2月15日，OpenAI發(fā)布了Sora模型，能夠根據(jù)提示詞生成長(zhǎng)達(dá)一分鐘的視頻，效果以假亂真。

Sora究竟是怎么做到的呢？

微軟研究院在近期發(fā)布了一篇論文，對(duì)Sora背后的技術(shù)框架給出了猜測(cè)，還是有較高的可信度的。

我先給大家講一下重點(diǎn)。

關(guān)鍵技術(shù)一：DiT。Sora模型與此前同類模型相比，最大的區(qū)別在于使用DiT作為模型的主網(wǎng)架構(gòu)。

DiT全稱為Diffusion Transformer，其本質(zhì)是DDPM與Transformer的結(jié)合。DDPM即去噪擴(kuò)散概率模型，是一種傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型。

Sora和Runway、Pika都用了Diffusion擴(kuò)散模型。不同之處在于，Sora把主網(wǎng)架構(gòu)從U-Net換成了Transformer。

值得一提的事，DiT并不是一個(gè)新模型，是去年3月份發(fā)布的，兩個(gè)作者分別是Peebles和謝賽寧。

Peeble在不久之后進(jìn)入了OpenAI，成為Sora模型的核心主力，而謝賽寧教授則在紐約大學(xué)任教。

有趣的是，當(dāng)時(shí)他倆的這篇跨時(shí)代的論文，被CVPR拒稿了，因?yàn)閯?chuàng)新不足（limited novelty）。

關(guān)鍵技術(shù)二：視頻壓縮網(wǎng)絡(luò)與時(shí)空區(qū)塊。視頻數(shù)據(jù)包含的信息量巨大，如果不進(jìn)行壓縮處理就開(kāi)始訓(xùn)練，會(huì)消耗大量帶寬和存儲(chǔ)資源。

因此，Sora通過(guò)“視頻壓縮網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)，將輸入的圖片或視頻壓縮成一個(gè)更低維度的表示形式。

根據(jù)推測(cè)，這里的視頻壓縮網(wǎng)絡(luò)，大概率使用了VAE，即變分自編碼器。接下來(lái)，Sora將這些壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)一步分解為“時(shí)空區(qū)塊”（Spacetime Latent Patches），統(tǒng)一了圖像、視頻在“時(shí)間”與“空間”這兩個(gè)維度上的數(shù)據(jù)表達(dá)。

這就是Sora能夠不限分辨率、視頻時(shí)長(zhǎng)、視頻尺寸進(jìn)行訓(xùn)練的原因。

理論上看，只要算力足夠，Sora生成的視頻長(zhǎng)度可以無(wú)限長(zhǎng)，圖像效果可以無(wú)限逼近真實(shí)。

我們知道，涌現(xiàn)能力（Emergent Abilities）是本輪AI的第一性原理。

如果說(shuō)ChatGPT是涌現(xiàn)能力在文本生成方面的體現(xiàn)，那么Sora模型就是涌現(xiàn)能力在視頻生成領(lǐng)域的體現(xiàn)。

關(guān)于Sora是否存在涌現(xiàn)，一直存在爭(zhēng)議。我認(rèn)為這個(gè)結(jié)論是相當(dāng)明確的。

因?yàn)?，“真?shí)感”本身就是一種涌現(xiàn)。

這次Sora生成的視頻，很多朋友看到的第一感受，就是“真實(shí)”。

其實(shí)，要讓我們?nèi)祟惛杏X(jué)到真實(shí)，是一件看起來(lái)簡(jiǎn)單，實(shí)則非常困難的事情。

因?yàn)檎鎸?shí)感的背后，是無(wú)數(shù)細(xì)節(jié)的堆疊。

以Sora生成的貓貓走路視頻為例。這個(gè)視頻看起來(lái)很真實(shí)，是因?yàn)椋?/p>

潮濕地面的光影反射，符合基本光學(xué)原理。貓貓走路是四肢協(xié)調(diào)，符合基本的曲柄連桿機(jī)械原理，以及自由度限制。貓咪毛茸茸且飄逸的毛發(fā)，符合基本的流體力學(xué)原理，等等。

只要其中有哪怕一處細(xì)節(jié)與常識(shí)嚴(yán)重不符，就會(huì)打破“真實(shí)感”。所以，真實(shí)感，其實(shí)也是一種涌現(xiàn)。需要無(wú)數(shù)個(gè)細(xì)節(jié)的擬真，才會(huì)涌現(xiàn)出真實(shí)感。

Sora告訴我們，通過(guò)訓(xùn)練大型視頻生成模型，有望構(gòu)建真正意義上的物理世界模型，從而增進(jìn)我們對(duì)世界的理解。

相信Sora只是開(kāi)始，還有更多的精彩在路上。