阿里云魔搭发起“ModelScope-Sora开源计划”，将为中国类Sora模型开发提供一站式工具链

在2024年3月23日的全球开发者先锋大会上，阿里云的魔搭社区宣布了一个新计划：“ModelScope-Sora开源计划”。这个计划旨在通过开源方式，帮助中国在Sora模型类型上做出更多创新。这个计划提供了一整套工具，包括处理数据的工具、多模态数据集、Sora模型的基础版本和训练推理工具等。

魔搭社区还推出了一个叫做Data-Juicer的系统，这是第一个为多模态数据处理而开源的系统。它包含了很多高效的工具，可以大大提高处理视频数据的效率和质量。

Sora模型因为使用了大量的高质量数据，所以在技术上引起了很大的关注。阿里通义实验室的专家李雅亮说，数据的质量决定了机器学习能达到的高度。只有高质量、细致、大量的数据，才能让模型训练得更好。

但是，处理Sora模型类型的数据非常具有挑战性。现有的数据处理工具大多不是为多模态数据设计的，尤其是视频数据。因此，魔搭社区首先推出了Data-Juicer系统，这个系统可以筛选和优化多模态数据，使其更高质量、更丰富、更容易处理。

魔搭开源的Data-Juicer流程示意图

Data-Juicer支持处理文本、图片、音频和视频，它有很多功能，比如筛选、映射、去重、格式化输出和美学评分等。开发者可以像玩乐高一样自由组合这些功能。例如，它可以自动剪辑视频，提高分辨率，调整宽高比，去除文本段落，甚至可以计算视频中的动态和静态部分，只保留精彩的瞬间。

魔搭开源的lite-Sora模型架构图

魔搭社区还推出了一个基于Data-Juicer的沙盒实验室，让研发人员可以在小规模数据集和模型上快速实验，找到最佳的方法。然后，他们可以使用阿里云PAI来处理大规模数据，并在PAI上完成模型的训练和推理。

此外，魔搭社区还开源了一个基础版的Sora模型，华东师范大学的段忠杰博士和魔搭社区合作，创建了一个名为lite-Sora的视频生成模型，并在小规模数据集上进行了初步训练。

魔搭社区还计划举办“ModelScope-Sora挑战赛”，鼓励更多开发者创建并开源自己的Sora模型，共同推动中国多模态大模型的发展。同时，魔搭社区也在努力构建一个开放的、高质量的中文多模态数据集。作为中国最大和最活跃的AI开源模型社区，阿里云魔搭已经聚集了3000多个优质模型和上千个数据集，为超过400万开发者提供服务。