全网最详细：SORA视频生成大模型原理剖析 #大模型 #OpenAI #SORA-全网最详细：SORA视频生成大模型原理剖析 #大模型 #OpenAI #SORA

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• TrurhK:一开始我以为zomi是ai编译器工程师，后来我还以为zomi是ai系统架构师，看完后这个视频后我以为zomi是算法工程师，现在发现zomi是ai全栈工程师[脱单doge]
• z5z56:这干货不得卖199[脱单doge]
• 桂下东君:励志！zomi之前是艺术生[脱单doge]
• AI视频小助理:一、OpenAI最新的大模型SARA，用于视频生成。视频生成的质量和细节已经达到非常惊人的水平，对算力规模和市场都有影响。 00:05 - OpenAI推出新的大模型SARA，专用于视频生成 01:09 - AI生成的视频已经达到惊人的逼真程度 03:49 - OpenAI的技术报告介绍了SARA模型的原理和局限性，值得关注 二、OpenAI在视频生成方面的实验和技术。通过语言理解和重新生成文本等方式提高训练数据的质量，同时支持视频和视频文本的编辑。 07:41 - OpenAI进行实验，发现截断视频会导致生成偏差。 08:41 - OpenAI使用语言理解技术，引入reaction技术提高训练数据质量。 11:42 - OpenAI的技术架构包括数据工程、模型训练和网络模型结构等。 三、OpenAI提出的diffusion训练流程，以及其与其他网络模型结构的区别。视频还探讨了网络模型结构对视频生成效果的影响。 15:20 - 整个训练流程沿用diffusion，有非常多的diffusion Transformer。 16:03 - OpenAI强调人才、数据、算力的重要性，网络模型结构是基础。 20:29 - Transformer结构使得网络模型规模进一步增大，涌现出像LLM大语言模型的scaling law。 四、OpenAI推出的视频生成模型DIT和DT，其中介绍了网络结构、训练流程和数据工程的重要性，并对未来的发展进行了思考和总结。 22:55 - 使用Transformer作为主干，将二维的patch转换成一维的向量作为输入 23:30 - 将空间表示为token，应用标准基于VT的patch position in bending 26:00 - 学习文本和图像之间的关联关系，通过计算每个图像文本对的cos相似度进行训练 五、视频生成技术的发展和挑战，以及对市场策略和创业公司的思考。同时，还提到了个人发展和开源项目贡献的建议。 30:35 - 视频文本数据标注有限，训练时长较短 31:40 - 推理算力全面爆发，需要结合AI训练集群或AI推理集群 35: --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@我想去扫地 召唤发送
• TheSociopath:zomi老师也是中国可以和奥特曼平起平坐的AI教父吗[藏狐]