Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型，其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型，通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中，扩散模型被用来学习视频的分布，从而生成新的视频。
Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers（DiT），它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术，优化了视频生成。具体来说，Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示，然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁，以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记，为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始，模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上，生成的视频通过多步精炼过程出现，每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。
总的来说，Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器，它能够解析文本并理解复杂的用户指令，然后通过扩散模型生成视频。
技术。Sora的核心是一个预训练的扩散变换器[4]。变换器模型已被证明对许多自然语言任务具有可扩展性和有效性。与GPT-4等强大的大型语言模型（LLMs）类似，Sora能够解析文本并理解复杂的用户指令。为了使视频生成在计算上高效，Sora使用时空潜在补丁作为其构建块。具体来说，Sora将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示。然后，从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁，以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁，类似于语言模型中的单词标记，为Sora提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始，模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上，生成的视频通过多步精炼过程出现，每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。Sora的亮点。Sora的能力在各个方面都有深远的影响：
🔔Xiaohu.AI日报「2月17日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🔬Sora的核心技术和发展：核心技术源自Diffusion Transformers（DiT）。结合了VAE、ViT、DDPM技术，优化视频生成。强调了模型的简单性、可扩展性和视频压缩能力。🔗 https://wpeebles.com/DiT🔗 https://arxiv.org/abs/2212.09748🔗 https://github.com/facebookresearch/DiT🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1758849579855040920?s=202⃣️✍️GhostWriter：个性化的AI写作工具：由哈佛大学和微软研究院共同开发，基于ChatGPT。学习和应用用户的写作风格，提供个性化文本生成。经研究证实，提升了用户的满意度和参与度。🔗 https://arxiv.org/abs/2402.08855🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1758704157014569178?s=203⃣️📖ReadAgent：Google开发的阅读代理：模仿人类阅读方式，处理长文本。采用忘记具体信息但保留要点的策略，提高理解效率。🔗 https://read-agent.github.io
🔔Xiaohu.AI日报「2月17日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🔬Sora的核心技术和发展：核心技术源自Diffusion Transformers（DiT）。结合了VAE、ViT、DDPM技术，优化视频生成。强调了模型的简单性、可扩展性和视频压缩能力。🔗 https://wpeebles.com/DiT🔗 https://arxiv.org/abs/2212.09748🔗 https://github.com/facebookresearch/DiT🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1758849579855040920?s=202⃣️✍️GhostWriter：个性化的AI写作工具：由哈佛大学和微软研究院共同开发，基于ChatGPT。学习和应用用户的写作风格，提供个性化文本生成。经研究证实，提升了用户的满意度和参与度。🔗 https://arxiv.org/abs/2402.08855🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1758704157014569178?s=203⃣️📖ReadAgent：Google开发的阅读代理：模仿人类阅读方式，处理长文本。采用忘记具体信息但保留要点的策略，提高理解效率。🔗 https://read-agent.github.io