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北京大学Yuangroup团队发起了一个 Open-Sora开源谋略，旨在复制OpenAI（close AI）的视频生成模子sora‍

本面目但愿通过开源社区的力量复现Sora，由北大-兔展AIGC鸠合实验室共同发起，现时资源有限仅搭建了基础架构，无法进行齐备进修，但愿通过开源社区迟缓加多模块并筹集资源进行进修，现时版块离盘算差距宏大，仍需合手续完善和快速迭代

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Open-Sora框架由以下构成部分构成

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1. Video VQ-VAE：这是一个压缩视频到技术和空间维度的潜在示意的组件。它可以将高分袂率视频压缩成低维度的示意，便于后续的贬责和生成。

2.Denoising Diffusion Transformer：去噪扩散变换器（Denoising Diffusion Transformer）这个组件用于从潜在示意中生成视频，通过迟缓减少噪声来收复视频的详备实际。

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3.Condition Encoder：条款编码器（Condition Encoder）撑合手多种条款输入，允许模子左证不同的文本描摹或其他条款生成视频实际。

Open sora 杀青细节1.可变长宽比

北大团队参考FIT履行了一种动态掩码战术, 以并行批量进修的同期保合手生动的长宽比。具体来说, 将高分袂率视频在保合手长宽比的同期下采样至最长边为256像素, 然后在右侧和底部用零填充至一致的256x256分袂率。这么便于videovae以批量编码视频, 以及便于扩散模子使用把稳力掩码对批量潜变量进行去噪。

2.可变分袂率

在推理进程中, 尽管当今是在固定的256x256分袂率上进行进修, 但北大团队使用位置插值可以杀青可变分袂率采样。将可变分袂率噪声潜变量的位置索引从[0, seq_length-1]下调到[0, 255]，以使其与预进修界限对皆。这种谈判使得基于把稳力的扩散模子轻率贬责更高分袂率的序列

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3.可变时长

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北大团队使用VideoGPT中的Video VQ-VAE, 将视频压缩至潜在空间, 何况撑合手变时永生成。同期彭胀空间位置插值至时空维度, 杀青对变时长视频的贬责

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结语

该面目旨在创建一个简便且可彭胀的存储库，以重现Sora（OpenAI，但咱们更可爱称其为“CloseAI”）。关联词，北大团队的资源有限，斟酌东说念主员由衷但愿通盘开源社区都能为这个面目作念出孝顺

当今进修代码现已发布！在github面目页面了解更多信息。请随时关切 此资源库以赢得最新更新

面目地址：

https://pku-yuangroup.github.io/Open-Sora-Plan/blog_cn.html

Github地址:

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

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