北大发起 Open-Sora计划：旨在复现Sora模型「承认与OpenAI差距巨大只因缺资源」

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　　北京大学Yuangroup团队发起了一个 Open-Sora开源计划，旨在复制OpenAI（close AI）的视频生成模型sora‍

本项目希望通过开源社区的力量复现Sora，由北大-兔展AIGC联合实验室共同发起，当前资源有限仅搭建了基础架构，无法进行完整训练，希望通过开源社区逐步增加模块并筹集资源进行训练，当前版本离目标差距巨大，仍需持续完善和快速迭代

　　Open-Sora框架由以下组成部分组成

　　1.Video VQ-VAE：这是一个压缩视频到时间和空间维度的潜在表示的组件。它可以将高分辨率视频压缩成低维度的表示，便于后续的处理和生成。

　　2.Denoising Diffusion Transformer：去噪扩散变换器（Denoising Diffusion Transformer）这个组件用于从潜在表示中生成视频，通过逐步减少噪声来恢复视频的详细内容。

　　3.Condition Encoder：条件编码器（Condition Encoder）支持多种条件输入，允许模型根据不同的文本描述或其他条件生成视频内容。

　　Open sora 实现细节
1.可变长宽比

　　北大团队参考FIT实施了一种动态掩码策略, 以并行批量训练的同时保持灵活的长宽比。具体来说, 将高分辨率视频在保持长宽比的同时下采样至最长边为256像素, 然后在右侧和底部用零填充至一致的256x256分辨率。这样便于videovae以批量编码视频, 以及便于扩散模型使用注意力掩码对批量潜变量进行去噪。

　　2.可变分辨率

　　在推理过程中, 尽管目前是在固定的256x256分辨率上进行训练, 但北大团队使用位置插值可以实现可变分辨率采样。将可变分辨率噪声潜变量的位置索引从[0, seq_length-1]下调到[0, 255]，以使其与预训练范围对齐。这种调整使得基于注意力的扩散模型能够处理更高分辨率的序列

　　3.可变时长

　　北大团队使用VideoGPT中的Video VQ-VAE, 将视频压缩至潜在空间, 并且支持变时长生成。同时扩展空间位置插值至时空维度, 实现对变时长视频的处理

　　结语

　　该项目旨在创建一个简单且可扩展的存储库，以重现Sora（OpenAI，但我们更喜欢称其为“CloseAI”）。然而，北大团队的资源有限，研究人员衷心希望所有开源社区都能为这个项目做出贡献

　　目前训练代码现已发布！在github项目页面了解更多信息。请随时关注此资源库以获取最新更新

　　项目地址：

　　https://pku-yuangroup.github.io/Open-Sora-Plan/blog_cn.html

　　Github地址:

　　https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan