Vor nicht allzu langer Zeit wurde OpenAI Sora mit seinen erstaunlichen Videogenerierungseffekten schnell populär. Es stach aus der Masse der Wensheng-Videomodelle hervor und rückte in den Mittelpunkt der weltweiten Aufmerksamkeit. Nach der Einführung des Sora-Trainingsinferenzreproduktionsprozesses mit einer Kostenreduzierung von 46 % vor zwei Wochen hat das Colossal-AI-Team das weltweit erste Sora-ähnliche Architektur-Videogenerierungsmodell „Open-Sora 1.0“ vollständig als Open-Source-Lösung bereitgestellt, das den gesamten Trainingsprozess abdeckt , einschließlich Datenverarbeitung, aller Trainingsdetails und Modellgewichte, und schließen Sie sich mit globalen KI-Enthusiasten zusammen, um eine neue Ära der Videoerstellung voranzutreiben.
Für einen kleinen Vorgeschmack schauen wir uns zunächst ein Video einer geschäftigen Stadt an, das mit dem vom Colossal-AI-Team veröffentlichten Modell „Open-Sora 1.0“ erstellt wurde.
Ein Schnappschuss der geschäftigen Stadt, die von Open-Sora 1.0 generiert wurde
Dies ist nur die Spitze des Eisbergs der Reproduktionstechnologie von Sora, der Modellarchitektur des obigen Wensheng-Videos, der trainierten Modellgewichte und Alle Trainingsdetails der Reproduktion, das Colossal-AI-Team hat den Datenvorverarbeitungsprozess, die Demo-Anzeige und detaillierte Einführungs-Tutorials kostenlos und Open Source auf GitHub gemacht. Gleichzeitig kontaktierte der Autor das Team sofort und erfuhr, dass dies der Fall sein wird Aktualisieren Sie weiterhin Open-Sora-bezogene Lösungen und neueste Entwicklungen. Interessierte Freunde können weiterhin auf die Open-Source-Community von Open-Sora achten .
Open-Sora-Open-Source-Adresse: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
Als nächstes werden wir uns mit verschiedenen Aspekten von Sora befassen Replikationslösung Zu den Schlüsselaspekten gehören Modellarchitekturdesign, Trainingsmethoden, Datenvorverarbeitung, Modelleffektanzeige und Optimierungstrainingsstrategien.
Das Modell übernimmt die derzeit beliebte Diffusion Transformer (DiT) [1]-Architektur. Das Autorenteam nutzt das hochwertige Open-Source-Vincent-Graphmodell PixArt-α [2], das ebenfalls die DiT-Architektur als Basis nutzt, führt auf dieser Basis eine zeitliche Aufmerksamkeitsschicht ein und erweitert diese auf Videodaten. Konkret umfasst die gesamte Architektur ein vorab trainiertes VAE, einen Textencoder und ein STDiT-Modell (Spatial Temporal Diffusion Transformer), das den räumlich-zeitlichen Aufmerksamkeitsmechanismus nutzt. Darunter ist die Struktur jeder Schicht von STDiT in der folgenden Abbildung dargestellt. Es verwendet eine serielle Methode, um ein eindimensionales zeitliches Aufmerksamkeitsmodul mit einem zweidimensionalen räumlichen Aufmerksamkeitsmodul zu überlagern und so zeitliche Beziehungen zu modellieren. Nach dem zeitlichen Aufmerksamkeitsmodul wird das Kreuzaufmerksamkeitsmodul verwendet, um die Semantik des Textes auszurichten. Im Vergleich zum Vollaufmerksamkeitsmechanismus reduziert eine solche Struktur den Trainings- und Inferenzaufwand erheblich. Im Vergleich zum Latte-Modell [3], das ebenfalls einen räumlich-zeitlichen Aufmerksamkeitsmechanismus verwendet, kann STDiT die Gewichte vorab trainierter Bild-DiT besser nutzen, um das Training an Videodaten fortzusetzen.
STDiT-Strukturdiagramm
Der Trainings- und Inferenzprozess des gesamten Modells ist wie folgt. Es versteht sich, dass in der Trainingsphase zunächst der vorab trainierte Variational Autoencoder (VAE)-Encoder zum Komprimieren der Videodaten verwendet wird und dann das STDiT-Diffusionsmodell zusammen mit der Texteinbettung im komprimierten latenten Raum trainiert wird. In der Inferenzphase wird ein Gaußsches Rauschen zufällig aus dem latenten Raum von VAE abgetastet und zusammen mit einer sofortigen Einbettung in STDiT eingegeben, um die entrauschten Merkmale zu erhalten. Schließlich wird es in den Decoder von VAE eingegeben und dekodiert, um das Video zu erhalten.
Modelltrainingsprozess
Wir haben vom Team erfahren, dass sich das Replikationsschema von Open-Sora auf die Arbeit Stable Video Diffusion (SVD)[3] bezieht. Es besteht aus drei Stufen, nämlich:
In jeder Stufe wird das Training basierend auf den Gewichten der vorherigen Stufe fortgesetzt. Im Vergleich zum einstufigen Training von Grund auf erreicht das mehrstufige Training das Ziel einer qualitativ hochwertigen Videogenerierung effizienter, indem die Daten schrittweise erweitert werden.
Dreistufiger Trainingsplan
Die erste Stufe verwendet ein groß angelegtes Bild-Vortraining und nutzt das ausgereifte Vincentian-Grafikmodell, um die Kosten für das Video-Vortraining effektiv zu senken.
Das Autorenteam hat uns gezeigt, dass wir durch die umfangreichen, großformatigen Bilddaten im Internet und die fortschrittliche Vincent-Graph-Technologie ein hochwertiges Vincent-Graph-Modell trainieren können, das als Initialisierungsgewicht für die nächste Stufe dient des Video-Vortrainings. Da es derzeit keine qualitativ hochwertige räumlich-zeitliche VAE gibt, verwendeten sie gleichzeitig die durch das Stable Diffusion-Modell [5] vorab trainierte Bild-VAE. Diese Strategie stellt nicht nur die überlegene Leistung des ursprünglichen Modells sicher, sondern reduziert auch die Gesamtkosten für das Video-Vortraining erheblich.
Die zweite Stufe führt ein groß angelegtes Video-Vortraining durch, um die Fähigkeit zur Modellverallgemeinerung zu verbessern und die Zeitreihenkorrelation von Videos effektiv zu erfassen.
Wir verstehen, dass diese Phase eine große Menge an Videodatentraining erfordert, um die Vielfalt der Videothemen sicherzustellen und dadurch die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu erhöhen. Das Modell der zweiten Stufe fügt dem vinzentinischen Graphenmodell der ersten Stufe ein zeitliches Aufmerksamkeitsmodul hinzu, um zeitliche Beziehungen in Videos zu lernen. Die verbleibenden Module bleiben mit der ersten Stufe konsistent und laden die Gewichte der ersten Stufe als Initialisierung, während die Ausgabe des zeitlichen Aufmerksamkeitsmoduls auf Null initialisiert wird, um eine effizientere und schnellere Konvergenz zu erreichen. Das Colossal-AI-Team verwendete Open-Source-Gewichte von PixArt-alpha [2] als Initialisierung für das STDiT-Modell der zweiten Stufe und das T5-Modell [6] als Text-Encoder. Gleichzeitig verwendeten sie für das Vortraining eine kleine Auflösung von 256 x 256, was die Konvergenzgeschwindigkeit weiter erhöhte und die Trainingskosten senkte.
Die dritte Stufe optimiert hochwertige Videodaten, um die Qualität der Videogenerierung deutlich zu verbessern.
Das Autorenteam erwähnte, dass die Größe der in der dritten Stufe verwendeten Videodaten eine Größenordnung geringer ist als die in der zweiten Stufe, aber die Länge, Auflösung und Qualität des Videos sind höher. Durch diese Feinabstimmung erreichten sie eine effiziente Skalierung der Videoerzeugung von kurz auf lang, von niedriger auf hohe Auflösung und von niedriger auf hohe Wiedergabetreue.
Das Autorenteam gab an, dass sie im Open-Sora-Reproduktionsprozess 64 H800-Blöcke für das Training verwendet haben. Das Gesamttrainingsvolumen der zweiten Stufe beträgt 2808 GPU-Stunden, was etwa 7000 US-Dollar entspricht, und das Trainingsvolumen der dritten Stufe beträgt 1920 GPU-Stunden, was etwa 4500 US-Dollar entspricht. Nach vorläufigen Schätzungen kontrollierte das gesamte Trainingsprogramm den Open-Sora-Reproduktionsprozess erfolgreich auf etwa 10.000 US-Dollar.
Um den Schwellenwert und die Komplexität der Sora-Reproduktion weiter zu reduzieren, stellt das Colossal-AI-Team außerdem ein praktisches Videodaten-Vorverarbeitungsskript im Code Warehouse bereit, sodass jeder problemlos mit der Sora-Reproduktion Pre beginnen kann -Das Training umfasst das Herunterladen öffentlicher Videodatensätze, das Segmentieren langer Videos in kurze Videoclips basierend auf der Aufnahmekontinuität und die Verwendung des Open-Source-Großsprachenmodells LLaVA [7] zur Generierung präziser Aufforderungswörter. Das Autorenteam erwähnte, dass der von ihm bereitgestellte Code zur Batch-Videotitelgenerierung ein Video mit zwei Karten und 3 Sekunden mit Anmerkungen versehen kann und die Qualität nahe an GPT-4V liegt. Die resultierenden Video-/Textpaare können direkt für das Training verwendet werden. Mit dem Open-Source-Code, den sie auf GitHub bereitstellen, können wir einfach und schnell die für das Training erforderlichen Video-/Textpaare auf unserem eigenen Datensatz generieren und so den technischen Schwellenwert und die vorbereitende Vorbereitung für den Start eines Sora-Replikationsprojekts erheblich reduzieren.
Video-/Textpaar wird automatisch basierend auf einem Datenvorverarbeitungsskript generiert
Werfen wir einen Blick auf den tatsächlichen Videogenerierungseffekt von Open-Sora. Lassen Sie Open-Sora beispielsweise Luftaufnahmen von Meerwasser erstellen, das an Felsen an einer Klippenküste plätschert.
Lassen Sie Open-Sora die majestätische Luftaufnahme von Bergen und Wasserfällen einfangen, die von den Klippen herabstürzen und schließlich in den See fließen.
Sie können nicht nur in den Himmel fliegen, sondern auch ins Meer gehen und Open-Sora eine Aufnahme der Unterwasserwelt erstellen lassen die Korallenriffe.
Open-Sora kann uns durch Zeitrafferfotografie auch die Milchstraße mit funkelnden Sternen zeigen.
Wenn Sie weitere interessante Ideen für die Videogenerierung haben, können Sie die Open-Source-Community Open-Sora besuchen, um die Modellgewichte für ein kostenloses Erlebnis zu erhalten. Link: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
Es ist erwähnenswert, dass das Autorenteam auf Github erwähnt hat, dass die aktuelle Version nur 400.000 Trainingsdaten verwendet, die Generierungsqualität des Modells und die Fähigkeit, Text zu folgen Alles muss verbessert werden. Im obigen Schildkrötenvideo hat die resultierende Schildkröte beispielsweise ein zusätzliches Bein. Open-Sora 1.0 ist auch nicht gut darin, Porträts und komplexe Bilder zu erstellen. Das Autorenteam listete eine Reihe von Plänen auf, die auf Github umgesetzt werden sollen und die darauf abzielen, bestehende Mängel kontinuierlich zu beheben und die Qualität der Produktion zu verbessern.
Neben der deutlichen Reduzierung der technischen Schwelle für die Sora-Wiedergabe und der Verbesserung der Qualität der Videogenerierung in mehreren Dimensionen wie Dauer, Auflösung und Inhalt sorgt das Autorenteam auch für die Colossal-AI-Beschleunigung System zur Sora-Reproduktion. Durch effiziente Trainingsstrategien wie Bedieneroptimierung und Hybridparallelität wurde beim Training der Verarbeitung von Videos mit 64 Bildern und einer Auflösung von 512 x 512 ein 1,55-facher Beschleunigungseffekt erzielt. Gleichzeitig kann dank des heterogenen Speicherverwaltungssystems von Colossal-AI eine einminütige 1080p-HD-Video-Trainingsaufgabe ungehindert auf einem einzigen Server (8*H800) durchgeführt werden.
Darüber hinaus haben wir im Bericht des Autorenteams auch festgestellt, dass die STDiT-Modellarchitektur auch beim Training eine hervorragende Effizienz zeigte. Im Vergleich zu DiT, das einen vollständigen Aufmerksamkeitsmechanismus verwendet, erreicht STDiT eine bis zu fünffache Beschleunigung mit zunehmender Anzahl von Bildern, was besonders bei realen Aufgaben wie der Verarbeitung langer Videosequenzen von entscheidender Bedeutung ist.
Willkommen, weiterhin auf das Open-Source-Projekt Open-Sora zu achten: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
Das Autorenteam gab an, dass es weiterhin pflegen und optimieren wird Das Open-Sora-Projekt wird voraussichtlich mehr Videotrainingsdaten verwenden, um qualitativ hochwertigere, längere Videoinhalte zu generieren und Funktionen mit mehreren Auflösungen zu unterstützen, um die Implementierung der KI-Technologie in Filmen, Spielen, Werbung und anderen Bereichen effektiv zu fördern.
Referenzlink:
[1] https://arxiv.org/abs/2212.09748 Skalierbare Diffusionsmodelle mit Transformatoren.
[2] https://arxiv.org/abs/2310.00426 PixArt-α: Schnelles Training des Diffusionstransformators für die fotorealistische Text-zu-Bild-Synthese.
[3] https://arxiv.org/abs/2311.15127 Stabile Videodiffusion: Skalierung latenter Videodiffusionsmodelle auf große Datensätze.
[4] https://arxiv.org/abs/2401.03048 Latte: Latent Diffusion Transformer für die Videoerzeugung.
[5] https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original.
[6] https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer.
[7] https://github.com/haotian-liu/LLaVA.
[8] https://hpc-ai.com/blog/open-sora-v1.0.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarten Sie nicht auf OpenAI, sondern darauf, dass Open-Sora vollständig Open Source ist. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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