Sora技术深度解析
导读： 美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。
从技术报告中，Sora视频生成过程大致由以下三个步骤组成:
视频编码：Visual Encoder将原始视频压缩为低维潜在空间，再将视频分解为时空patches后拉平为系列视频token以供transformer处理。
加噪降噪：在transfomer架构下的扩散模型中，时空patches融合文本条件化，先后经过加噪和去噪，以达到可解码状态。
视频解码：将去噪后的低维潜在表示映射回像素空间。
总体而言，我们认为Sora技术报告虽未能详尽阐述视频生成技术细节，但从参考技术文献中，可初步窥探出时空patches、视频压缩网络、 Transformer技术架构、独特文本标注视频数据集等技术与资源优势，这些或为Sora占据业内领先地位的原因。
从技术报告中，Sora视频生成过程大致由以下三个步骤组成:
视频编码：Visual Encoder将原始视频压缩为低维潜在空间，再将视频分解为时空patches后拉平为系列视频token以供transformer处理。
加噪降噪：在transfomer架构下的扩散模型中，时空patches融合文本条件化，先后经过加噪和去噪，以达到可解码状态。
视频解码：将去噪后的低维潜在表示映射回像素空间。
总体而言，我们认为Sora技术报告虽未能详尽阐述视频生成技术细节，但从参考技术文献中，可初步窥探出时空patches、视频压缩网络、 Transformer技术架构、独特文本标注视频数据集等技术与资源优势，这些或为Sora占据业内领先地位的原因。
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