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[论文笔记] Open-Sora 1、sora复现方案概览

GitHub - hpcaitech/Open-Sora: Unofficial implementation of OpenAI's Sora

Open-Sora已涵盖:

  • 提供完整的Sora复现架构方案,包含从数据处理到训练推理全流程。

  • 支持动态分辨率,训练时可直接训练任意分辨率的视频,无需进行缩放。

  • 支持多种模型结构。由于Sora实际模型结构未知,我们实现了adaLN-zero、cross attention、in-context conditioning(token concat)等三种常见的多模态模型结构。

  • 支持多种视频压缩方法。用户可自行选择使用原始视频、VQVAE(视频原生的模型)、SD-VAE(图像原生的模型)进行训练。

  • 支持多种并行训练优化。包括结合Colossal-AI的AI大模型系统优化能力,及Ulysses和FastSeq的混合序列并行。

1、Sora算法复现方案

        在Sora的技术报告中,Sora使用了一个视频压缩网络将各种尺寸的视频压缩成一个隐空间(latent space)的时空块序列(a sequence of patial temporal patch

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