OpenAI 视频模型 Sora 科研贡献速览

今天，一则重磅消息席卷了 AI 圈：OpenAI 发布了视频模型 Sora，能根据文本生成长达一分钟的高质量 1920x1080 视频，生成能力远超此前只能生成 25 帧 576x1024 图像的顶尖视频生成模型 Stable Video Diffusion。

同时，OpenAI 也公布了一篇非常简短的技术报告。报告仅大致介绍了 Sora 的架构及应用场景，并未对模型的原理详加介绍。让我们来快速浏览一下这份报告，看看科研人员从这份报告中能学到什么。

官网链接：https://openai.com/sora

技术报告链接：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

这篇文章没怎么贴视频，感兴趣的话可以对照着原报告中的视频阅读。

LDM 与 DiT 的结合

简单来说，Sora 就是 Latent Diffusion Model (LDM) [1] 加上 Diffusion Transformer (DiT) [2]。我们先简要回顾一下这两种模型架构。

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。

LDM 的扩散模型使用的模型是 U-Net。而根据其他深度学习任务中的经验，相比 U-Net，Transformer 架构的参数可拓展性强，即随着参数量的增加，Transformer 架构的性能提升会更加明显。这也是为什么大模型普遍都采用了 Transformer 架构。从这一动机出发，DiT 应运而生。DiT 在 LDM 的基础上，把 U-Net 换成了 Transformer。

顺带一提，Transformer 本来是用于文本任务的，它只能处理一维的序列数据。为了让 Transformer 处理二维图像，通常会把输入图像先切成边长为的图块，再把每个图块处理成一项数据。也就是说，原来边长为的正方形图片，经图块化后，变成了长度为的一维序列数据。

Transformer 是一种和顺序无关的计算。比如对于输入"abc"和"bca"，Transformer 会输出一模一样的值。为了描述数据的先后顺序，使用 Transformer 时，一般会给数据加一个位置编码。

Sora 是一个视频版的 DiT 模型。让我们看一下 Sora 在 DiT 上做了哪些改进。

时空自编码器

在此之前，许多工作都尝试把预训练 Stable Diffusion 拓展成视频生成模型。在拓展时，视频的每一帧都会单独输入进 Stable Diffusion 的自编码器，再重新构成一个压缩过的图像序列。而 VideoLDM[3] 工作发现，直接对视频使用之前的图像自编码器，会令输出视频出现闪烁的现象。为此，该工作对自编码器的解码器进行了微调，加入了一些能够处理时间维度的模块，使之能一次性处理整段压缩视频，并输出连贯的真实视频。

Sora 则是从头训练了一套能直接压缩视频的自编码器。相比之前的工作，Sora 的自编码器不仅能在空间上压缩图像，还能在时间上压缩视频长度。这估计是为什么 Sora 能生成长达一分钟的视频。

报告中提到，Sora 也能处理图像，即长度为1的视频。那么，自编码器怎么在时间上压缩长度为1的视频呢？报告中并没有给出细节。我猜测该自编码器在时间维度做了填充（比如时间被压缩成原来的 1/2，那么就对输入视频填充空数据直至视频长度为偶数），也可能是输入了视频长度这一额外约束信息。

时空压缩图块

输入视频经过自编码器后，会被转换成一段空间和时间维度上都变小的压缩视频。这段压缩视频就是 Sora 的 DiT 的拟合对象。在处理视频数据时，DiT 较 U-Net 又有一些优势。

之前基于 U-Net 的去噪模型在处理视频数据时（如 [3])，都需要额外加入一些和时间维度有关的操作，比如时间维度上的卷积、自注意力。而 Sora 的 DiT 是一种完全基于图块的 Transformer 架构。要用 DiT 处理视频数据，不需要这种设计，只要把视频看成一个 3D 物体，再把 3D 物体分割成「图块」，并重组成一维数据输入进 DiT 即可。和原本图像 DiT 一样，假设视频边长为，时长也为，要切成边长为的图块，最后会得到个数据。

报告没有给出视频图块化的细节。

处理任意分辨率、时长的视频

报告中反复提及，Sora 在训练和生成时使用的视频可以是任何分辨率（在 1920x1080 以内）、任何长宽比、任何时长的。这意味着视频训练数据不需要做缩放、裁剪等预处理。这些特性是绝大多数其他视频生成模型做不到的，让我们来着重分析一下这一特性的原理。

Sora 的这种性质还是得益于 Transformer 架构。前文提到，Transformer 的计算与输入顺序无关，必须用位置编码来指明每个数据的位置。尽管报告没有提及，我觉得 Sora 的 DiT 使用了类似于的位置编码来表示一个图块的时空位置。这样，不管输入的视频的大小如何，长度如何，只要给每个图块都分配一个位置编码，DiT 就能分清图块间的相对关系了。

相比以前的工作，Sora 的这种设计是十分新颖的。之前基于 U-Net 的 Stable Diffusion 为了保证所有训练数据可以统一被处理，输入图像都会被缩放与裁剪至同一大小。由于训练数据中有被裁剪的图像，模型偶尔也会生成被裁剪的图像。生成训练分辨率以外的图像时，模型的表现有时也会不太好。SDXL [4] 的解决方式是把裁剪的长宽做为额外信息输入进 U-Net。为了生成没有裁剪的图像，只要令输入的裁剪长宽为 0 即可。类似地，SDXL 也把图像分辨率做为额外输入，使得 U-Net 学习不同分辨率、长宽比的图像。相比 SDXL，Sora 的做法就简洁多了。

之前基于 DiT 的模型（比如华为的 PixArt [5]）似乎都没有利用到 Transformer 可以随意设置位置编码这一性质。DiT 在处理输入图块时，会先把图块变形成一维数据，再从左到右编号，即从从左到右，从上到下地给二维图块组编号。这种位置编码并没有保留图像的二维空间信息，因此，在这种编码下，模型的输入分辨率必须固定。比如对于下面这个的图块组，如果是从左到右、从上到下编码，模型等于是强行学习到了「1号在0号右边、4号在0号下面」这样的位置信息。如果输入的图块形状为，那么图块间的相对关系就完全对不上了。而如果像 Sora 这样以视频图块的来生成位置编码的话，就没有这种问题了，输入视频可以是任何分辨率、任何长度。

Transformer 在视频生成的可拓展性

前文提过，Transformer 的特点就是可拓展性强，即模型越大，训练越久，效果越好。报告中展示了1倍、4倍、16倍某单位训练时间下的生成结果，可以看出模型确实一直有进步。

语言理解能力

之前大部分文生图扩散模型都是在人工标注的图片-文字数据集上训练的。后来大家发现，人工标注的图片描述质量较低，纷纷提出了各种提升标注质量的方法。Sora 复用了自家 DALL·E 3 的重标注技术，用一个训练的能生成详细描述的标注器来重新为训练视频生成标注。这种做法不仅解决了视频缺乏标注的问题，且相比人工标注质量更高。Sora 的部分结果展示了其强大了抽象理解能力（如理解人和猫之间的交互），这多半是因为视频标注模型足够强大，视频生成模型学到了视频标注模型的知识。但同样，视频标注模型的相关细节完全没有公开。

其他生成功能

基于已有图像和视频进行生成：除了约束文本外，Sora 还支持在一个视频前后补充内容（如果是在一张图片后面补充内容，就是图生视频）。报告没有给出实现细节，我猜测是直接做了反演（inversion）再把反演得到的隐变量替换到随机初始隐变量中。
视频编辑：报告明确写出，只用简单的 SDEdit （即目前 Stable Diffusion 中的图生图）即可实现视频编辑。
视频内容融合：可能是对两个视频的初始隐变量做了插值。
图像生成：当然，Sora 也可以生成图像。报告表明，Sora 可以生成最大 2048x2048 的图像。

涌现出的能力

通过学习大量数据，Sora 还涌现出一些意想不到的能力。

3D 一致性：视频中包含自然的相机视角变换。之前的 Stable Video Diffusion 也有类似发现。
长距离连贯性：AI 生成出来的视频往往有物体在中途突然消失的情况。而 Sora 有时候能克服这一问题。
与世界的交互：比如在描述画画的视频中，画纸上的内容随画笔生成。
模拟数字世界：报告展示了在输入文本有"Minecraft"时，模型能生成非常真实的 Minecraft 游戏视频。这大概只能说明模型的拟合能力太强了，以至于学会了生成 Minecraft 这一种特定风格的视频。

局限性

报告结尾还是给出了一些失败的生成示例，比如玻璃杯在桌子上没有摔碎。这表明模型还不能完全学会某些物理性质。然而，我觉得现阶段 Sora 已经展示了足够强大的学习能力。想模拟现有视频中已经包含的物理现象，只需要增加数据就行了。

总结

Sora 是一个惊艳的视频生成模型，它以卓越的生成能力（高分辨率、长时间）与生成质量令一众同期的视频生成模型黯然失色。Sora 的技术报告非常简短，不过我们从中还是可以学到一些东西。从技术贡献上来看，Sora 的创新主要有两点：

让 LDM 的自编码器也在视频时间维度上压缩。
使用了一种不限制输入形状的 DiT

其中，第二点贡献是非常有启发性的。DiT 能支持不同形状的输入，大概率是因为它以视频的3D位置生成位置编码，打破了一维编码的分辨率限制。后续大家或许会逐渐从 U-Net 转向 DiT 来建模扩散模型的去噪模型。

我认为 Sora 的成功有三个原因。前两个原因对应两项创新。第一，由于在时间维度上也进行了压缩，Sora 最终能生成长达一分钟的视频；第二，使用 DiT 不仅去除了视频空间、时间长度上的限制，还充分利用了 Transformer 本身的可拓展性，使训练一个视频生成大模型变得可能。第三个原因来自于视频标注模型。之前 Stable Diffusion 能够成功，很大程度上是因为有一个能够关联图像与文本的 CLIP 模型，且有足够多的带标注图片。相比图像，视频训练本来就少，带标注的视频就更难获得了。一个能够理解视频内容，生成详细视频标注的标注器，一定是让视频生成模型理解复杂文本描述的关键。除了这几点原因外，剩下的就是砸钱、扩大模型、加数据了。

Sora 显然会对 AIGC 社区产生一定影响。对于 AIGC 爱好者而言，他们或许会多了一些生成创意视频的方法，比如给部分帧让 Sora 来根据文本补全剩余帧。当然，目前 Sora 依然不能取代视频创作者，长视频的质量依然有待观察。对于正在开发相似应用的公司，我觉得他们应该要连夜撤销之前的方案，转换为这套没有分辨率限制的 DiT 的方案。他们的压力应该会很大。对于相关科研人员而言，除了学习这种较为新颖的 DiT 用法外，也没有太多收获了。这份技术报告透露出一股「我绝对不会开源」的意思。没有开源模型，普通的研究者也就什么都做不了。新技术的诞生绝对不可能靠一家公司，一个模型就搞定。像之前的 Stable Diffusion，也是先开源了一个基础模型，科研者和爱好者再补充了各种丰富的应用。我呼吁各大公司尽快训练并开源一个这种不限分辨率的 DiT，这样科研界或许会抛开 U-Net，基于 DiT 开发出新的扩散模型应用。

参考论文

Latent Diffusion Model, Stable Difusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
DiT: Scalable Diffusion Models with Transformers
VideoLDM: Align your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models
SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis
PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis

作者：天才程序员周弈帆
文章来源：天才程序员周弈帆

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