OpenAIsora是什么 Sora训练方法分享

最近关于OpenA Isora的消息在全球范围内都引起了很大的震动，这象征着ai技术的又一大进步，对Sora0还不是很了解的朋友们都可以看一下这篇文章，能够帮助你快速获悉Sora的使用方法，体验全新的ai技术，一定会让你大吃一惊的。

OpenAI sora是什么

OpenAI网站上的技术报告，主要提供了训练Sora的方法，以及对其能力和局限性的定性评估。技术报告的13位作者中，有4位华人。报告也明确地说，不提供模型和实现细节。尤其是公众和监管者最关注的数据来源。但是，这篇报告所列举的32篇参考论文，已经提供了所有的方法和技术。OpenAI用一句话概括：“我们利用了一种在视频和图像潜码的时空块上操作的transformer架构”。具体点说就是：这帮大牛训练了一个网络，用于降低视觉数据的维度。许多专家认为其视频来源是Youtube。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示。Sora在这个压缩的潜在空间内接受训练，随后也在此空间内生成视频。他们还训练了一个相应的解码器模型，将生成的潜码映射回像素空间。应该掌握四个关键词：潜码(latent code)，时空块(spacetime patches)，扩展 (scaling)，通用模拟器 (general purpose simulators)。许多之前的研究已经通过各种方法研究了视频数据的生成模型，包括循环网络、生成对抗网络、自回归变换器和扩散模型。这些工作通常专注于视觉数据的一个狭窄类别、较短的视频，或者固定大小的视频。Sora是一个视觉数据的通用模型——它可以生成跨越不同持续时间、宽高比和分辨率的视频和图像，最长可达一分钟的高清视频。Sora是一个扩散模型;给定输入的噪声块(和条件信息，如文本提示)，它被训练用于预测初始的“干净”块。重要的是，Sora是一个扩散Transformer，在多个领域展示了显著的扩展性能，包括语言建模、计算机视觉和图像生成。Sora能够适应宽屏1920x1080p视频、竖屏1080x1920视频以及它们之间的所有格式。这使得Sora能够直接以不同设备的原生宽高比创建内容。它还允许我们在使用相同模型以全分辨率生成之前，快速原型化较小尺寸的内容。简单地说，OpenAI集大成了先前的技术，而其中的每一项技术，都有过论文介绍，OpenAI在前人及同行研究的基础之上，构建出Sora，一个非常重要的原因，是他们坚信数据-Transformer-扩展-涌现这一法则。下面是所有的参考论文及其为Sora所用之处：

Srivastava, Nitish, Elman Mansimov, 和 Ruslan Salakhudinov. "使用LSTMs进行视频表示的无监督学习." 国际机器学习会议. PMLR, 2015.

Chiappa, Silvia, 等. "循环环境模拟器." arXiv预印本 arXiv:1704.02254 (2017).

Ha, David, 和 Jürgen Schmidhuber. "世界模型." arXiv预印本 arXiv:1803.10122 (2018).

(注：1-3，许多之前的研究已经通过各种方法研究了视频数据的生成模型，包括循环网络 )

Vondrick, Carl, Hamed Pirsiavash, 和 Antonio Torralba. "生成具有场景动态的视频." 神经信息处理系统进展 29 (2016).

Tulyakov, Sergey, 等. "MoCoGAN: 分解运动和内容以生成视频." IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集. 2018.

Clark, Aidan, Jeff Donahue, 和 Karen Simonyan. "在复杂数据集上生成对抗视频." arXiv预印本 arXiv:1907.06571 (2019).

Brooks, Tim, 等. "生成动态场景的长视频." 神经信息处理系统会议进展 35 (2022): 31769-31781.

(注：4-7，生成对抗网络的方法与技术)

Yan, Wilson, 等. "VideoGPT: 使用VQ-VAE和transformers生成视频." arXiv预印本 arXiv:2104.10157 (2021).

Wu, Chenfei, 等. "Nüwa: 为创造神经视觉世界进行视觉合成预训练." 欧洲计算机视觉会议. 瑞士: 施普林格自然, 2022.

(注：8-9，自回归Transformer )

Ho, Jonathan, 等. "Imagen视频: 使用扩散模型生成高清视频." arXiv预印本 arXiv:2210.02303 (2022).

Blattmann, Andreas, 等. "对齐你的潜码: 使用潜在扩散模型合成高分辨率视频." IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集. 2023.

Gupta, Agrim, 等. "使用扩散模型生成逼真视频." arXiv预印本 arXiv:2312.06662 (2023).

(注：10-12，扩散模型，如何逼真)

Vaswani, Ashish, 等. "注意力就是你所需要的一切." 神经信息处理系统进展 30 (2017).

Brown, Tom, 等. "语言模型是小样本学习者." 神经信息处理系统会议进展 33 (2020): 1877-1901.

(注：13-14 ，作者从大型语言模型中受到的启发是，通过对互联网级数据进行训练，可以获得通用能力。)

Dosovitskiy, Alexey, 等. "一幅图像值16x16个词: 大规模图像识别的transformers." arXiv预印本 arXiv:2010.11929 (2020).

Arnab, Anurag, 等. "Vivit: 视频视觉transformer." IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集. 2021.

He, Kaiming, 等. "掩码自动编码器是可扩展的视觉学习者." IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集. 2022.

Dehghani, Mostafa, 等. "Patch n'Pack: NaViT, 适用于任何宽高比和分辨率的视觉transformer." arXiv预印本 arXiv:2307.06304 (2023).

(注：15-18，Transformer已经被证明在在计算机视觉中显示出非凡的扩展特征，能训练出适用于任何宽高比和分辨率的视频)

Rombach, Robin, 等. "使用潜在扩散模型合成高分辨率图像." IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集. 2022.

(注：通过把视频压缩成为低维度的潜码空间，把视频转换为时空块 )

把视觉数据变成时空块

Kingma, Diederik P., 和 Max Welling. "自编码变分贝叶斯." arXiv预印本 arXiv:1312.6114 (2013).

(注：训练出一个能减少视觉维度数据的网络)

Sohl-Dickstein, Jascha, 等. "使用非平衡热力学的深度无监督学习." 国际机器学习会议. PMLR, 2015.

Ho, Jonathan, Ajay Jain, 和 Pieter Abbeel. "去噪扩散概率模型." 神经信息处理系统进展 33 (2020): 6840-6851.

Nichol, Alexander Quinn, 和 Prafulla Dhariwal. "改进的去噪扩散概率模型." 国际机器学习会议. PMLR, 2021.

Dhariwal, Prafulla, 和 Alexander Quinn Nichol. "扩散模型在图像合成上胜过GANs." 神经信息处理系统会议进展. 2021.

Karras, Tero, 等. "阐明基于扩散的生成模型的设计空间." 神经信息处理系统进展 35 (2022): 26565-26577.

(注：21-25， Sora是一个扩散模型，给定输入的噪声块(和条件信息，如文本提示)，它被训练用于预测初始的“干净”块 )

Peebles, William, 和 Saining Xie. "用transformers扩展扩散模型." IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集. 2023.

(注：Sora是一个扩散Transformer)

Transformer跨越不同的模态，其扩展功能依然有效

Chen, Mark, 等. "像素的生成预训练." 国际机器学习会议. PMLR, 2020.

Ramesh, Aditya, 等. "零样本文本到图像生成." 国际机器学习会议. PMLR, 2021.

(注：27-28，Transformer在图像生成方面具有非凡的扩展特征)

Yu, Jiahui, 等. "扩展自回归模型以生成内容丰富的文生图." arXiv预印本 arXiv:2206.10789 2.3 (2022): 5.

Betker, James, 等. "用更好的图说改善图像生成." 计算机科学. https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf 2.3 (2023): 8

(注：29-30，使用了Dall.E3的字幕和标题技术，用于视频)

Ramesh, Aditya, 等. "使用CLIP潜码的分层文本条件图像生成." arXiv预印本 arXiv:2204.06125 1.2 (2022): 3.

(注：30-31，用Dall.E2和Dall.E3图像生成视频)

Meng, Chenlin, 等. "Sdedit: 使用随机微分方程的引导图像合成和编辑." arXiv预印本 arXiv:2108.01073 (2021).

以上就是关于sora的全部介绍和详细的训练方法，通过这种方式，你可以利用sora完成超多不可思议的操作，用极短的时间就可以完成以往需要花费大量时间和精力才能完成的工作。