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"厨房里的激战2pop公交车",　　华福证券指出，无论在视频保真度、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，此外当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，使视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。　　要点：Sora横空出世引领多模态产业革命。美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。拆解视频生成过程，技术博采众长或奠定了Sora文生视频领军地位。从技术报告中，Sora视频生成过程大致由“视频编码+加噪降噪+视频解码”三个步骤组成，视频压缩网络、时空patches、transformer架构、视频数据集等技术与资源在其中发挥了重要作用。视频压缩网络：过往VAE应用于视频领域通常需插入时间层，Sora从头训练了能直接压缩视频的自编码器，可同时实现时间和空间的压缩，既节省算力资源，又最大程度上保留视频原始信息，或为Sora生成长视频的关键因素，并为后续处理奠定基础。时空patches：1）同时考虑视频中时间和空间关系，能够捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果；2）突破视频分辨率、长宽比等限制的同时显著提升模型性能，节约训练与推理算力成本。Transformer架构：1）相比于U-Net架构，transformer突显ScalingLaw下的“暴力美学”，即参数规模越大、训练时长越长、训练数据集越大，生成视频的效果更好；2）此外，在transformer大规模训练下，逐步显现出规模效应，迸发了模型的涌现能力。视频数据集：Sora或采用了更丰富的视频数据集，在原生视频的基础上，将DALL?E3的re-captioning技术应用于视频领域，同时利用GPT保障文字-视频数据集质量，使得模型具有强大的语言理解能力。　　Sora引领多模态革命，技术与资源突显优势　　1.Sora横空出世，引领多模态产业革命　　美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。　　总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。　　2.Sora视频生成过程：视频编码+加噪降噪+视频解码　　从技术报告中，Sora视频生成过程大致由以下三个步骤组成：视频编码：VisualEncoder将原始视频压缩为低维潜在空间，再将视频分解为时空patches后拉平为系列视频token以供transformer处理。加噪降噪：在transfomer架构下的扩散模型中，时空patches融合文本条件化，先后经过加噪和去噪，以达到可解码状态。视频解码：将去噪后的低维潜在表示映射回像素空间。　　总体而言，我们认为Sora技术报告虽未能详尽阐述视频生成技术细节，但从参考技术文献中，可初步窥探出时空patches、视频压缩网络、Transformer技术架构、独特文本标注视频数据集等技术与资源优势，这些或为Sora占据业内领先地位的原因。　　博采众长，Sora技术开拓创新　　3．视频压缩网络实现降维，或为长视频生成基础　　OpenAI训练了降低视觉数据维度的网络，该网络接受原始视频作为输入，并输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora在这个压缩的潜在空间上进行训练，并随后生成视频。与之对应，Sora训练了相应的解码器模型，将生成的潜在表示映射回像素空间。　　压缩网络本质上是将高维数据映射至低维空间，低维空间中每个点通常对应原始高维数据的潜在表示，在复杂性降低和细节保留之间达到最优平衡点，实现提升视觉保真度的同时降低算力资源消耗的作用。　　VAE为图片生成领域的常见图片编码器，应用到视频领域则需要加入时间维度以形成视频框架。例如，2023年发布的VideoLDM通过将视频拆解为每一帧，之后插入时间对齐层，从而实现了视频生成。　　Sora从头训练了能直接压缩视频的自编码器，既能实现空间压缩图像，又能在时间上压缩视频。我们认为，在时空维度上压缩视频，既节省了算力资源，又最大程度上保留视频原始信息，或为Sora生成60s长视频的关键因素，并为后续时空patches和transfomer架构处理奠定基础。　　4.1时空patches统一视频分割，奠定处理和理解复杂视觉内容的基石　　Sora借鉴LLM中将文本信息转化为token的思路，针对视频训练视觉patch，实现视觉数据模型的统一表达，实现对多样化视频和图像内容的有效处理和生成，之后通过视频压缩网络分解为时空patches，允许模型在时间和空间范围内进行信息交换和操作。　　从Sora技术报告来看，时空patches或借鉴ViViT操作。　　ViViT借鉴ViT在图片分割上的思路，把输入的视频划分成若干个tuplet，每个tuplet会变成一个token，经过spatialtemperalattention进行空间和时间建模获得有效的视频表征token。　　传统方法可能将视频简单分解为一系列连续的帧，因而忽略了视频中的空间信息，也就是在每一帧中物体的位置和运动。我们认为，由于连续帧存在时空连续性，Sora的时空patches可同时考虑视频中时间和空间关系，能够更加精准生成视频，捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果，灵活满足用户的各种需求。　　4.2Sora时空patches突破视频长宽比、分辨率等限制　　OpenAI表示，过去的图像和视频生成方法通常会将视频调整大小、裁剪或修剪为标准尺寸，而这损耗了视频生成的质量。例如，ViT通常需要将图像调整为固定的分辨率与尺寸进行处理，并仅能分解为固定数量的patches，因而限制了灵活处理不同尺寸、分辨率视频的建模。　　Sora或借鉴谷歌NaViT中“Patchn’Pack”的方法，在训练效率、模型适应性和推理灵活性等方面具有显著优势。1）允许从不同图像中提取多个patch打包在一个序列中，从而实现可变分辨率并保持宽高比。2）NaViT相比ViT具有较高计算性能。例如，使用四倍少的计算量，NaViT到达顶级ViT的性能。此外，NaViT可以在训练和微调过程中处理多种分辨率的图像，从而在各种分辨率下都能表现出优秀的性能，在推理成本方面给NaViT带来了显著的优势。　　我们认为，经过patch化之后，Sora无需对数据进行裁剪，就能够对不同分辨率、持续时间和长宽比的视频和图像的原始数据进行训练，既极大程度上利用原始信息保障生成高质量图片或视频，又显著提升模型性能，节约训练与推理算力成本。　　根据技术报告，Sora在原视频训练有以下优势：采样灵活性：Sora可以采样宽屏1920x1080p视频、竖屏1080x1920视频以及介于两者之间的所有格式。这使得Sora能够直接按照不同设备的原生宽高比创建内容。它还允许在使用同一模型生成全分辨率内容之前，快速原型化较小尺寸的内容。改进的构图和画面组成：将Sora与一个版本的模型进行了比较，该模型将所有训练视频裁剪成正方形。在正方形裁剪上训练的模型有时会生成主体只部分出现在视野中的视频。相比之下，来自Sora的视频具有改善的取景。　　4.3Transformer架构突显ScallingLaw的“暴力美学”　　扩散模型定义了扩散步骤的马尔科夫链，先通过向真实数据添加随机噪声，后反向学习扩散过程，从噪声中构建所需数据的样本，逐步降噪输出图片或视频。其中，U-Net为扩散模型的重要架构之一，通过训练U-Net预测噪声，逐步去噪后输入结果。　　U-Net为卷积神经网络模型（CNN），在视频生成领域存在需裁剪数据与额外引入时间层等缺陷。1）卷积神经网络由于架构限制，存在分辨率与长宽比约束，输入与输出的结果均需调整至标准化大小，可能产生性能损失与效率低下等问题。2）U-Net的去噪模型在处理视频数据时，需额外加入一些和时间维度有关的操作，比如时间维度上的卷积、自注意力。在该过程涉及到时间注意力块嵌入位置问题，因而或较难处理长视频较多帧数的时间嵌入。　　OpenAI在2020年首次提出了模型训练的秘诀——ScalingLaw。根据ScalingLaw，模型性能会在大算力、大参数、大数据的基础上像摩尔定律一样持续提升，不仅适用于语言模型，也适用于多模态模型。　　Sora替换U-Net为DiT的transformer作为模型架构，具有两大优势：　　1）transformer可将输入视频分解为3Dpatch，类似DiT将图片分解为图块，不仅突破了分辨率、尺寸等限制，而且能够同时处理时间和空间多维信息；　　2）transformer延续了OpenAI的ScalingLaw，具有较强的可拓展性，即参数规模越大、训练时长越长、训练数据集越大，生成视频的效果更好。例如，Sora随着训练次数的增加，小狗在雪地里的视频质量显著提升。　　U-Net为扩散模型主导架构，主要系Transformer中全注意力机制的内存需求会随输入序列长度而二次方增长，高分辨率图像处理能力不足。在处理视频这样的高维信号时，这样的增长模式会让计算成本变得非常高。然而，我们认为，OpenAI背靠云计算资源，具有较强的算力禀赋支持其再次打造“ChatGPT”时刻的Sora，此外通过视频网络空间降维技术可起到节约算力资源的作用，进一步促成Sora的成功与巩固OpenAI的龙头地位。　　4.4Sora在Transformer大规模训练下涌现模拟能力　　Sora在大规模训练的“暴力美学”下，未经过明确的3D、物体等归纳信息的训练，逐步显现出规模效应，迸发了模型的涌现能力：3D一致性：Sora能够生成具有动态相机运动的视频。随着相机的移动和旋转，人物和场景元素在三维空间中保持一致地移动。长距离连贯性和物体持久性：Sora通常能够有效地建模短距离和长距离依赖关系。例如，即使在人、动物和物体被遮挡或离开画面时，也能持续保持它们的存在；在单个样本中生成同一角色的多个镜头，并在整个视频中保持其外观。与世界互动：Sora有时可以模拟一些简单的动作来影响世界的状态。例如，画家可以在画布上留下随时间持续存在的新笔触，或者一个人可以吃一个汉堡并留下咬痕。模拟数字世界：Sora可以在同时控制《我的世界》中的玩家采用基本策略的同时，还能以高保真度渲染世界及其动态。　　4.5数据来源或更为丰富，视频重标注技术展示强大语言理解能力　　缺乏丰富的视频数据集以及如何对视频标注文本为文生视频的主要难点之一。从流行的Gen-2、EmuVideo等应用来看，这些模型通常先利用CLIP技术训练生成文本-图像对，之后加入时间层对视频进行标注，因而或许面临视频数据质量保证问题。　　Sora训练数据集具有如下特点：数据来源或更为丰富。Sora技术报告未披露训练数据的详细情况，而我们认为从其涌现能力表现来看，Sora在训练数据中或许容纳了众多电影、纪录片、甚至游戏引擎等合成数据。原生视频处理。不对视频/图片进行裁剪等预处理，从而保证Sora生成的灵活性。Sora建立在过去DALL?E3和GPT模型的研究基础之上，构建视频re-captioning，使得模型具有强大的语言理解能力。原始的文本可能并不能很好的描述视频，可以通过re-captioning的方式为视觉训练数据生成高度描述性的字幕。因此，该模型能够在生成的视频中更忠实地遵循用户的文字提示。本文节选自华福证券《Sora技术深度解析》，施晓俊（执业证书编号：S0210522050003）　　风险提示及免责条款　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"厨房里的激战2pop公交车",特朗普和米莱其实并不真是一路人。文?|陶短房据环球时报综合报道，当地时间2月24日，阿根廷总统米莱在美国马里兰州举行的保--**--　　特朗普和米莱其实并不真是一路人。▲阿根廷总统米莱。图/新华社　　文 |陶短房　　据环球时报综合报道，当地时间2月24日，阿根廷总统米莱在美国马里兰州举行的保守派政治行动会议（CPAC）上与美国前总统特朗普会面，而就在一天前，米莱在布宜诺斯艾利斯的总统府会见了到访的美国国务卿布林肯。有媒体认为，米莱出席CPAC可能会破坏拜登政府与阿根廷新政府之间的关系。　　当米莱见到特朗普　　米莱在拉美一众“小特朗普”中被称作“最像特朗普的一个”：政治上资历浅、主要借助网络社交媒体扩大影响力，以及将树立个人品牌效应置于党派利益之上，都和特朗普一脉相承。　　不仅如此，他“让阿根廷再次伟大”的竞选口号，也几乎是特朗普2016年胜选时的口号原汁原味的翻版。　　或许正因如此，特朗普几乎是米莱当选后第一位公开表示祝贺的“大人物”。仅隔数小时，他就在社交媒体上欢呼“恭喜米莱”“你将扭转你的国家，真正让阿根廷更加伟大”，而米莱仅隔不到10分钟就投桃报李，回应“您的总统任期为我们所有捍卫自由理念的人树立了榜样”。　　说“几乎”，是因为另一位“拉美特朗普”、巴西前总统博索纳罗的热烈贺词，差不多和特朗普的同时出现。　　当选后未及等到宣誓就职，米莱就迫不及待地跑到美国，出席了一系列带有浓厚右翼色彩的活动；上任后他的正式出访首选国是以色列，并作出一系列极富争议的外交姿态，这同样被认为带有浓厚的特朗普色彩。　　因此当他公开高调表示，将前往美国马里兰州，出席特朗普最为青睐的CPAC时，外界几乎未表现出任何意外。　　诞生于1974年的CPAC一年一度，原本是受众最多的美国极右翼群众性聚会，聚会中最引人瞩目的活动，是公布“CPAC最受欢迎美国总统候选人”。特朗普2011年首次在CPAC亮相，并从此一鸣惊人，此后他一直将这里当作自己的“洞天福地”，自2017年至今，“最受CPAC欢迎的美国总统候选人”一直由特朗普蝉联。　　近年来CPAC这个曾经“不问党派只问是否保守”的聚会在其争议性负责人施拉普的领导下日趋“特朗普化”，今年更成为了特朗普的助选平台，公然推出“特朗普，我们的王牌”等小组活动。特朗普及其核心支持者可以在这里毫无顾忌地继续坚称2020年总统大选的获胜者是特朗普而非拜登。　　如此鲜明的特色吓跑了一众CPAC的共和党外“老粉”，却云集了国际间许多仰慕特朗普的“特朗普翻版”：英国戏剧性的短命首相特拉斯，号称“拉美最右总统”的萨尔瓦多总统布克莱等，排在米莱演讲之前的演讲者，则是博索纳罗的儿子，爱德华多·博索纳罗。　　正如许多美国观察家所指出的，尽管其追随者或许有借CPAC将特朗普推上“全球饱受批评盟主”宝座的想法（CPAC在巴西、日本、韩国、匈牙利、澳大利亚等国已建立了不同形式的“分坛”），但执着于报四年前被赶出白宫一箭之仇的特朗普是个天生不愿“下大棋”的现实派，他今年想借CPAC达到的目的只有一个：助选。之所以邀请米莱和一众拉美志同道合者“同框”，则是为了巩固和争取在美国当代选举中越来越至关重要的拉美裔移民群体。　　米莱也的确“千里送鹅毛”，满足了特朗普全部愿望。　　他在演讲中将特朗普吹捧为自己所崇尚的“自由”的天然代言人，同时再次一语双关地接连振臂高呼“MAGA”（“让美国再次伟大”和“让阿根廷再次伟大”的缩写都是MAGA）。他甚至附和了特朗普对堕胎自由的反对，尽管这似乎与自己“个人自由覆盖一切”的理念满拧，但却是特朗普愿意说、CPAC出席者尤其愿意听的。▲阿根廷国内的抗议活动。图/新京报我们视频截图　　平衡兼顾美国朝野两党　　然而此前一天，这位“阿根廷MAGA”却毫不“MAGA”地在布宜诺斯艾利斯，态度谦卑地会晤了刚从巴西G20外长会议结束后赶来的美国国务卿布林肯。　　在会晤时，米莱重复了其外长蒙迪诺在巴西会晤布林肯时的主要基调，即强调和美国“展现共同价值观，基本上是民主和自由”。布林肯随即大而化之地表示“阿根廷人民在努力稳定经济的过程中可以信赖我们”，但与此同时毫不掩饰地流露出对阿根廷锂矿等与电池业关系密切的矿藏资源的觊觎。　　从不掩饰对特朗普支持、仰慕乃至崇拜的米莱，何以一面不远万里亲赴马里兰为特朗普“站台”，一面特意抢在“站台”前恭迎立场针锋相对的布林肯？　　有智库研究人员指出，在得罪巴西等贸易伙伴和一众明显“左转”的拉美邻国后，美阿关系在当前米莱政府的天平上无疑更加举足轻重，这就必然要求作为阿根廷总统的米莱平衡兼顾美国朝野两党的关系，不轻易卷入美国国内党派斗争的漩涡，以免因押错宝而自受其累。　　分析家们认为，米莱在阿根廷大选中的胜利很大程度上是个人的“偶像式胜利”，其所属政党在议会中几乎“零存在”，在各省也缺乏共鸣。虽然自诩“就职首月就实现了阿根廷财政十多年来首次单月盈余”，却是以大幅削减养老金、社会福利和公共补贴为代价完成的。如今国会仍然不断掣肘米莱的各项“改革”，各省也不断给出五花八门的难题，大规模社会抗议和骚动则此起彼伏。　　此时此刻，焦头烂额的米莱亟须得到“天然盟友”美国全方位的支持，从贸易便利到金融帮助，从改变经济结构到“货币美元化”都是如此。而在11月美国大选前，米莱和他的阿根廷政府更需要得到目前执政的民主党首肯，否则他的“阿根廷MAGA”甚至可能撑不到和“美国MAGA”胜利会师的那一天。▲美国前总统特朗普。图/新华社　　此“自由”非彼“自由”　　而且特朗普和米莱其实并不真是一路人。　　《金融时报》刊文指出，米莱口号虽与特朗普雷同，但经济理念和价值观却有很大差异。最关键的分歧在于，米莱事实上狂热推崇自由贸易，主张大刀阔斧地削减公共开支，坚持降低国际贸易间的各种关税和非关税壁垒，一言以蔽之，他是“奥地利学派”的狂热鼓吹者和为数不多有条件身体力行者。　　显而易见的是，这和坚持高赤字财政模式、顽固反对贸易自由化的特朗普格格不入。“阿根廷MAGA”想要落地生根，甚至哪怕想要“存活”得更长久一点儿，都不得不严重依赖美国的金融“大树”和市场容量，而这恰是“美国MAGA”一旦得势，第一时间就力求斩草除根的。　　很显然，“色差”过大的拜登政府对米莱的“阿根廷MAGA”更是心存疑窦，布林肯在访问阿根廷期间就连最概念化的“阿根廷货币美元化”都吝于给予明确支持，米莱政府只有付出更多“热诚”才有望换来一点儿实质性回报。问题是如此一来，是否又会开罪弄不好11月就当选的特朗普？　　问题在于特朗普偏偏不在其志同道合之列：就像推崇贸易壁垒和孤立主义的美国MAGA和狂热强调“零壁垒”的阿根廷MAGA仅仅缩写雷同一样，米莱在马里兰州CPAC会场上所高呼的“自由”，与特朗普所高呼的“自由”，至少在经贸层面，恐怕仅仅只有拼写是相同的。　　撰稿/陶短房（专栏作家）点击进入专题：

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作者：繁跃光

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总监制：旗名茗

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