北大团队发起了一项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：

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。

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128128，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：

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）。

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.html
https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan