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Sora背后的三个技术细节
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据OpenAI员工透漏,Sora是OpenAI的两个员工努力的一年的产物。 虽然Sora生成视频的效果很惊艳,但是看实际的技术报告会发现Sora在方案设计上大部分都是已有的技术, 这个在我上一个视频也已经说过了,视频链接放在评论区。 所以有人开玩笑地评论,如果Sora要拿去盲审,可能会吃个创新性不足的亏,当年Transformers刚出来的时候就吃了这个亏。 但是Sora能做出来这么好的效果,还是有一些比较关键的实现技巧,这些技巧都是一些细节, 也就是我在课上反复说的,细节决定一切。 相比之前大部分的工作都是会将视频裁剪成固定大小的视频进行训练, 但是Sora并没有裁剪,而是直接用视频原始大小训练, 这带来的好处就是可以直接处理不同分辨率、宽高比和时长的视频,并且可以避免出现裁剪效应。 并且使用re-captioning,它不仅能够提升Sora的文本理解能力,还可以提升生成视频的整体质量。 还有一点比较重要,采用transformer架构的优势,随着模型变大,效果会稳步提升。 其实Sora的成功再次证明了,AI就是好的架构+好的数据,然后把模型做大,把细节做透,最终量变到质变。
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