AIGC+Sora视频生成流程

Sora 关键架构和技术介绍，及Sora视频生成流程 LDM 就是 Stable Diffusion 使用的模型架构。扩散模型的一大问题是计算需求大，难以拟合高分辨率图像。为了解决这一问题，实现 LDM 时，会先训练一个几乎能无损压缩图像的自编码器，能把 512x512 的真实图像压缩成 64x64 的压缩图像并还原。接着，再训练一个扩散模型去拟合分辨率更低的压缩图像。这样，仅需少量计算资源就能训练出高分辨率的图像生成模型。 ### AIGC+Sora视频生成流程详解 #### 一、Sora关键架构和技术介绍 **Sora** 是一种先进的视频生成技术，它基于**Latent Diffusion Model (LDM)** 和 **Diffusion Transformer (DiT)** 两种核心模型。本文将深入探讨Sora的核心架构及其在视频生成方面的应用。 ##### 1.1 Latent Diffusion Model (LDM) - **背景与挑战**: 扩散模型因其强大的图像生成能力而受到广泛关注，但同时也面临着计算资源需求高的问题，尤其是在生成高分辨率图像时。 - **解决方案**: 为了解决这个问题，在LDM实现过程中，首先会训练一个高效的自编码器，该自编码器能够将高分辨率的图像（如512x512）无损地压缩到低分辨率（如64x64）。接着，利用压缩后的图像训练扩散模型。 - **优势**: 这种方法大大降低了计算成本，使得即使是在有限的计算资源下也能训练出高质量的图像生成模型。 ##### 1.2 Diffusion Transformer (DiT) - **动机**: 在许多深度学习任务中，相比于U-Net架构，Transformer架构具有更好的可扩展性，随着参数量的增加，性能提升更为显著。 - **创新**: DiT在LDM的基础上，将U-Net替换为Transformer架构，以进一步提高模型的性能。 - **应用**: DiT在处理图像时，首先将输入图像分割成多个空间时间补丁（spacetime patches），然后将这些补丁转换为一维序列，供Transformer处理。 #### 二、Sora视频生成流程 ##### 2.1 视频压缩网络 - **目的**: 通过视频压缩网络技术，将输入的视频压缩成一个更低维度的数据（即潜在空间数据），便于模型处理。 - **实现**: Sora专门训练了一个能够直接压缩视频的自编码器，不仅能压缩图像的空间维度，还能压缩视频的时间维度。 - **优点**: 输入的视频无论分辨率、时长如何，都可以被压缩成一个统一的格式，便于模型的训练和生成。 ##### 2.2 空间时间补丁 - **定义**: 经过压缩后的数据进一步分解为空间时间补丁，这些补丁包含了视频内容的基本元素。 - **处理**: 空间时间补丁被转换为一维数据序列，以适应Transformer的输入需求。 - **位置编码**: 为了确保Transformer理解每个补丁的时空位置，可能采用类似于(x,y,t)的位置编码。 ##### 2.3 Diffusion Transformer - **模型扩展**: Sora扩展了Transformer模型以适用于视频生成，通过处理携带时间维度信息的图像序列。 - **处理流程**: 每个空间时间补丁被输入到Transformer中作为Token；Transformer完成噪声去除后，再通过解码器将处理后的张量数据还原成视频数据。 - **架构示例**: 左图展示潜DiT模型，输入潜变量被分解成多个Patch并由多个DiT块处理；右图显示了DiT块的细节，包括自适应层归一化等组件。 #### 三、Sora的关键特点与优势 - **灵活性**: Sora支持多种分辨率、长宽比和时长的视频输入，这大大增加了其应用场景的多样性。 - **高效性**: 通过预先压缩和空间时间补丁的技术，Sora能够在较少的计算资源下生成高质量的视频。 - **可扩展性**: 采用Transformer架构，随着参数量的增加，性能能够得到更明显的提升。 Sora结合了LDM和DiT的优点，通过视频压缩网络、空间时间补丁和扩展的Transformer架构实现了高效且灵活的视频生成过程。这一技术不仅解决了传统扩散模型在高分辨率图像生成上的难题，还为未来的视频生成技术开辟了新的可能性。