OpenAI的Sora | AI生成和翻译
尽管OpenAI尚未发布关于Sora架构的详细技术论文，但我们可以根据其公告以及生成式AI（尤其是文本到图像和视频生成领域）的整体进展，推断其可能的工作原理。以下是关键概念的解析：
1. 扩散变换器模型
- OpenAI将Sora描述为扩散变换器。这意味着它结合了两种强大AI架构的优势：
- 扩散模型：这类模型通过学习逆转噪声过程来生成数据。它们从随机噪声开始，经过多步逐渐细化，最终生成符合给定提示的逼真图像或视频帧。可以将其想象为从静态噪声开始，逐渐显现出图像的过程。
- 变换器网络：最初为自然语言处理设计的变换器，擅长理解数据序列中的上下文和关系。在Sora中，”序列”不是词语，而是跨越空间和时间的视觉块或标记序列。
2. 块与标记
- 类似于大型语言模型将文本分解为标记的方式，Sora很可能将视频分解为更小的单元，称为块。对于视频，这些块很可能是三维的，既包含空间信息（帧内）也包含时间信息（跨帧）。
- 这些块随后被视为标记序列，由变换器网络处理。这使得模型能够理解视频的不同部分如何随时间相互关联，这对于生成连贯的运动和长程依赖关系至关重要。
3. 文本到视频生成过程
- 文本提示：过程始于用户提供所需视频的文本描述。
- 理解提示：Sora利用其经过训练的语言理解能力来解读提示的细微差别和细节。这可能涉及类似于DALL-E 3中使用的技术，即对提示进行重新表述或增强以包含更具体的细节。
- 生成潜在空间表示：模型很可能将文本提示转换为低维”潜在空间”中的一种表示。这个空间捕捉了视频的本质。
- 潜在空间去噪：扩散过程在这个潜在空间中开始。Sora从带噪的块开始，并迭代地对它们进行去噪，这一过程由文本提示和从其训练数据中学到的模式引导。变换器架构有助于确保去噪过程在空间和时间上保持一致性。
- 视频解压缩：一旦潜在空间中的去噪过程完成，最终的表示会被”解码”回一系列视频帧。
4. 关键能力与技术
- 时间一致性：视频生成中的一个重大挑战是在多个帧之间保持物体和场景的一致性。通过使用变换器将视频作为时空块序列进行处理，Sora能够更好地理解并保持这种一致性。
- 处理运动和摄像机移动：Sora已展现出生成具有复杂摄像机移动和逼真物体运动视频的卓越能力。这表明其架构能够有效模拟视觉世界的动态特性。
- 理解3D：OpenAI提到，即使提示中没有明确的3D信息，Sora似乎已经从训练数据中学会了如何生成3D内容。这暗示了其对空间关系的深刻理解。
- 重新标注：与DALL-E 3类似，Sora很可能使用一种称为重新标注的技术来提高生成视频的保真度。这涉及使用视频到文本模型为训练视频创建详细的标注，从而帮助文本到视频模型更有效地学习。
5. 训练数据
- Sora是在一个包含视频和可能带有伴随文本描述的图像的大规模数据集上训练的。这些数据的规模和多样性对于模型生成逼真且多样化视频内容的能力至关重要。OpenAI提到使用了公开可用的视频以及获得许可的受版权保护的视频进行训练。
本质上，Sora利用扩散模型的力量生成高质量视觉内容，并借助变换器架构来理解和模拟视频的时间动态。通过将视频分解为可管理的块并将其作为序列处理，Sora能够根据文本提示生成连贯、逼真且富有想象力的视频片段。
需要注意的是，这是基于当前可用信息的高层次解释。OpenAI未来可能会透露更多技术细节。