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ChatGPT体验地址 文章目录 前言OpenAI体验通道Spacetime Latent Patches 潜变量时空碎片, 建构视觉语言系统扩散模型与Diffusion Transformer,组合成强大的信息提取器DiT应用于潜变量时空碎片学习获得海量视频中时空碎片的动态关联Sora 或Lumiere 视频学习与生成的技术背后蕴含的原理分析SSM整体思维模型 sora最新关键词效果预览最快更新体验通道自媒体运营从入门到精通 OpenAI体验通道
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OpenAI Sora文生视频图像看作单帧视频一放出就炸翻整个AI 圈也是ChatGPT掀起GenAI热潮时隔一年后OpenAI再次史诗级的更新。OpenAI 随后公布的技术综述难掩其勃勃雄心视频生成模型作为世界模拟器。 笔者春节前原计划整理一下对Google Lumiere文生视频的认知多个因素遗憾推迟。对比看两者大的技术方向均选择了扩散模型却也有许多关键细节不同。恰好可以借着 OpenAI技术综述来提纲挈领一起梳理一下为什么笔者觉得这是又一史诗级的更新。 sora官网:https://openai.com/sora Spacetime Latent Patches 潜变量时空碎片, 建构视觉语言系统
在“ChatGPT是第一个真正意义的人工通用智能”中笔者总结过大语言模型借助Embedding将人类的语言 “编码”成自己的语言然后通过注意力Attention从中提取各种丰富的知识和结构加权积累与关联生成自己的语言然后“编码”回人类的语言。
与ChatGPT首先引入Token Embedding 思路一致针对视觉数据的建模方法则作为构建Sora最重要的第一步。碎片Patch已经被证明是一个有效的视觉数据表征模型且高度可扩展表征不同类型的视频和图像。将视频压缩到一个低维的潜变量空间然后将其拆解为时空碎片Spacetime Latent Patches。笔者觉得时空碎片是时空建模的关键统一了时空分割的语言。
有了时空碎片这一统一的语言Sora 自然解锁了多种技能1. 自然语言理解采用DALLE3 生成视频文本描述用GPT丰富文本prompts 作为合成数据训练Sora, 架起了GPT 与 Sora语言空间的更精确关联等于在Token与Patch 之间统一了“文字”2. 图像视频作为prompts用户提供的图像或视频可以自然的编码为时空碎片Patch用于各种图像和视频编辑任务 – 静态图动画、扩展生成视频、视频连接或编辑等。
扩散模型与Diffusion Transformer,组合成强大的信息提取器
OpenAI 讲Sora 是一个Diffusion Transformer这来自伯克利学者的工作Diffusion Transformer (DiT)“采用Transformer的可扩展扩散模型 Scalable diffusion models with transformers”
DiT应用于潜变量时空碎片学习获得海量视频中时空碎片的动态关联
与“LLM在其高维语言空间中通过Transformer提取人类语言中无数的结构与关联信息”类似Sora是个基于扩散模型的Transformer被用于从高维的时空碎片张成的空间中观察并提取丰富的时空碎片之间的关联与演化的动态过程。如果把前者对应人类读书后者就是人类的视觉观察。
遗憾的是OpenAI的技术综述没有提供技术细节不过笔者觉得大家可以参照Google Lumiere的技术原理来大胆推演一下。视频其实是记录了时空信息的载体: 时空碎片patch可以看作是三维空间的点集(x,y,z)的运动(t)或者说其实是个四维时空模型(x,y,z,t)。Sora和Lumiere之类的生成模型的第一步都是如何从中提取出相应的关键信息。
Sora 或Lumiere 视频学习与生成的技术背后蕴含的原理分析
SSM整体思维模型 态空间对事物的表征和刻画状态空间的高维度某时刻的信息即某时刻的事物的能量的概率分布是众多维度的联合概率分布各维度都可能具有连续性和非线性如何用线性系统近似并最大努力消除非线性的影响非常关键不同层次的潜变量空间对信息的提取和粗颗粒度逐层抽象都需要类似重整化群 RG中的反复归一化以消除“近似非线性处理”对整体概率为 1 的偏离。 状态空间的动态性即从时间的维度研究整个状态空间的变迁。这个变迁是状态空间的大量非时间维度的信息逐层提取叠加时间这一特殊维度的状态-时间序列sequence。不管是高维度低层次的细颗粒度的概率分布的时间变化还是低维度高层次的粗颗粒度概率分布的时间变化都是非线性时变系统用线性时不变LTI的模型都是无法很好刻画的。
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