Sora 和之前 Runway 那些在架构上有啥区别呢？
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
Sora是一个扩散变压器模型，结合了Runway和Stable Diffusion的特点。它使用基于补丁的方法处理噪声输入图像并生成更清晰的版本。与GPT-4不同，GPT-4预测文本序列中的下一个标记，而Sora预测图像序列中的下一个补丁。这种创新的方法使得OpenAI能够在大量图像和视频数据上训练Sora，而无需裁剪或调整大小。扩散变压器架构和基于补丁的训练的结合产生了令人印象深刻的输出质量。由于在具有物理规则的视频上进行训练，Sora甚至可以模拟液体动力学。Sora项目受到了两篇关于可扩展扩散模型和视觉变换器的Google论文的启发。
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关键要点
- Sora是一个结合了Runway和Stable Diffusion特点的扩散变压器模型。
- Sora使用基于补丁的方法处理噪声输入图像，生成更清晰的版本。
- 与GPT-4不同，Sora预测图像序列中的下一个补丁，而不是文本序列中的下一个标记。
- Sora的架构结合了扩散变压器和基于补丁的训练，输出质量令人印象深刻。
- Sora能够模拟液体动力学，因为它在具有物理规则的视频上进行训练。
- Sora项目受到了Google关于可扩展扩散模型和视觉变换器的论文启发。
- Sora的训练不需要裁剪或调整大小，可以处理任何大小的视频或图片。
- Sora的输出质量更高，因为它不受训练输入构图不良的影响。
- Sora在训练时使用了大量视频数据，能够模拟复杂的物理现象。
- Sora项目在两篇Google论文发表后启动。
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