技术神秘化的去魅:Sora关键技术逆向工程图解(文末留言赠书活动)

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技术神秘化的去魅:Sora关键技术逆向工程图解(文末留言赠书活动)
技术神秘化的去魅:Sora关键技术逆向工程图解(文末留言赠书活动)
 

重点标签 Sora分析AGI发展技术开放视频生成Diffusion Model

文章摘要


摘要:
本文由作者张俊林撰写,主要分析了Sora视频生成模型的可能做法,探讨了其整体结构和关键组件。文章强调了技术开放的重要性,并尝试对Sora进行逆向工程分析。关键信息包括Sora的整体结构、可能采用的TECO模型、支持可变分辨率和长宽比的视频生成、以及Diffusion Model的基本原理。文章还讨论了Sora的双向训练过程和保持生成视频长时一致性的方法。

重点信息:

Sora整体结构:文章详细推导了Sora的可能整体结构,包括文本编码器、视频编码器-解码器、Spacetime Latent Patch和Diffusion Model
技术开放:作者提倡技术开放,批评了OpenAI的技术封闭趋势,并赞扬了马斯克开源Grok的行为。
视频生成:Sora能够生成高质量的视频,可能采用了TECO模型来维护长时一致性,这对于长达60秒的视频生成尤为重要。
Diffusion Model:文章介绍了Diffusion Model的基本原理,并讨论了Sora可能采用的基于Transformer的视频Diffusion Model。
长时一致性:为了保持生成视频的长时一致性,Sora可能采取了暴力手段,同时也探讨了其他非暴力方法FDM。

技术细节:

文本编码器:Sora使用GPT对用户输入的Prompt进行扩写,以生成包含细节描述的长Prompt。
视频编码器-解码器:文章推测Sora可能采用了TECO模型,它能够在编码阶段引入长历史时间信息,有助于生成长时间的一致视频。
Spacetime Latent Patch:Sora可能采用了Patchify操作进行二次压缩,以支持不同分辨率和长宽比的视频生成。
Diffusion Model:Sora可能使用了基于Transformer的Diffusion Model,这与OpenAI的技术路线一致。

文章通过详细的分析和图解,为读者提供了对Sora模型可能的技术实现的深入理解。作者强调了技术开放的价值,并鼓励AI技术从业者追求技术去神秘化。

文章来源


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原文作者: 极市平台

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