2月16日，OpenAISora的发布无疑标志着视频生成领域的一次重大突破。Sora基于DiffusionTransformer架构，和市面上大部分主流方法（由2DStableDiffusion扩展）并不相同。为什么Sora坚持使用 DiffusionTransformer，其中的原因从同时期发表在ICLR2024（VDT:General-purposeVideoDiffusionTransformersviaMaskModeling）的论文可以窥见一二。这项工作由中国人民大学研究团队主导，并与加州大学伯克利分校、香港大学等进行了合作，最早于2023年5月公开在arXiv网站。研究团队提出了基
2023年年底，很多人都预测，未来一年将是视频生成快速发展的一年。但出人意料的是，农历春节刚过，OpenAI就扔出了一个重磅炸弹——能生成1分钟流畅、逼真视频的Sora。它的出现让很多研究者担心：国内外AI技术的差距是不是又拉大了？根据OpenAI披露的技术报告，Sora的核心技术点之一是将视觉数据转化为patch的统一表示形式，并通过Transformer和扩散模型结合，展现了卓越的scale特性。无独有偶，最近发布的 StableDiffusion3 也采用了同样的架构。其实，这两项工作都是基于Sora核心研发成员WilliamPeebles和纽约大学计算机科学助理教授谢赛宁合著的一篇论文
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