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北大发起复现Sora,框架已搭!袁粒田永鸿领衔,AnimateDiff大神响应

时间:03-05 来源:最新资讯 访问次数:105

北大发起复现Sora,框架已搭!袁粒田永鸿领衔,AnimateDiff大神响应

  来源|量子位  北大团队联合兔展发起了一项Sora复现计划——Open Sora。    框架、实现细节已出:    初始团队一共13人:  带队的是北大信息工程学院助理教授、博导袁粒和北大计算机学院教授、博导田永鸿等人。  为什么发起这项计划?  因为资源有限,团队希望集结开源社区的力量,尽可能完成复现。    消息一出,就有人北大校友兼AnimateDiff贡献者等人即刻响应:    还有人表示可以提供高质量数据集:    所以,“国产版Sora”的新挑战者,就这么来了?  计划细节,已完成3个初步功能  首先,来看目前公布的技术细节——即团队打算如何复现Sora。  整体框架上,它将由三部分组成:  Video VQ-VAE  Denoising Diffusion Transformer(去噪扩散型Transformer)  Condition Encoder(条件编码器)  这和Sora技术报告的内容基本差不多。  对于Sora视频的可变长宽比,团队通过参考上海AI Lab刚刚提出的FiT(Flexible Vision Transformer for Diffusion Model,即“升级版DiT”)实施一种动态掩码策略,从而在并行批量训练的同时保持灵活的长宽比。    具体来说, 我们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。    对于可变分辨率,团队则表示在推理过程中,尽管在固定的256x256分辨率上进行训练,,但使用位置插值来实现可变分辨率采样。  具体而言:  我们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。对于可变时长,则使用VideoGPT中的Video VQ-VAE,,将视频压缩至潜在空间,支持这一功能。  同时,还要在扩展空间位置插值至时空维度,实现对可变时长视频的处理。  在此,主页也先给了两个demo,分别是10s视频重建和18s重建,分辨率分别为256x256和196x196:    这三个功能都已经初步实现。  相关的训练代码也已经在对应的仓库上上线:    成员介绍,目前的训练是在8个A100-80G上进行的(明显还远远不够),输入大小为8帧 128 128,大概需要1周时间才能生成类似ucf(一个视频数据集)的效果。    而从目前已经列出的9项to do事项来看,除了可变长宽比、可变分辨率和可变时长,动态掩码输入、在embeddings上添加类条件这两个任务也已完成。  未来要做的包括:  采样脚本  添加位置插值  在更高分辨率上微调Video-VQVAE  合并SiT  纳入更多条件  以及最重要的:使用更多数据和更多GPU进行训练    袁粒、田永鸿领衔  严格来说,Open Sora计划是北大-兔展AIGC联合实验室联合发起的。  领衔者之一袁粒,为北大信息工程学院助理教授、博导,去年获得福布斯30岁以下亚洲杰出人物榜单。    他分别在中国科学技术大学和新加坡国立大学获得本科和博士学位。  研究方向为深度视觉神经网络设计和多模态机器学习,代表性一作论文之一T2T-ViT被引次数1000+。  领衔者之二田永鸿,北京大学博雅特聘教授,博士生导师,IEEE、ACM等fellow,兼任鹏城实验室(深圳)人工智能研究中心副主任,曾任中科院计算所助理研究员、美国明尼苏达大学访问教授。    从目前公布的团队名单来看,其余成员大部分为硕士生。  包括袁粒课题组的林彬,他曾多次以一作或共同一作身份参与了“北大版多模态MoE模型”MoE-LLaVA、Video-LLaVA和多模态对齐框架LanguageBind(入选ICLR 2024)等工作。    兔展这边,参与者包括兔展智能创始人、董事长兼CEO董少灵(他也是北大校友)和CTO周星。  完整名单:    谁能率先发布中文版Sora?  相比ChatGPT,引爆文生视频赛道的Sora研发难度显然更大。  谁能夺得Sora中文版的首发权,目前留给公众的是一个大大的问号。  在这之中,传闻最大的是字节。  今年2月初,张楠辞去抖音集团CEO一职,转而负责剪映,就引发了外界猜测。  很快,一款叫做“Boximator”的视频生成模型浮出水面。  它基于PixelDance和ModelScope两个之前的成果上完成训练。  不过,很快字节就辟谣这不是“字节版sora”:  它的效果离Sora还有很大差距,暂时不具备落地条件,并且至少还需2-3个月才能上线demo给大家测试。  但,风声并未就此平息。  去年11月,字节剪映悄悄上线了一个AI绘画工具“Dreamina”,大家的评价还不错。  现在,又有消息称:  Dreamina即将上线类似sora的视频生成功能(目前在内测)。    不知道,这一次是不是字节亮出的大招呢?  Open Sora项目主页:https://pku-yuangroup.github.io/Open-Sora-Plan/blog_cn.htmlhttps://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan

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