被误解的「中文版Sora」背后，字节跳动有哪些技术？

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被误解的「中文版Sora」背后，字节跳动有哪些技术？

 

重点标签 视频生成、字节跳动、Sora、OpenAI、技术进展

文章摘要

文章总结了字节跳动在视频生成领域的最新研究成果，特别是在生成式AI技术方面。文章首先介绍了OpenAI发布的Sora，一个在视频生成领域树立新标准的模型。随后，文章转向国内科技公司，特别是字节跳动，其研发的Boximator模型能够精确控制视频中物体的生成。尽管字节跳动对此保持低调，但Boximator的技术论文揭示了其与现有视频生成模型的无缝集成能力。

文章接着介绍了字节跳动智能创作团队的9项研究，包括文生图、文生视频、图生视频和视频理解等。特别指出MagicVideo-V2模型，它通过集成多个模块到端到端视频生成pipeline中，生成具有高审美质量的视频。此外，文章还讨论了统一视觉和语言学习的研究范式，以及字节跳动在该领域的探索，如PixelLM和Vista-LLaMA。

文章还探讨了扩散模型在视频生成中的应用，包括MagicAnimate和DREAM-Talk，以及它们在生成动画和说话人脸方面的成果。同时，提到了SAG和AdjointDPM等技术，旨在提高生成内容的质量和效率。

最后，文章提出了一个问题：在中文版Sora诞生之前，我们还要走多远？尽管字节跳动和其他科技公司在视频生成技术上取得了积极进展，但与Sora相比仍有明显差距。Sora的技术优势建立在其对Scaling Law的信仰和技术创新上。文章以对字节跳动智能创作团队的未来发展和招聘信息的介绍作为结尾，表达了对该领域未来技术突破的期待。

文章来源

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原文作者: 机器之心