Sora是由OpenAI在2024年2月发布的文本到视频生成AI模型。Sora也是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型。这项技术的发布，不仅引起了技术界的广泛关注，也激发了各行各业对于AI生成内容（AIGC）潜力的无限想象。Pika和Gen-2，仅限于生成仅有几秒钟的短视频片段，而Sora能够根据文本指令生成现实或想象的高质量长时长视频场景，这在以往的技术中是难以想象的。
原文地址：Sora视频生成技术详解-AI教程
背景介绍
在深入探讨Sora技术之前，我们必须首先理解其发展的背景，这包括计算机视觉与人工智能的历史演进，以及文本到视频生成技术的逐步成熟。
1.文本到视频的生成任务背景
早期尝试：文本到视频生成是一个高度复杂的任务，它要求模型不仅要理解文本描述的内容，还要将其转化为动态的视觉场景。这一任务的挑战在于，它不仅涉及到图像的生成，还包括对时间维度的理解和控制。在早期，这项任务依赖于简单的图像编辑、动画技术和视频编辑技术，这些方法通常需要大量的手工操作，选择图像、编辑视频片段，并将其组合成具有一定叙事性的序列。
技术进步：随着技术的发展，特别是深度学习在图像和视频处理领域的应用，文本到视频的生成开始实现自动化。早期的尝试包括基于模板的方法，这些方法允许用户通过选择文本描述来定制视频模板中的元素。
深度学习的影响：深度学习模型，如生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），为文本到视频的生成提供了新的可能性。这些模型能够学习从大量数据中提取特征，并生成连贯且逼真的视频序列提供了可能。
多模态模型的兴起：近年来，多模态模型如CLIP和Stable Diffusion等，展示了将文本和图像结合的能力。这些模型不仅能够理解文本描述，还能够生成与文本相匹配的图像，为文本到视频的生成奠定了基础。
2.计算机视觉的历史背景
初始阶段：计算机视觉作为一个研究领域，起源于20世纪50年代末和60年代初。最初的研究集中在边缘检测、角点检测等基本图像处理技术上，这些技术为后续的图像分析和理解奠定了基础。
特征工程时代：在深度学习之前，计算机视觉主要依赖于手工设计的特征，如SIFT、SURF等。这些特征被用于图像识别、物体检测和场景理解等任务。
深度学习的突破：2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中的成功标志着深度学习在计算机视觉领域的突破。随后，卷积神经网络（CNNs）成为图像识别和分类的主流方法。
模型发展：从AlexNet到VGG、ResNet，再到Transformer架构的引入，计算机视觉模型在性能和复杂性上都有了显著提升。这些模型不仅能够处理图像，还能够处理视频和其他高维数据。视觉变换器（ViT）和Swin变换器等模型的提出，标志着这一概念的进一步扩展。
多模态融合：随着研究的深入，计算机视觉开始与自然语言处理（NLP）等其他领域融合，形成了多模态学习的新趋势，如CLIP和Stable Diffusion。这使得模型能够同时处理图像、文本和其他类型的数据，为文本到视频的生成等任务提供了新的思路。
3.小结
Sora技术正是在这样一个技术发展的大背景下诞生的。它结合了深度学习、计算机视觉和自然语言处理的最新进展，通过一个先进的扩散变换器模型，实现了从文本到视频的高效、高质量生成。随着技术的不断发展，Sora有望在未来的多媒体内容创作和分发中发挥更加重要的作用。
技术原理
1.扩散变换器（Diffusion Transformer）模型
Sora技术的核心是一个预训练的扩散变换器（Diffusion Transformer），这是一种基于深度学习的模型，能够将文本描述转化为视频内容。扩散模型最初用于图像生成，通过逐步引入噪声并在逆过程中去除噪声来生成图像。Sora将这一概念扩展到视频领域，通过模拟视频帧随时间的演变来生成连贯的视频序列。
图 sora架构总览
扩散变换器（Diffusion Transformer）由三部分组成：(1) 一个时间空间压缩器（time-space compressor）首先将原始视频映射到潜在空间（latent space）；(2) 一个视觉变换器（ViT）处理标记化的潜在表征（latent representation），并输出去噪的潜在表征（latent representation）；(3) 类似于 CLIP 的条件机制（conditioning）接收由大型语言模型（LLM）增强的用户指令和可能的视觉提示，以指导扩散模型生成风格化或主题化的视频。经过多次去噪步骤后，获得生成视频的潜在表征（latent representation），然后将其映射回像素空间，由相应的解码器完成。
2.统一视觉表示
将所有类型的视觉数据转化为块，块的特性具有灵活性和可扩展性，适用于建模。块是训练不同类型视频和图像的生成模型的高度可扩展和有效的表征。这使得大规模训练生成模型成为可能。同时，无论输入视频的原始分辨率或宽高比如何，Sora都能够生成具有统一视觉表示的视频，这提高了模型的灵活性和输出质量。
图 Sora 先将视频压缩到低维潜在空间，再将这些分解为时空块来将视频转换为块
3.视频压缩网络
Sora 的视频压缩网络（或视觉编码器Encoder）旨在降低输入数据的维度。这个网络以原始视频为输入，输出一个在时间和空间上都被压缩的潜在表征（latent representation），称为时空潜在块（Spacetime latent patches）。Sora在这个压缩的潜在空间（latent space）上进行训练，并随后在这个空间内生成视频。再通过相应的解码器模型，将生成的潜在值映射回像素空间。
4.时空潜在块（Spacetime latent patches）
Sora将一个压缩的输入视频，提取为一系列时空块，你可以将时空块看作是transformer的 tokens，也可以看作记忆里玩的拼图游戏中一个个块。这个思路对图像也有效，因为图像只是单帧的视频。基于块的表征， Sora能够在可变分辨率、时长和宽高比的视频和图像上进行训练。
5.扩展变换器（Scaling transformers）进行视频生成
Sora对Transformer模型进行扩展，引入扩散（Diffusion）模型，扩散模型是一种生成模型，其核心原理是通过添加高斯噪声并逐步去除，模型学习如何从噪声中恢复清晰的视频帧。给定了输入的噪声块（和条件信息，如文本提示），通过迭代过程逐步去除噪声，来预测原始的“干净的”块，都使视频帧更接近最终目标。
图：图像生成过程示意
6.原始尺寸上训练数据
过去的图像和视频生成方法通常将视频调整大小、裁剪或修剪到标准尺寸——例如，4秒的视频，分辨率为256x256。而Sora相反，是在原始尺寸上训练数据，这有以下几个好处。
采样灵活性：Sora可以采样宽屏1920x1080p视频、垂直1080x1920视频以及两者之间的所有内容。这让Sora能够直接在不同设备的原生宽高比上创建内容。还能够快速在较低尺寸上原型内容（prototype content），然后再以全分辨率生成——所有这些都使用同一个模型。
改善框架和构图：实验发现，原始宽高比上训练视频可以改善框架和构图。将所有训练视频裁剪为正方形（左），这是训练生成模型时的常见做法，但有时生成的视频主题只有部分可见。相比之下，Sora（右）的视频有更好的构图。
7.重新标注技术（re-captioning technique）提升语言理解
训练文本到视频生成系统需要大量具有相应文本标题的视频。Sora应用了DALL·E 3中引入的重新字幕技术到视频上。首先训练一个高度描述性的字幕模型，然后使用它为训练集中的所有视频生成文本标题。结果发现，在高度描述性的视频标题上训练可以提高文本保真度以及视频的整体质量。
Sora还利用GPT将短的用户提示转换为更长的详细标题，这些标题被发送到视频模型。这使Sora能够生成高质量视频，准确遵循用户提示。
优势
1.高质量视频生成
Sora技术的一个显著优势在于其能够生成高质量视频内容的能力。与传统的视频制作相比，Sora能够快速生成具有高分辨率和视觉连贯性的视频，这在以往的技术中是难以实现的。
技术细节：
- 高分辨率输出：Sora能够生成高达1分钟长的视频，保持高分辨率和高帧率，满足专业级视频制作的需求。
- 视觉连贯性：Sora的视频生成过程注重视觉叙事的连贯性，确保从第一帧到最后一帧都能保持一致性和流畅性。
2.多模态理解与生成
Sora技术的另一个优势是其对多模态信息的理解能力。它不仅能处理文本指令，还能将这些指令转化为视觉内容，显示出对复杂场景和动态交互的深刻理解。
实现方式：
- 文本到视频的转换：Sora能够准确解读文本指令，并将其转化为具体的视觉元素和场景，实现文本描述到视频内容的无缝转换。
- 元素间交互模拟：Sora在生成视频中能够模拟元素之间的复杂交互，如角色动作、物体运动等，增强视频的真实感和吸引力。
3.创新性和灵活性
Sora技术的创新性在于其开创性的扩散变换器模型和对视频生成任务的处理方式。这种创新为视频内容的创作提供了前所未有的灵活性。
创新点：
- 扩散模型的应用：Sora将扩散模型从图像生成扩展到视频生成，这一创新使得视频内容的生成更加多样化和可控。
- 灵活的数据处理：Sora能够处理不同格式和风格的输入数据，包括文本、图像和现有视频，提供了广泛的应用可能性。
4.提升生产效率
Sora技术通过自动化视频生成流程，极大地提高了视频制作的效率，减少了人力和时间成本。
效率提升的体现：
- 快速生成：用户只需提供文本指令，Sora即可快速生成视频，大大缩短了从创意到成品的时间。
- 减少后期制作：由于Sora生成的视频具有较高的质量，减少了后期编辑和调整的需求，进一步提升了生产效率。
挑战
1.物理真实性问题
Sora技术在模拟复杂场景时，面临着物理真实性的挑战。尽管Sora能够生成视觉上连贯的视频，但在模拟物理世界的真实性方面，它仍然存在局限。
具体问题：
- 物理原理处理：Sora在处理涉及复杂物理原理的场景时，可能无法准确模拟物体的相互作用和运动规律。
- 细节准确性：在模拟细微的物理细节，如布料的摆动、液体的流动等方面，Sora可能无法达到与真实世界相同的自然度。
解决方案：
- 增强物理引擎集成：通过与先进的物理引擎集成，Sora可以提高对物理现象模拟的准确性。
- 数据集扩充：通过扩充训练数据集，包含更多物理现象的实例，Sora可以学习到更丰富的物理运动模式。
2.用户交互限制
Sora在理解和执行用户指令方面表现出色，但在用户交互的深度和灵活性上还有提升空间。
具体问题：
- 复杂指令理解：对于复杂的、多步骤的或含糊不清的文本指令，Sora可能无法完全理解用户的意图。
- 用户反馈循环：当前的Sora模型可能缺乏有效的用户反馈机制，以便于用户对生成的视频进行微调和优化。
解决方案：
- 增强自然语言处理能力：通过改进自然语言处理算法，Sora可以更好地理解和解释复杂的用户指令。
- 交互式界面：开发更加用户友好的交互界面，使用户能够更容易地提供反馈和进行视频编辑。
3.使用限制
Sora技术的广泛应用受到一些使用限制的制约。
具体问题：
- 访问限制：Sora尚未对公众开放，限制了其在更广泛领域的应用和测试。
- 内容监管：为了确保生成的视频内容安全、合规，需要有效的内容监管机制，这可能限制了Sora的灵活性。
解决方案：
- 逐步开放：通过逐步向受信任的用户和合作伙伴开放Sora技术，可以在控制风险的同时收集反馈和数据。
- 自动化内容监管：开发自动化的内容监管工具，以确保视频内容的安全性，同时减少对用户创作的限制。
4.伦理和法律问题
随着Sora等AI技术的发展，伦理和法律问题也日益凸显。
具体问题：
- 内容偏见：Sora在生成内容时可能会无意中复制或放大训练数据中的偏见。
- 版权和知识产权：AI生成的内容可能涉及版权和知识产权的争议。
解决方案：
- 偏见检测和纠正：开发和集成偏见检测工具，确保Sora生成的内容公平、无歧视。
- 版权教育和政策：提高用户对版权和知识产权的认识，制定明确的使用政策和指导原则。
5.技术发展和资源限制
Sora技术的进一步发展需要大量的计算资源和研发投入。
具体问题：
- 计算资源需求：Sora的训练和运行需要大量的计算资源，这可能限制了其在资源受限的环境中的应用。
- 研发成本：持续的技术改进和功能开发需要显著的研发投入。
解决方案：
- 优化算法效率：通过算法优化减少Sora对计算资源的需求，使其能够在更广泛的硬件上运行。
- 开放研究和合作：通过与学术界和工业界的合作，共享资源，加速Sora技术的发展。
Sora技术虽然具有巨大的潜力和优势，但同时也面临着一系列挑战。通过持续的研究和创新，以及与社会各界的合作，这些挑战可以被克服，使Sora能够实现其全部潜力，并在多个领域发挥重要作用。
6.结论
Sora技术的横空出世，为人工智能领域带来了革命性的影响，尤其是在文本到视频的生成领域。它不仅展现了AI在理解复杂指令和模拟物理世界方面的巨大潜力，也为创意产业提供了新的工具和平台。然而，随着技术的深入发展和广泛应用，我们也必须正视其带来的挑战和问题。
技术前景与发展潜力
Sora技术的未来发展前景广阔。随着技术的不断优化和改进，我们预期Sora将在以下几个方面展现出更大的潜力：
- 技术创新：通过算法的迭代和模型的优化，Sora将能够生成更加真实、细腻的视频内容。
- 行业应用：Sora将在电影、教育、游戏、医疗等多个行业发挥更大的作用，推动产业创新和转型。
- 用户普及：随着技术的成熟和成本的降低，Sora将更容易被普通用户接触和使用，实现更广泛的创意表达。
社会影响与伦理考量
Sora技术的广泛应用也将对社会产生深远的影响。这包括：
- 创意产业的变革：Sora将改变传统的内容创作方式，为创意工作者提供更广阔的创作空间。
- 信息传播的革新：Sora将影响信息的传播方式，使得视频内容的制作和分享变得更加便捷和个性化。
- 伦理和法律问题：随着技术的发展，需要更多的研究和讨论来解决由AI生成内容引发的伦理和法律问题。
开源社区与协作发展
开源社区在Sora技术的发展中扮演着至关重要的角色。通过共享知识、代码和数据，社区能够加速技术的迭代和创新。我们鼓励：
- 开放研究：通过开放研究和分享技术细节，促进更广泛的学术讨论和技术进步。
- 协作项目：通过协作项目，集合不同领域的专家智慧，共同解决技术难题。
未来研究方向
尽管Sora技术已经取得了显著的成就，但仍有许多问题需要进一步研究和探索：
- 提高物理真实性：继续研究如何提高AI生成视频的物理真实性，使其更加符合现实世界的规律。
- 增强用户交互：开发更加智能和灵活的用户交互方式，使用户能够更直观地控制视频生成过程。
- 解决伦理法律问题：深入研究AI生成内容的伦理和法律问题，制定相应的指导原则和规范。
最终结语
Sora技术代表了AI在视频生成领域的最新成就，它不仅为创意产业带来了新的可能性，也为我们提供了对AI未来潜力的一瞥。随着技术的不断发展和挑战的克服，我们有理由相信Sora将成为推动社会进步和创新的重要力量。我们期待着Sora技术的成熟和普及，以及它在未来社会中的广泛应用。