[OpenAI]继ChatGPT后发布的Sora模型原理与体验通道_sora 潜变量时空碎片

前言

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OpenAI Sora文生视频（图像看作单帧视频）一放出就炸翻整个AI 圈，也是ChatGPT掀起GenAI热潮时隔一年后，OpenAI再次史诗级的更新。OpenAI 随后公布的技术综述，难掩其勃勃雄心：视频生成模型作为世界模拟器。

笔者春节前原计划整理一下对Google Lumiere文生视频的认知，多个因素遗憾推迟。对比看两者大的技术方向均选择了扩散模型，却也有许多关键细节不同。恰好可以借着 OpenAI技术综述来提纲挈领，一起梳理一下，为什么笔者觉得这是又一史诗级的更新。

sora官网:https://openai.com/sora

Spacetime Latent Patches 潜变量时空碎片, 建构视觉语言系统

在“ChatGPT是第一个真正意义的人工通用智能”中，笔者总结过大语言模型借助Embedding将人类的语言 “编码”成自己的语言，然后通过注意力Attention从中提取各种丰富的知识和结构，加权积累与关联生成自己的语言，然后“编码”回人类的语言。

与ChatGPT首先引入Token Embedding 思路一致，针对视觉数据的建模方法则作为构建Sora最重要的第一步。碎片Patch已经被证明是一个有效的视觉数据表征模型，且高度可扩展表征不同类型的视频和图像。将视频压缩到一个低维的潜变量空间，然后将其拆解为时空碎片Spacetime Latent Patches。笔者觉得时空碎片是时空建模的关键，统一了时空分割的"语言"。

有了时空碎片这一统一的语言，Sora 自然解锁了多种技能：1. 自然语言理解，采用DALLE3 生成视频文本描述，用GPT丰富文本prompts ，作为合成数据训练Sora, 架起了GPT 与 Sora语言空间的更精确关联，等于在Token与Patch 之间统一了“文字”；2. 图像视频作为prompts，用户提供的图像或视频可以自然的编码为时空碎片Patch，用于各种图像和视频编辑任务 – 静态图动画、扩展生成视频、视频连接或编辑等。

扩散模型与Diffusion Transformer,组合成强大的信息提取器

OpenAI 讲Sora 是一个Diffusion Transformer，这来自伯克利学者的工作Diffusion Transformer (DiT)：“采用Transformer的可扩展扩散模型 Scalable diffusion models with transformers”

DiT应用于潜变量时空碎片，学习获得海量视频中时空碎片的动态关联

与“LLM在其高维语言空间中通过Transformer提取人类语言中无数的结构与关联信息”类似，Sora是个基于扩散模型的Transformer，被用于从高维的时空碎片张成的空间中，观察并提取丰富的时空碎片之间的关联与演化的动态过程。如果把前者对应人类读书，后者就是人类的视觉观察。

遗憾的是OpenAI的技术综述没有提供技术细节，不过笔者觉得大家可以参照Google Lumiere的技术原理来大胆推演一下。视频其实是记录了时空信息的载体: 时空碎片patch可以看作是三维空间的点集(x,y,z)的运动(t)或者说其实是个四维时空模型(x,y,z,t)。Sora和Lumiere之类的生成模型的第一步都是如何从中提取出相应的关键信息。

Sora 或Lumiere 视频学习与生成的技术背后蕴含的原理分析

SSM整体思维模型：

1. 态空间对事物的表征和刻画：状态空间的高维度，某时刻的信息，即某时刻的事物的能量的概率分布，是众多维度的联合概率分布，各维度都可能具有连续性和非线性，如何用线性系统近似，并最大努力消除非线性的影响非常关键；不同层次的潜变量空间，对信息的提取，和粗颗粒度逐层抽象，都需要类似重整化群 RG中的反复归一化，以消除“近似非线性处理”对整体概率为 1 的偏离。

2. 状态空间的动态性：即从时间的维度，研究整个状态空间的变迁。这个变迁是状态空间的大量非时间维度的信息逐层提取，叠加时间这一特殊维度的（状态-时间）序列sequence。不管是高维度低层次的细颗粒度的概率分布的时间变化，还是低维度高层次的粗颗粒度概率分布的时间变化，都是非线性时变系统，用线性时不变（LTI）的模型都是无法很好刻画的。
   

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