【Datawhale组队学习：Sora原理与技术实战】Sora技术原理

news2024/7/4 3:35:16

Sora能力边界探索

在这里插入图片描述

最大支持60秒高清视频生成，以及基于已有短视频的前后扩展，同时保持人物/场景的高度一致性
如奶茶般丝滑过渡的视频融合能力
同一场景的多角度/镜头的生成能力
具有动态摄像机运动的视频。随着摄像机的移动和旋转，人和其
他场景元素在三维空间中一致地移动
支持任意分辨率，宽高比的视频输出
Sora对物理规律的理解仍然十分有限

Sora能力总结

Text-to-video: 文生视频
Image-to-video: 图生视频
Video-to-video: 改变源视频风格or场景
Extending video in time: 视频拓展(前后双向)
Create seamless loops: Tiled videos that seem like they never end
Image generation: 图片生成 (size最高达到 2048 x 2048)
Generate video in any format: From 1920 x 1080 to 1080 x 1920 视频输出比例自定义
Simulate virtual worlds: 链接虚拟世界，游戏视频场景生成
Create a video: 长达60s的视频并保持人物、场景一致性

Sora模型训练流程

Video generation models as world simulators
https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

模型训练流程

在这里插入图片描述

模型训练：扩散模型 DDPM

在这里插入图片描述

模型训练：基于扩散模型的主干 U-Net

U-Net 网络模型结构把模型规模限定；
SD/SDXL 作为经典网络只公布了推理和微调；
国内主要基于 SD/SDXL 进行二次创作；

Sora关键技术拆解

einops是一个用于操作张量的库,它的出现可以替代我们平时使用的reshape、view、transpose和
permute等操作
einops支持numpy、pytorch、tensorflow等
y = x.transpose(0, 2, 3, 1) 等同
y = rearrange(x, ‘b c h w -> b h w c’)

self.gkv = nn.Linear(self.embed dim, self.head size * self.n heads * 3,bias=False
self.scale=self.head size **-0.5
self.register buffer(
	"tril'，
	torch.tril(torch.ones(self.seg len,self.seg len))
self.attn dropout =nn.Dropout(0.)

def forward(self,x):
	b,t,c=x.shape
	# q,k,v shape individually: batch size x seg len x embed dim
	# we know that gk t=gxkt, where g=bxtxhead dim, k t=bxhead timxt
	q,k,v=self.qkv(x).chunk(3,dim=-1)
	q=rearrange(q,'bt(h n)->bnt h',n=self.n heads)# h= head size
	k=rearrange(v,'b t(h n)->bnth',n=self.n heads)
	v=rearrange(v,'bt(hn)->bnth',n=self.n heads)

	qkt=einsum(q,k,'b n tl h, bn t2 h->bn tl t2')* self.scale

	weights=qk t.masked fill(m==0,float('-inf'))weights=F.softmax(weights,dim=-1)
	weights =self.attn dropout(weights)
	attention =weights @ v# batch xn heads x seg len x head size
	attention=rearrange(attention,'bnth->bt(n h)')
	return attention

patches = rearrange(im,'c (h pl)(w p2)->(h w)c pl p2',pl=patch size,p2=patch size)
patches.shape
# torch.Size([196,3,16,16])

figure =plt.figure(figsize=(5,5))
for i in range(patches.size(0)):
	img =patchesli].permute(1,2,0)
	fiqure.add subplot(14,14,i+1)
	plt.axis('off')
	plt.imshow(img)
plt.show()

在这里插入图片描述

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；

技术报告分析

Diffusion Transformer，= VAE encoder + ViT + DDPM + VAE

DiT 利用 transformer 结构探索新的扩散模型，成功用 transformer 替换 U-Net 主干
在这里插入图片描述

例如输入一张256x256x3的图片,经过Encoder后得到对应的latent
推理时输入32x32x4的噪声,得到32x32x4的latent
结合当前的 step t , 输入label y , 经过N个Dit Block通过 MLP 进行输出
得到输出的噪声以及对应的协方差矩阵
经过T个step采样,得到32x32x4的降噪后的latent
在训练时，需要使得去躁后的latent和第一步得到的latent尽可能一致

网络结构：Diffusion Transformer，DiT

在这里插入图片描述

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。
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。
DiT 还会处理额外信息，e.g. 时间步长、类别标签、文本语义等

网络结构： DALLE 2

在这里插入图片描述

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；
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；
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；

技术总结

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；
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；
AI 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。
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；

学习资源

DataWhale社区Sora学习资源：
https://datawhaler.feishu.cn/wiki/RKrCw5YY1iNXDHkeYA5cOF4qnkb#KljXdPfWJo62zwxdzYIc7djgnlf
学习视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1wm411f7gf/?spm_id_from=333.1350.jump_directly&vd_source=299ce227a965167d79f374c15b2fddf5

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1482668.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！