Sora学习笔记 Sora技术原理解析_sora原理 csdn

Sora学习笔记 1

From Datawhale & 魔搭社区

录播视频

飞书

Sora技术原理解析

01 Sora能力边界探索

• Advantage

  1. 最大支持60秒高清视频 （时间）
  2. 短视频前后扩展及人物/场景高度一致 （延申）
  3. 视频融合 (包含于改变原视频风格、场景)
  4. 动态摄影机：3D空间人及场景的一致移动
  5. 分辨率+宽高比 任意
  6. Bonus:Text to image 文生图很棒 (size)
  7. Simulate virtual world

• Dis

  1. 对物理规律理解有限

技术报告分析:

Link

Ambition: Building general purpose simulators of the phyisical world!

02 Sora模型训练流程

Sora是一个在不同时长、分辨率和宽高比的视频及图像上训练而成的扩散模型，同时采用了Transformer架构

一图看懂Sora模型训练流程

• 3 Parts

  Visual Encoder：视频解码器。旨在切分原始视频数据为patches，通过VAE编码器压缩成低维空间（最后：一维向量）表示

  类比 token

  Diffusion Transformer (DiT)： 扩散模型Transformer架构。从文本语义到图像语义的再映射。

  Prompt 到图片映射，一起变成向量，喂给模型学习

  Transformer Decoder: VAE解码器恢复低维空间为像素级视频数据

• Transforming Visual Data into Patches

NxHxW的帧图像 — Encoder切分 —> Spatial tempral patch — flatten —> 一维向量

patch包含时空信息

一维向量减少计算开销

简单介绍Diffusion模型及延申至Sora原理

• Diffusion:

  Diffusion模型是一类深度生成模型，用于生成高质量的、结构化的数据，如图像、音频和文本。它们通过模拟一个逐步的去噪过程来生成数据，该过程从一个随机噪声分布开始，逐步转换成具有清晰结构的数据分布。这种模型的工作原理与自然界中的扩散过程类似，因此得名“Diffusion”。

  Diffusion模型的工作过程分为两个主要阶段：首先是扩散（前向过程），其中模型逐渐将噪声加入数据直至完全或部分变为噪声状态，这一过程是预设的且无需学习；随后是反扩散（生成过程），在此阶段，模型通过学习如何从噪声数据中去除噪声，逐步恢复出清晰、有结构的原始数据，这一过程通过迭代重构，每步使数据更清晰，直至生成高质量输出。

​ 例子：红墨水扩散

• DDPM:

  DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）是一类基于扩散过程的生成模型，利用了一系列的概率分布变换，通过模拟扩散过程（即逐渐引入噪声到数据中）和反扩散过程（即逐渐从噪声数据中恢复出原始数据）来生成数据。

  在训练过程中，DDPM学习的是在给定噪声数据的条件下，如何预测原始数据的分布。这通常通过最小化某种形式的损失函数来实现。

• U-Net：

  Backbone 限制规格，不会膨胀。原先的SD模型中，在其反扩散过程中，U-Net起到去噪的作用，它从随机噪声中逐步恢复出与文本描述相匹配的图像。

  该模型因其独特的“U”形结构而得名，这种结构有效地捕捉图像的上下文信息和细节信息，使其在图像分割领域特别有效。

  主要特点：

  对称结构：U-Net的结构分为两部分，一部分是收缩路径（下采样），用于捕获图像的上下文信息；另一部分是扩展路径（上采样），用于精确定位图像的细节信息。这两部分形成了一个“U”字形状。

  跳跃连接（Skip Connections）：在扩展路径中，来自收缩路径的特征图与上采样的特征图在通道维度上进行拼接。这些跳跃连接允许模型在上采样过程中利用更丰富的上下文信息，有助于恢复图像的细节。通过跳跃连接，U-Net可以有效地将低层次的特征（如边缘信息）直接传递到高层次，从而在进行图像分割时保持更多的细节信息。

• 基本只有生成网络主体U-net换成了Transformer

03 关键技术拆解

• Vision Transformeer ViT:

  ViT尝试将标准Transformer结构直接应用于图像

  图像被划分为多个patch后，将二维patch转换为一维向量作为Transformer的输入

  介绍

  ViT（Vision Transformer）是一种应用于计算机视觉任务的深度学习模型，它将Transformer架构——最初设计用于处理自然语言处理（NLP）任务——成功应用于图像识别领域。ViT的提出标志着从传统的卷积神经网络（CNN）向Transformer架构的重要转变，在图像处理任务中取得了显著的成绩。

  工作原理

  ViT通过将输入图像切割成多个小块（称为patches），然后将这些patches线性嵌入到一个高维空间中，并加入位置编码以保持空间信息。这些嵌入随后被送入一个标准的Transformer模型中进行处理。Transformer的自注意力（Self-Attention）机制允许模型捕捉patches之间的复杂关系.

  代码实现

  Einops库：Link

  ViViT:

  ViViT处理视频数据的方式融合了创新性技术，首先通过空间-时间块切割技术将视频分割成小的空间-时间块，每个块不仅携带了空间上的信息，还包含了时间维度的动态信息，允许模型捕捉视频的运动和变化。接着，这些块经过三维嵌入转换为高维表示，并加入位置编码，确保了空间位置和时间顺序的信息得以保留。最后，通过空间-时间自注意力机制，ViViT深入分析这些嵌入，让模型能够全面理解视频内帧间的动态关系及帧内的细节，从而有效地支持视频分类、动作识别等复杂的视频理解任务。

• 理解时空编码：Spacetime latent patches

  摊大饼法：

  从输入视频剪辑中均匀采样$n_t$个帧，使用与ViT相同的方法独立地嵌入每个2D帧(embed each 2D frame independently using the same method as ViT),并将所有这些token连接在一起。

  切块法：

  将输入的视频划分为若干tuplet**,每个tuplet会变成一个token**
  经过Spatial Temperal Attention进行空间/时间建模获得有效的视频表征token,即上图灰色block

• 支持不同长度、分辨率的输入

  NaViT:多个patches打包成一个单一序列实现可变分辨率

  使用不同分辨率、不同时长的视频进行训练保证推理时在不同长度和分辨率上的效果

  带来大量的计算负载不均衡

  可能使用Google的NaVit相关技术降低计算量支持动态输入

​ 技术难点

​ 视频压缩网络类比于Latent Diffusion Model中的VAE
​ 但压缩率是多少，Encoder的复杂度、时空交互的range还需要进一步的探索和实验

• DiT：

  $DiT=VAE$ $encoder+ViT+DDPM+VAE$​

  旨在解决传统Vision Transformer（ViT）模型在处理图像任务时对大量训练数据的依赖问题。通过改进模型架构和训练策略，DiT能够在较少的数据上也实现良好的性能，使其更适用于数据受限的应用场景。

  核心特点在于其显著提高的数据效率，通过对架构和训练方法的创新优化，减少了对大量训练数据的依赖，使其能在更小的数据集上也展现出强大的性能。这种优化包括但不限于引入知识蒸馏、参数共享和改进的注意力机制等技术，旨在更有效地捕捉和利用图像数据中的信息。

  步骤：

  1. DiT首先将将每个patch空间表示Latent输入到第一层网络，以此将空间输入转换为tokens序列。

  2. 将标准基于ViT的Patch和Position Embedding应用于所有输入token,最后将输入token由Transformer处理。

  3. DiT还会处理额外信息，e.g.时间步长、类别标签、文本语义等。

  技术难点：

  训练数据很重要，具体怎么构建?

  Transformer Scale up到多大?

  从头训练到收敛的trick?

  如何实现Long Context(长达1分钟的视频)的支持 -> 切断+性能优化

  如何保证视频中实体的高质量和一致性?

• DALLE 2

  核心特点在于可以通过简单的文本描述生成高分辨率、高质量的图像。这种模型不仅可以理解复杂和具体的文本指令，将它们转化为视觉作品，而且还展现了卓越的创意表现力，能够在生成的图像中融入抽象概念和多样风格。此外，DALL·E 2具备编辑现有图像的能力，可以根据用户指令进行图像的修改或增添新元素，进一步扩展了其应用范围。

  S:

  1. 将文本提示输入文本编码器，该训练过的编码器便将文本提示映射到表示空间

  2. 先验模型将文本编码映射到图像编码，图像编码捕获文本编码中的语义信息

  3. 图像解码模型随机生成一幅从视觉上表现该语义信息的图像

04 个人思考与总结

• 算力需求增长

  对算力需求增长如何? 如LLM在服务器形态爆发? 推理生产应用端爆发增长?

  1. SORA模型参数量预计<30B,模型参数量不会像LLM需要干卡/万卡大规模AI集群训练(百卡);
  2. DALL·E3视频文本标注数据有限(<30B),训练数据不像LLM可以无监督学习；
  3. OpenAI尚未公布SORA商业化时间，视频生成距离成熟还有时间距离(<半年);
  4. 目前推理算力比SD、SDXL要大2/3个量级，需要结合AI 训练集群或者AI推理集群；
  5. LLM大语言模型仍然是2024年消耗算力大头，多模态很多工作建立在语言之上；

  Q: 一分钟长度、每秒30帧的视频，平均每帧包含256个token,总计将产生460k token。以34B模型(这里只是一个猜测),需要7xA100资源推理。

  Dit XI.输入512x512, 训练使用一个TPU V3-256 Pod,按照TFLOPS换算约等于105个A100。那么 Sora需要的训练和微调的资源会是多少?

  A:训练需要200-400张A100

  调练时间2-3个月

• 技术总结

  1. Scaling Law: 模型规模的增大对视频生成质量的提升具有明确意义，从而很好地解决视频一致性、连续性等问题；

  2. Data Engine: 数据工程很重要，如何设计视频的输入(e.g.是否截断、长宽比、像素优化等)、patches的输入方式、文本描述和文本图像对质量；

     Al Infra: AI系统(AI框架、AI编译器、AI芯片、大模型)工程化能力是很大的技术壁垒，决定了Scaling的规模。

  3. LLM: LLM大语言模型仍然是核心，多模态(文生图、图生文)都需要文本语义去牵引和约束生成的内容，CLIP/BLIP/GLIP等关联模型会持续提升能力；