AIGC专题：Sora技术深度解析_aigc sora讲解

今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：Sora技术深度解析》。

（报告出品方：华福证券）

报告共计：21页

精选报告来源：人工智能学派

Sora横空出世，引领多模态产业革命

 美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像 生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复 杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。

 总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等 方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当 Sora 训练的 数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具 备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。

Sora视频生成过程：视频编码+加噪降噪+视频解码

从技术报告中，Sora视频生成过程大致由以下三个步骤组成：

 视频编码：Visual Encoder将原始视频压缩为低维潜在空间，再将视频分解为时空patches后拉平为系列视频token以供 transformer处理。

 加噪降噪：在transfomer架构下的扩散模型中，时空patches融合文本条件化，先后经过加噪和去噪，以达到可解码状态。

 视频解码：将去噪后的低维潜在表示映射回像素空间。

总体而言，我们认为Sora技术报告虽未能详尽阐述视频生成技术细节，但从参考技术文献中，可初步窥探出时空patches、视频压 缩网络、 Transformer技术架构、独特文本标注视频数据集等技术与资源优势，这些或为Sora占据业内领先地位的原因。

视频压缩网络实现降维，或为长视频生成基础

OpenAI训练了降低视觉数据维度的网络，该网络接受原始视频作为输入，并输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora在这个压缩的潜在 空间上进行训练，并随后生成视频。与之对应，Sora训练了相应的解码器模型，将生成的潜在表示映射回像素空间。

压缩网络本质上是将高维数据映射至低维空间，低维空间中每个点通常对应原始高维数据的潜在表示，在复杂性降低和细节保留之间达到最优平 衡点，实现提升视觉保真度的同时降低算力资源消耗的作用。

 VAE为图片生成领域的常见图片编码器，应用到视频领域则需要加入时间维度以形成视频框架。例如，2023年发布的VideoLDM通过将视频拆 解为每一帧，之后插入时间对齐层，从而实现了视频生成。

 Sora从头训练了能直接压缩视频的自编码器，既能实现空间压缩图像，又能在时间上压缩视频。我们认为，在时空维度上压缩视频，既节省了算 力资源，又最大程度上保留视频原始信息，或为Sora生成60s长视频的关键因素，并为后续时空patches和transfomer架构处理奠定基础。

时空patches统一视频分割，奠定处理和理解复杂视觉内容的基石

 Sora借鉴LLM中将文本信息转化为token的思路，针对视频训练视觉patch，实现视觉数据模型的统一表达，实现对多样化视频和图像内容的有 效处理和生成，之后通过视频压缩网络分解为时空patches，允许模型在时间和空间范围内进行信息交换和操作。

 从Sora技术报告来看，时空patches或借鉴谷歌ViViT操作。

 ViViT借鉴ViT在图片分割上的思路，把输入的视频划分成若干个tuplet，每个tuplet会变成一个token，经过spatial temperal attention进行空 间和时间建模获得有效的视频表征token。

 传统方法可能将视频简单分解为一系列连续的帧，因而忽略了视频中的空间信息，也就是在每一帧中物体的位置和运动。我们认为，由于连续帧 存在时空连续性，Sora的时空patches可同时考虑视频中时间和空间关系，能够更加精准生成视频，捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视 频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果，灵活满足用户的各种需求。

报告共计：21页

精选报告来源：人工智能学派