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）

 

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