還得是開(kāi)源!潞晨Open-Sora技術(shù)路線(xiàn)公開(kāi),一鍵生成16秒720p視頻,質(zhì)量更高訓(xùn)練成本更低
相信很多大家對(duì)還得是開(kāi)源!潞晨Open-Sora技術(shù)路線(xiàn)公開(kāi),一鍵生成16秒720p視頻,質(zhì)量更高訓(xùn)練成本更低還不知道吧,今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~!
16秒720p高清視頻,現(xiàn)在人人可免費(fèi)一鍵生成!
無(wú)論是精致的人物肖像:
還是炫酷的科幻大片:
△畫(huà)質(zhì)已壓縮亦或是生動(dòng)有趣的動(dòng)畫(huà):
流暢的變焦效果:
以上生成效果,全部來(lái)自免費(fèi)開(kāi)源的潞晨Open-Sora。
從3月發(fā)布以來(lái),潞晨Open-Sora一直熱度不減,GitHub上攬星已經(jīng)17.5K。
(GitHub:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora)
英偉達(dá)入股的AI公司Lambda Labs,也基于潞晨Open-Sora模型權(quán)重打造了數(shù)字樂(lè)高宇宙。
而在公布模型權(quán)重和訓(xùn)練細(xì)節(jié)后,潞晨Open-Sora還在持續(xù)開(kāi)源中。
最近,其幕后團(tuán)隊(duì)在GitHub上曬出了技術(shù)路線(xiàn),進(jìn)一步披露了最新版本模型的訓(xùn)練核心內(nèi)容報(bào)告地址:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_03.md。
具體細(xì)節(jié),一起來(lái)看。
訓(xùn)練成本再降低
最新版本的潞晨Open-Sora在此前基礎(chǔ)上引入了視頻壓縮網(wǎng)絡(luò)(Video Compression Network)、更優(yōu)擴(kuò)散模型算法、更多的可控性,并利用更多數(shù)據(jù)訓(xùn)練出了1.1B擴(kuò)散生成模型。
能在保障模型輸出質(zhì)量的同時(shí),降低計(jì)算資源的消耗。
其中,引入視頻壓縮網(wǎng)絡(luò)是OpenAI的Sora同款方法。它能在時(shí)間維度上進(jìn)行4倍壓縮,無(wú)需抽幀,可以使用原始FPS生成視頻。
考慮到訓(xùn)練一個(gè)3D VAE的成本太高,團(tuán)隊(duì)嘗試讓模型重新利用在2D VAE中學(xué)習(xí)到的知識(shí)。在2D VAE壓縮后,時(shí)間維度上的相鄰特征仍然高度相關(guān)。
因此團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的視頻壓縮網(wǎng)絡(luò)(即VAE),它能首先在空間維度上實(shí)現(xiàn)8x8倍的壓縮,再?gòu)臅r(shí)間維度上壓縮4倍。
該網(wǎng)絡(luò)框架如下:
具體訓(xùn)練過(guò)程分為三步:
1、前380K步,在8個(gè)GPU上訓(xùn)練,凍結(jié)2D VAE的權(quán)重,只訓(xùn)練3D VAE部分,即對(duì)時(shí)間維度的壓縮重建。訓(xùn)練目標(biāo)為對(duì)2D VAE encoder輸出的特征進(jìn)行時(shí)間維度的壓縮重建,并添加一個(gè)identity loss使得新訓(xùn)練的3D VAE輸出的特征盡可能和原始2D VAE的特征相似。團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)加上這種identity loss可以很快讓整個(gè)VAE達(dá)到良好的壓縮重建性能,并在下一階段收斂速度快很多。
2、接下來(lái)的260K步,移除掉identity loss,繼續(xù)單獨(dú)訓(xùn)練3D VAE部分。
3、最后540K步,由于發(fā)現(xiàn)只重建2D VAE特征并不能進(jìn)一步提升性能,所以解凍了2D VAE權(quán)重,開(kāi)始訓(xùn)練整個(gè)VAE模型來(lái)重建原始視頻。該階段在24個(gè)GPU上完成。
其中前兩個(gè)階段的訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用20%圖像和80%視頻,視頻用17幀進(jìn)行訓(xùn)練;最后一個(gè)階段用34幀的隨機(jī)幀數(shù)視頻進(jìn)行訓(xùn)練,使VAE模型可以壓縮任意長(zhǎng)度的視頻。訓(xùn)練和推理的代碼已開(kāi)源。
Rectified flow和模型適配
另外,基于最新Stable Diffusion3的開(kāi)源成果,提供了一套完整的訓(xùn)練解決方案。
Stable Diffusion3通過(guò)采用了rectified flow技術(shù)替代 DDPM,顯著提升了圖片和視頻生成的質(zhì)量。
潞晨Open-Sora團(tuán)隊(duì)帶來(lái)的技術(shù)包括:
簡(jiǎn)單易用的整流(rectified flow)訓(xùn)練
用于訓(xùn)練加速的 Logit-norm 時(shí)間步長(zhǎng)采樣
基于分辨率和視頻長(zhǎng)度的時(shí)間步長(zhǎng)采樣
通過(guò)這些技術(shù)的整合,不僅能夠加快模型的訓(xùn)練速度,還能顯著減少推理階段的等待時(shí)間,確保用戶(hù)體驗(yàn)的流暢性。
此外,這套訓(xùn)練方案還支持在推理過(guò)程中輸出多種視頻寬高比,滿(mǎn)足了多樣化場(chǎng)景下的視頻素材需求,為視頻內(nèi)容創(chuàng)作者提供了更加豐富的創(chuàng)作工具.
此外,技術(shù)報(bào)告中還透露了更多模型訓(xùn)練的核心細(xì)節(jié),包括數(shù)據(jù)清洗和調(diào)優(yōu)的使用技巧。同時(shí)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了更完善的模型評(píng)估體系,保障模型的穩(wěn)健性和泛化能力。
通過(guò)提供可自行一鍵部署的Gradio應(yīng)用,并支持調(diào)節(jié)輸出的運(yùn)動(dòng)分?jǐn)?shù)、美學(xué)分?jǐn)?shù)和鏡頭移動(dòng)方式等參數(shù),還能一鍵通過(guò)GPT-4o 自動(dòng)修改指令并支持中文輸入。
傳送門(mén)
文生視頻爆火后,潞晨Open-Sora持續(xù)開(kāi)源為該領(lǐng)域發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。
潞晨Open-Sora可零門(mén)檻免費(fèi)獲得模型權(quán)重、全套訓(xùn)練代碼,沉浸式游戲、創(chuàng)意廣告、制作影視大片……都能來(lái)試試~
最后,想要了解潞晨Open-Sora更多詳情,可訪(fǎng)問(wèn)GitHub主頁(yè):
https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
以上就是關(guān)于【還得是開(kāi)源!潞晨Open-Sora技術(shù)路線(xiàn)公開(kāi),一鍵生成16秒720p視頻,質(zhì)量更高訓(xùn)練成本更低】的相關(guān)內(nèi)容,希望對(duì)大家有幫助!
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