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单镜头16秒720p高清视频一键生成,开源版Sora又有新惊喜了

潞晨 Open-Sora 团队在 720p 高清文生视频质量和生成时长上实现了突破性进展,支持无缝产出任意风格的高质量短片,令人惊喜的是,他们选择再给开源社区带来亿点点震撼,继续全部开源

开源地址:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

通过他们的模型权重,能够生成各种酷炫的短片,比如海浪和海螺的亲密接触,还有那些深不可测的森林秘境。

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人物肖像的渲染也相当逼真。

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还能精准渲染赛博朋克风,让短片瞬间充满强烈的未来感和科技感。

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也能生成有趣生动的动画镜头,带来极具表现力的视觉体验。

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即使是电影级别的镜头制作,也能轻松应对。

例如,实现流畅的变焦效果,为影片增添专业级的视觉效果。图片

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还能帮助电影制作人员创造出逼真的电影镜头。图片

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潞晨的 Open-Sora 模型以其卓越的性能揭示了视频生成领域的广阔前景,而他们的模型权重和训练代码已经全面开源,感兴趣的朋友可以访问他们的 GitHub 地址:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

文生视频界的开源战士

LambdaLabs,美国科技界独角兽,基于潞晨团队先前开源的 Open-Sora 模型权重打造了一个数字乐高宇宙,乐高迷们在这里找到了极致的创意体验。

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潞晨团队深谙开源对于文生视频技术突破的加速度,他们不仅持续开源模型权重,还在 Github 上晒出了技术路线,让每个玩家都能成为文生视频大模型的掌控者,不再是单纯的围观群众。报告一出炉,我们就火速进行了深度挖掘和解析,试图捕捉文生视频技术的最新动向。(报告地址:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_03.md)

技术深度解码

在潞晨 OpenSora 团队发布的这份技术报告中,他们深度剖析了本次模型训练的核心和关键。在上一个版本基础上,引入了视频压缩网络(Video Compression Network)、更优的扩散模型算法、更多的可控性,并利用更多的数据训练出了 1.1B 的扩散生成模型

在这个 "算力为王" 的时代,我们深知视频模型训练的两大痛点:计算资源的巨大消耗与模型输出质量的高标准。潞晨 Open-Sora 团队以一种极简而有效的方案,成功地在成本和质量之间找到了平衡点。

OpenSora 团队提出了一个创新的视频压缩网络(VAE),该网络在空间和时间两个维度上分别进行压缩。具体来说,他们首先在空间维度上进行了 8x8 倍的压缩,接着在时间维度上进一步压缩了 4 倍。通过这种创新的压缩策略,既避免了因抽帧而牺牲视频流畅度的弊端,又大幅降低了训练成本,实现了成本与质量的双重优化。

                               视频压缩网络结构

Stable Diffusion 3,最新的扩散模型,通过采用了 rectified flow 技术替代 DDPM,显著提升了图片和视频生成的质量。尽管 SD3 的 rectified flow 训练代码尚未公开,但潞晨 Open-Sora 团队已经基于 SD3 的研究成果,提供了一套完整的训练解决方案,包括:

  • 简单易用的整流(rectified flow)训练

  • 用于训练加速的 Logit-norm 时间步长采样

  • 基于分辨率和视频长度的时间步长采样

通过这些技术的整合,我们不仅能够加快模型的训练速度,还能显著减少推理阶段的等待时间,确保用户体验的流畅性。此外,这套训练方案还支持在推理过程中输出多种视频宽高比,满足了多样化场景下的视频素材需求,为视频内容创作者提供了更加丰富的创作工具。

他们在报告中也透露了更多关于模型训练的核心细节,包括数据清洗和模型调优的实用技巧,以及构建了更完善的模型评估体系,保障模型的稳健性和泛化能力。他们还提供了可以自行一键部署的 Gradio 应用,并支持调节输出的运动分数、美学分数和镜头移动方式等参数,甚至可以一键通过 GPT-4o 自动修改指令并支持中文输入。要忍不住 get hands dirty 了,详情请戳 https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_03.md

打破闭环,开源赋能

自 OpenAI Sora 发布以来,业界对 Sora 的开放性期待值爆表,但现实却是持续的等待游戏。潞晨 Open-Sora 的开源,为文生视频的创新和发展注入了强劲的活力。“授人以鱼不如授人以渔”,访问他们的 github 地址,即可零门槛免费获得模型权重和全套训练代码,这使用户从被动的内容消费者转变为积极的内容创造者。这一转型为企业用户解锁了自主开发文生视频应用的新技能,无论是打造沉浸式游戏、创意广告还是制作影视大片,文生视频技术的应用场景得到了指数级扩展。图片

我们期待这股星星之火,能够点燃整个文生视频领域的创新激情,实现从点到面的燎原之势。

最后附上潞晨 OpenSora 开源链接:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

参考链接:

https://wandb.ai/lambdalabs/lego/reports/Text2Bricks-Fine-tuning-Open-Sora-in-1-000-GPU-Hours--Vmlldzo4MDE3MTky

https://hpc-ai.com/blog/open-sora-from-hpc-ai-tech-team-continues-open-source-generate-any-16-second-720p-hd-video-with-one-click-model-weights-ready-to-use

产业Open-Sora潞晨科技
相关数据
权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

视频生成技术

视频生成是指利用深度学习等技术生成视频的任务。

掌控者机构

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