潞晨Open-Sora技术路线公开，一键生成16秒720p视频，质量更高训练成本更低

　　16秒720p高清视频，现在人人可免费一键生成!

　　无论是精致的人物肖像:

　　还是炫酷的科幻大片:

　　亦或是生动有趣的动画:

　　流畅的变焦效果:

　　以上生成效果，全部来自免费开源的潞晨Open-Sora。

　　从3月发布以来，潞晨Open-Sora一直热度不减，GitHub上揽星已经17.5K。

　　(GitHub:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora)

　　英伟达入股的AI公司Lambda Labs，也基于潞晨Open-Sora模型权重打造了数字乐高宇宙。

　　而在公布模型权重和训练细节后，潞晨Open-Sora还在持续开源中。

　　最近，其幕后团队在GitHub上晒出了技术路线，进一步披露了最新版本模型的训练核心内容报告地址:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_03.md。

　　具体细节，一起来看。

　　训练成本再降低

　　最新版本的潞晨Open-Sora在此前基础上引入了视频压缩网络(Video Compression Network)、更优扩散模型算法、更多的可控性，并利用更多数据训练出了1.1B扩散生成模型。

　　能在保障模型输出质量的同时，降低计算资源的消耗。

　　其中，引入视频压缩网络是OpenAI的Sora同款方法。它能在时间维度上进行4倍压缩，无需抽帧，可以使用原始FPS生成视频。

　　考虑到训练一个3D VAE的成本太高，团队尝试让模型重新利用在2D VAE中学习到的知识。在2D VAE压缩后，时间维度上的相邻特征仍然高度相关。

　　因此团队提出了一个简单的视频压缩网络(即VAE)，它能首先在空间维度上实现8x8倍的压缩，再从时间维度上压缩4倍。

　　该网络框架如下:

　　具体训练过程分为三步:

　　1、前380K步，在8个GPU上训练，冻结2D VAE的权重，只训练3D VAE部分，即对时间维度的压缩重建。训练目标为对2D VAE encoder输出的特征进行时间维度的压缩重建，并添加一个identity loss使得新训练的3D VAE输出的特征尽可能和原始2D VAE的特征相似。团队发现加上这种identity loss可以很快让整个VAE达到良好的压缩重建性能，并在下一阶段收敛速度快很多。

　　2、接下来的260K步，移除掉identity loss，继续单独训练3D VAE部分。

　　3、最后540K步，由于发现只重建2D VAE特征并不能进一步提升性能，所以解冻了2D VAE权重，开始训练整个VAE模型来重建原始视频。该阶段在24个GPU上完成。

　　其中前两个阶段的训练数据使用20%图像和80%视频，视频用17帧进行训练;最后一个阶段用34帧的随机帧数视频进行训练，使VAE模型可以压缩任意长度的视频。训练和推理的代码已开源。

　　Rectified flow和模型适配

　　另外，基于最新Stable Diffusion3的开源成果，提供了一套完整的训练解决方案。

　　Stable Diffusion3通过采用了rectified flow技术替代 DDPM，显著提升了图片和视频生成的质量。

　　潞晨Open-Sora团队带来的技术包括:

　　简单易用的整流(rectified flow)训练

　　用于训练加速的 Logit-norm 时间步长采样

　　基于分辨率和视频长度的时间步长采样

　　通过这些技术的整合，不仅能够加快模型的训练速度，还能显著减少推理阶段的等待时间，确保用户体验的流畅性。

　　此外，这套训练方案还支持在推理过程中输出多种视频宽高比，满足了多样化场景下的视频素材需求，为视频内容创作者提供了更加丰富的创作工具.