壓縮成原來的 1/2，那么就對輸入視頻填充空數(shù)據(jù)直至視頻長度為偶數(shù)），也可能是輸入了視頻長度這一額外約束信息。

時空壓縮圖塊

輸入視頻經(jīng)過自編碼器后，會被轉(zhuǎn)換成一段空間和時間維度上都變小的壓縮視頻。這段壓縮視頻就是 Sora 的 DiT 的擬合對象。在處理視頻數(shù)據(jù)時，DiT 較 U-Net 又有一些優(yōu)勢。

之前基于 U-Net 的去噪模型在處理視頻數(shù)據(jù)時（如 [3])，都需要額外加入一些和時間維度有關(guān)的操作，比如時間維度上的卷積、自注意力。而 Sora 的 DiT 是一種完全基于圖塊的 Transformer 架構(gòu)。要用 DiT 處理視頻數(shù)據(jù)，不需要這種設(shè)計(jì)，只要把視頻看成一個 3D 物體，再把 3D 物體分割成「圖塊」，并重組成一維數(shù)據(jù)輸入進(jìn) DiT 即可。和原本圖像 DiT 一樣，假設(shè)視頻邊長為 ，時長也為 ，要切成邊長為 的圖塊，最后會得到 個數(shù)據(jù)。

處理任意分辨率、時長的視頻

報告中反復(fù)提及，Sora 在訓(xùn)練和生成時使用的視頻可以是任何分辨率（在 1920x1080 以內(nèi)）、任何長寬比、任何時長的。這意味著視頻訓(xùn)練數(shù)據(jù)不需要做縮放、裁剪等預(yù)處理。這些特性是絕大多數(shù)其他視頻生成模型做不到的，讓我們來著重分析一下這一特性的原理。

Sora 的這種性質(zhì)還是得益于 Transformer 架構(gòu)。前文提到，Transformer 的計(jì)算與輸入順序無關(guān)，必須用位置編碼來指明每個數(shù)據(jù)的位置。盡管報告沒有提及，我覺得 Sora 的 DiT 使用了類似于 的位置編碼來表示一個圖塊的時空位置。這樣，不管輸入的視頻的大小如何，長度如何，只要給每個圖塊都分配一個位置編碼，DiT 就能分清圖塊間的相對關(guān)系了。

相比以前的工作，Sora 的這種設(shè)計(jì)是十分新穎的。之前基于 U-Net 的 Stable Diffusion 為了保證所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以統(tǒng)一被處理，輸入圖像都會被縮放與裁剪至同一大小。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中有被裁剪的圖像，模型偶爾也會生成被裁剪的圖像。生成訓(xùn)練分辨率以外的圖像時，模型的表現(xiàn)有時也會不太好。SDXL [4] 的解決方式是把裁剪的長寬做為額外信息輸入進(jìn) U-Net。為了生成沒有裁剪的圖像，只要令輸入的裁剪長寬為 0 即可。類似地，SDXL 也把圖像分辨率做為額外輸入，使得 U-Net 學(xué)習(xí)不同分辨率、長寬比的圖像。相比 SDXL，Sora 的做法就簡潔多了。

之前基于 DiT 的模型 （比如華為的 PixArt [5]）似乎都沒有利用到 Transformer 可以隨意設(shè)置位置編碼這一性質(zhì)。DiT 在處理輸入圖塊時，會先把圖塊變形成一維數(shù)據(jù)，再從左到右編號，即從從左到右，從上到下地給二維圖塊組編號。這種位置編碼并沒有保留圖像的二維空間信息，因此，在這種編碼下，模型的輸入分辨率必須固定。比如對于下面這個的圖塊組，如果是從左到右、從上到下編碼，模型等于是強(qiáng)行學(xué)習(xí)到了「1號在0號右邊、4號在0號下面」這樣的位置信息。如果輸入的圖塊形狀為 ，那么圖塊間的相對關(guān)系就完全對不上了。而如果像 Sora 這樣以視頻圖塊的 來生成位置編碼的話，就沒有這種問題了，輸入視頻可以是任何分辨率、任何長度。

Transformer 在視頻生成的可拓展性

前文提過，Transformer 的特點(diǎn)就是可拓展性強(qiáng)，即模型越大，訓(xùn)練越久，效果越好。報告中展示了1倍、4倍、16倍某單位訓(xùn)練時間下的生成結(jié)果，可以看出模型確實(shí)一直有進(jìn)步。

語言理解能力

之前大部分文生圖擴(kuò)散模型都是在人工標(biāo)注的圖片-文字?jǐn)?shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。后來大家發(fā)現(xiàn)，人工標(biāo)注的圖片描述質(zhì)量較低，紛紛提出了各種提升標(biāo)注質(zhì)量的方法。Sora 復(fù)用了自家 DALL·E 3 的重標(biāo)注技術(shù)，用一個訓(xùn)練的能生成詳細(xì)描述的標(biāo)注器來重新為訓(xùn)練視頻生成標(biāo)注。這種做法不僅解決了視頻缺乏標(biāo)注的問題，且相比人工標(biāo)注質(zhì)量更高。Sora 的部分結(jié)果展示了其強(qiáng)大了抽象理解能力（如理解人和貓之間的交互），這多半是因?yàn)橐曨l標(biāo)注模型足夠強(qiáng)大，視頻生成模型學(xué)到了視頻標(biāo)注模型的知識。但同樣，視頻標(biāo)注模型的相關(guān)細(xì)節(jié)完全沒有公開。

其他生成功能

基于已有圖像和視頻進(jìn)行生成：除了約束文本外，Sora 還支持在一個視頻前后補(bǔ)充內(nèi)容（如果是在一張圖片后面補(bǔ)充內(nèi)容，就是圖生視頻）。報告沒有給出實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，我猜測是直接做了反演（inversion）再把反演得到的隱變量替換到隨機(jī)初始隱變量中。

視頻編輯：報告明確寫出，只用簡單的 SDEdit （即目前 Stable Diffusion 中的圖生圖）即可實(shí)現(xiàn)視頻編輯。

視頻內(nèi)容融合：可能是對兩個視頻的初始隱變量做了插值。

圖像生成：當(dāng)然，Sora 也可以生成圖像。報告表明，Sora 可以生成最大 2048x2048 的圖像。

涌現(xiàn)出的能力

通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，Sora 還涌現(xiàn)出一些意想不到的能力。

3D 一致性：視頻中包含自然的相機(jī)視角變換。之前的 Stable Video Diffusion 也有類似發(fā)現(xiàn)。

長距離連貫性：AI 生成出來的視頻往往有物體在中途突然消失的情況。而 Sora 有時候能克服這一問題。

與世界的交互：比如在描述畫畫的視頻中，畫紙上的內(nèi)容隨畫筆生成。

模擬數(shù)字世界：報告展示了在輸入文本有"Minecraft"時，模型能生成非常真實(shí)的 Minecraft 游戲視頻。這大概只能說明模型的擬合能力太強(qiáng)了，以至于學(xué)會了生成 Minecraft 這一種特定風(fēng)格的視頻。

局限性

報告結(jié)尾還是給出了一些失敗的生成示例，比如玻璃杯在桌子上沒有摔碎。這表明模型還不能完全學(xué)會某些物理性質(zhì)。然而，我覺得現(xiàn)階段 Sora 已經(jīng)展示了足夠強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。想模擬現(xiàn)有視頻中已經(jīng)包含的物理現(xiàn)象，只需要增加數(shù)據(jù)就行了。

總結(jié)

Sora 是一個驚艷的視頻生成模型，它以卓越的生成能力（高分辨率、長時間）與生成質(zhì)量令一眾同期的視頻生成模型黯然失色。Sora 的技術(shù)報告非常簡短，不過我們從中還是可以學(xué)到一些東西。從技術(shù)貢獻(xiàn)上來看，Sora 的創(chuàng)新主要有兩點(diǎn)：

讓 LDM 的自編碼器也在視頻時間維度上壓縮。

使用了一種不限制輸入形狀的 DiT

其中，第二點(diǎn)貢獻(xiàn)是非常有啟發(fā)性的。DiT 能支持不同形狀的輸入，大概率是因?yàn)樗砸曨l的3D位置生成位置編碼，打破了一維編碼的分辨率限制。后續(xù)大家或許會逐漸從 U-Net 轉(zhuǎn)向 DiT 來建模擴(kuò)散模型的去噪模型。

我認(rèn)為 Sora 的成功有三個原因。前兩個原因?qū)?yīng)兩項(xiàng)創(chuàng)新。第一，由于在時間維度上也進(jìn)行了壓縮，Sora 最終能生成長達(dá)一分鐘的視頻；第二，使用 DiT 不僅去除了視頻空間、時間長度上的限制，還充分利用了 Transformer 本身的可拓展性，使訓(xùn)練一個視頻生成大模型變得可能。第三個原因來自于視頻標(biāo)注模型。之前 Stable Diffusion 能夠成功，很大程度上是因?yàn)橛幸粋€能夠關(guān)聯(lián)圖像與文本的 CLIP 模型，且有足夠多的帶標(biāo)注圖片。相比圖像，視頻訓(xùn)練本來就少，帶標(biāo)注的視頻就更難獲得了。一個能夠理解視頻內(nèi)容，生成詳細(xì)視頻標(biāo)注的標(biāo)注器，一定是讓視頻生成模型理解復(fù)雜文本描述的關(guān)鍵。除了這幾點(diǎn)原因外，剩下的就是砸錢、擴(kuò)大模型、加數(shù)據(jù)了。

Sora 顯然會對 AIGC 社區(qū)產(chǎn)生一定影響。對于 AIGC 愛好者而言，他們或許會多了一些生成創(chuàng)意視頻的方法，比如給部分幀讓 Sora 來根據(jù)文本補(bǔ)全剩余幀。當(dāng)然，目前 Sora 依然不能取代視頻創(chuàng)作者，長視頻的質(zhì)量依然有待觀察。對于正在開發(fā)相似應(yīng)用的公司，我覺得他們應(yīng)該要連夜撤銷之前的方案，轉(zhuǎn)換為這套沒有分辨率限制的 DiT 的方案。他們的壓力應(yīng)該會很大。對于相關(guān)科研人員而言，除了學(xué)習(xí)這種較為新穎的 DiT 用法外，也沒有太多收獲了。這份技術(shù)報告透露出一股「我絕對不會開源」的意思。沒有開源模型，普通的研究者也就什么都做不了。新技術(shù)的誕生絕對不可能靠一家公司，一個模型就搞定。像之前的 Stable Diffusion，也是先開源了一個基礎(chǔ)模型，科研者和愛好者再補(bǔ)充了各種豐富的應(yīng)用。我呼吁各大公司盡快訓(xùn)練并開源一個這種不限分辨率的 DiT，這樣科研界或許會拋開 U-Net，基于 DiT 開發(fā)出新的擴(kuò)散模型應(yīng)用。

審核編輯：黃飛

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