近万字长文详解Sora技术报告：Sora为什么这么牛？

OpenAI 的 视频生成模型 Sora 这几天在全世界引起了轰动，OpenAI 也发布了Sora详细的技术报告，相关的图像和短视频 AI领域的创业者和从业者可能都需要仔细看看。

这篇技术报告里虽然不包含模型和实施细节，但是提供了 Open AI 的训练思路以及 Sora 详细的技术特性。

心急的小伙伴可以点击链接，立即查看由我手动整理翻译的研究报告。

OpenAI Sora 视频生成模型技术报告（中英双译，手动整理）

一、OpenAI 的研究结论：

先说研究结论：OpenAI 在探索视频数据生成模型的大规模训练的研究结果表明，扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条有前途的途径。

简单来说，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。

这意味着这些AI模型通过海量的数据可以学习到物体之间的相互作用、运动规律等，并且可以在生成视频时展现出这种模拟的效果，从而使生成的视频更加真实和逼真。 就像Sora这样的模型，通过大量训练产生了类似于涌现的能力，即在没有显式编程的情况下，模型可以表现出复杂的行为和现象。这种能力的发展对于建立更加智能和逼真的虚拟世界以及在许多领域（如虚拟现实、视频游戏、仿真等）中有着广泛的应用前景。

二、Sora 技术特点解读

Sora 与之前的视频生成模型相比，具备以下5个技术特点：

1. 多样化的视频和图像生成：Sora能够生成高保真度、多样性的逼真视频和图像内容，包括不同分辨率、持续时间和宽高比的视频和图像。

2. 文本和图像/视频编辑能力：Sora能够根据文本提示生成内容，也能通过其他输入如图像或视频进行编辑，实现图像和视频的多种转换和处理。

3. Transformer架构支持：借助Transformer架构，Sora能够处理视频和图像的时空信息，实现对三维空间的连贯性建模，同时在生成过程中保持物体的持久性和长期连续性。

4. 模拟能力和数字世界模拟：在大规模训练下，Sora展现出模拟物理世界中人、动物和环境的一些有趣能力，包括与世界互动的行为模拟和数字世界（如视频游戏）的模拟能力。

5. 三维空间的连贯性和物体持久性：Sora能够生成具有动态相机运动的视频，在相机移动和旋转时，保持人物和场景元素在三维空间中的连贯运动。此外，Sora还能够有效地模拟短期和长期的依赖关系，确保在整个视频中物体的外观一致。

三、Sora 是怎么做到的

从技术报告中可以看出，Sora的训练受到了使用Transformer架构设计的大语言模型（Large Language Model，LLM）的启发。大语言模型通过在全球互联网级别规模的海量大数据上进行训练，获得了泛化的能力，这种思路也被应用到了Sora 的研发和训练中。

研究报告中指出，Sora实际上是一种扩散型变换器（Diffusion Transformer）模型。

可以从以下几个方面来理解：

基于扩散模型的生成： Sora使用扩散模型作为其基础生成框架。扩散模型通过逐步改进噪声样本来生成高质量的样本。在Sora中，这意味着模型逐渐改进噪声图像，直到生成高保真度的图像或视频。

Transformer架构的应用： 尽管Sora是基于扩散模型的，但它还包含了Transformer架构的元素。Transformer架构用于处理视频和图像的时空信息，例如在生成视频时保持物体在三维空间中的连贯运动。