2024年2月15日，OpenAI 推出了其最新的文本生成视频模型——Sora。Sora 能够根据用户的指令生成一分钟长度的高质量视频内容。这一创新的发布迅速在社会各界引发了广泛关注与深入讨论。本文将围绕本实验室发表于SIGGRAPH AISA 的 Write-a-video和 Sora 展开，讨论基于规则的视频生成方法和基于深度学习的视频生成方法。

Part 1

Write-a-video

视频生成，在图形学里，和story-telling密切相关，我们一直有一个梦想，幼儿园的小朋友讲故事时，能否在大屏幕上实时生成故事的画面？这个问题在20年前，基于视频绘制(Video based Rendering)最热的时候，却是一个技术上不可能实现的难题。2009年，清华大学图形学实验室将这个问题简化为：能否用草图和文字描述一个场景，计算机去自动生成一张高度真实感的照片？这就是Sketch2Photo[1]。 

 图1 基于草图的真实感图像合成

又过了10年，清华大学图形学实验室终于跨越了一步，提出基于规则的视频生成方法Write-a-video[2] ，该方法可以基于视频素材，输入一段文字，输出一段剪辑好、符合文本描述的视频。

Write-a-video是一个通过编辑文本来进行视频剪辑和合成的系统。给定一个主题文本和相关的视频库（该视频库可看做深度学习里的训练数据），生成的视频旨在描绘给定的叙述，提供多样化的视觉内容，并遵循电影摄影指导原则。这个过程涉及三个简单的步骤：1) 用户提供输入，主要是通过编辑文本的形式；2) 工具自动从视频库中搜索语义匹配的候选镜头；3) 优化方法组装剪辑的视频：根据计算摄影学的剪辑准则组装剪辑视频。具体流程如图 1所示。

 

图 2  Write-a-video 流程示意图

Write-a-video是一种快速的视频生成方法，生成一段数分钟的视频仅需不到10秒，且支持增量文本编辑操作。

Part 2

深度学习技术的演进使视频生成实现突破

最近5年，深度学习技术得到了蓬勃的发展，主要的发展可以总结为以下三个方面：

• 从对抗生成网络(GAN)到扩散模型(Diffusion model)；

• 从卷积神经网络(CNN)到深度自注意力网络(Transformer);

• 从小规模训练到大规模训练.

 

图3  深度学习技术的变革性发展

2.1 从对抗生成网络到扩散模型

采样方法在 Diffusion model出现之前，该领域的早期工作主要植根于 GAN、VQ-VAE和自回归框架。但由于2022年以来Diffusion model的突破性进展，以及其对于大规模分布的拟合能力，以及从文本上扩展到其他模态的能力，扩散模型成为了视频生成的主流选择。

2.2 从卷积神经网络到深度自注意力网络

模型的基础架构在这些年的变化也很大，如Diffusion Model中，早期的工作基本都基于CNN的UNet架构，并且引入部分时空的注意力进行约束如Google提出的Imagen Video利用冻结的T5文本编码器来训练video diffusion model。

随着技术的发展，人们发现动态可扩展的Transformer架构运用在文生图模型或文生视频模型中是非常有意义且有效的，比如，Meta提出的Diffusion Transformer (DiT) 架构利用更长的Transformer生成是十分有效的，在许多指标上都表现出十分良好的可扩展性。

2.3 从小规模训练到大规模训练

随着深度学习技术的不断发展，数据的规模和模型的规模在生成模型中也增长迅速。近些年涌现出一批高分辨率大规模标注视频数据集，如InternVid就有两亿多的720P视频，并且有精细的文本标注。为了适应数据在scale上的增长，模型的规模也随之增长。如stability AI最开始发布的Stable Diffusion只有0.8B的UNet权重，近期最新发布的基于Transformer架构的Stable Diffusion3就拥有8B的权重，扩大了将近十倍。

Part 3

Sora

Sora[3] 是 OpenAI 所发布的最新视频生成模型，其是基于深度学习方法的视频生成模型的代表。根据其技术报告，我们猜测其背后的技术是基于 Transformer 架构的潜空间扩散模型[4]。Sora 的训练分为了两个阶段，第一阶段（如图 2 所示）训练解码器和编码器，第二阶段（如图 4所示）训练潜空间扩散模型来生成视频。

 

图4 Sora第一阶段训练，训练编码器和解码器

 

图5 Sora第二阶段训练, 训练潜空间扩散模型

在两阶段的训练完成后，可以生成分钟级别的视频。

Part 4

讨论

虽然基于深度学习的技术目前居于主导地位，但基于规则的方法也有其独到之处，值得我们借鉴。下面从成本、效率、质量和未来方向四个方面进行讨论。

4.1 成本

此处的成本包含了数据成本和训练成本。Sora 的训练需要大量的视频数据，这些视频的数据量至少是以PB 为单位的。如此大量的视频的收集和存储都会占用极大的存储空间。除了数据收集和存储方面带来的巨大开销，Sora的训练成本也是十分昂贵的。根据已有的部分工作推测，Sora的训练成本可能要千卡级别的集群训练数月。对于 Write-a-video 来说，只需要数百个视频即可剪辑生成一段长视频，并且无需训练。

4.2 效率

此处讨论的效率是指生成一段视频所需的时间。根据网友反馈，Sora 生成一段视频需要数分钟甚至几十分钟，而对于 Write-a-video，生成一段视频只需要数秒。从效率来看，Write-a-video代表的基于规则的方法占据优势。

4.3 生成质量

从生成视频的质量上来看，由于 Write-a-video 是对已有视频片段的剪辑，所以其生成的视频是具有三维一致性的。而对于 Sora 而言，其生成的视频是没有三维一致性的。但是，Sora 可以生成原视频库中不存在的视频，但是 Write-a-video 却没有这种能力，只能组合剪辑原视频库的视频片段。

4.4 未来的工作

此处本文主要讨论两个未来可能的工作：1) 长视频生成，2)高效的Sora。

1）长视频生成：Sora 目前可以生成分钟级的视频，那么如何去生成更长的视频片段甚至电影呢？如果计算机可以根据剧本直接生成电影，那将会是一件非常有趣且有意义的事情。生成长视频/电影有两条潜在的技术方案。

第一条技术路线是给 Sora 更多的长视频，让其进行微调，但是建模长视频的难度比建模短视频的难度大很多，并且对算力的要求也更大。

第二条技术路线是使用多个短视频进行拼接，可以使用 Sora 生成多个 ID 一致的短视频片段，将每个片段看成是一个电影镜头，然后使用Write-a-video[2] 进行剪辑，从而拼接出一个长视频；或者基于已有短视频素材库先进行剪辑拼接，再使用Sora微调内容。

2）高效的Sora至关重要：基于我们之前的分析，我们了解到sora在生成视频的过程中耗时较多。为了实现Sora的大规模应用，提升视频生成的效率成为一个迫切需要解决的问题。也许可以从算法优化和系统优化两个方面来着手提高效率。

从算法层面来看，可以探索剪枝算法或者量化算法，在保持生成视频质量的同时，使得整个网络可以更高效地运行；从系统优化的角度出发，可以尝试使用高效的深度学习框架Jittor[5]，Jittor已经被证明在大模型训练和推理中有较大的优势，效率提升可达30%以上； 进一步，也可以基于Jittor的元算子融合机制Sora结构中的算子进行专门的硬件优化。

参考文献

• 1 Tao Chen, Ming-Ming Cheng, Ping Tan, Ariel Shamir, Shi-Min Hu, Sketch2Photo: Internet Image Montage, ACM Transactions on Graphics, 2009, Vol. 28, No. 5, Article No. 124, ACM SIGGRAPH ASIA 2009.  

• 2 Miao Wang, Guo-Wei Yang, Shi-Min Hu, Shing-Tung Yau, Ariel Shamir, Write-a-video: computational video montage from themed text, ACM Transactions on Graphics, 2019, 38(6): 177:1-177:13. 

• 3 https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

• 4 William Peebles, Saining Xie, Scalable diffusion models with transformers, Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 2023, 4195-4205.

• Shi-Min Hu, Dun Liang, Guo-Ye Yang, Guo-Wei Yang & Wen-Yang Zhou, Jittor: a novel deep learning framework with meta-operators and unified graph execution, Science China Information Science,  2020, Vol. 63, Article No. 222103, 1-21.  

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