小小水蜜桃视频:广发证券(01776)完成发行30亿元公司债券

来源:央视新闻 | 2024-02-26 19:35:48
中国证券业协会网 | 2024-02-26 19:35:48
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"小小水蜜桃视频",  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

"小小水蜜桃视频",作者:刘洋编者按:玉兔辞旧岁,金龙迎新春。中国十二生肖中,龙是唯一虚构的神兽;中华传统文化中,龙是意蕴独特的符号。甲辰龙--**--  作者:刘洋  编者按:玉兔辞旧岁,金龙迎新春。中国十二生肖中,龙是唯一虚构的神兽;中华传统文化中,龙是意蕴独特的符号。甲辰龙年将至,中新社“东西问”自2月6日起推出“龙年春节”系列策划,从红山文化中龙的起源到敦煌石窟中龙的演变,从一百多年前外国人如何过春节到海内外中华儿女为何被称为“龙的传人”,探索龙年春节背后的文化味。敬请垂注。  “正月初五上炷香,一年四季财源广;正月初五摸元宝,大钱小钱用不了;正月初五请财神,家家户户财源滚;正月初五神进门,五谷丰登福满门。”  这则民谣中的“上炷香”“摸元宝”都是正月初五“接财神”的风俗习惯。这一天,家家户户打扫房屋,把“穷”扫出门外,将“财神”迎进屋中。财神形象是如何确立的?古今年轻人求财花样有哪些异同?日前,上海大学文学院中文系教授黄景春以及北京联合大学北京学研究所研究员张勃接受中新社“东西问”专访,对此进行解读。  现将访谈实录摘要如下:  中新社记者:正月初五“迎财神”的习俗是怎样由来的?中国北方为何称其为“破五”?  黄景春:中国民间财神信仰可追溯至宋朝。北宋末年靖康之变,孟元老离开东京寄居临安(杭州),晚年撰写《东京梦华录》一书,追忆东京的繁盛。在此书中,孟元老描述了过年前家家户户上街购买“财马”(即财神像)的情景。此时的财神没有明确的姓名,只是人们祈求财富的神。  正月初五“迎财神”的记载则见于明朝冯梦龙的小说集《警世通言》:“正月初五,苏州风俗,是日家家户户,祭献五路大神,谓之烧利市。”明朝后期的地方志也有对正月初五接财神的记载。  各地迎财神的日子不太一样,江浙地区在正月初五,北京则是正月初二“祭财神”。各地迎财神习俗也不断融合,渐渐形成了正月初五迎财神的民俗。我在2000年至2010年间调查上海、广州、武汉等地时,发现各地民众对正月初五的态度不一,上海迎财神氛围浓厚,广州相对平淡一些,武汉几座庙里迎财神的仪式逐渐做大起来。民众“迎财神”。倪树斌摄  此外,南北方对正月初五的定义也有所不同。华东师范大学教授刘仲宇曾在书中对比北方的“破五”与南方的“迎财神”,他认为,北方是把“穷”送走,南方则是把“财”迎进来。南北方的民众都对生活变富裕抱有美好希望,只是态度和做法各不相同。  这一态度的不同与南北地域发展差异有关。在《清明上河图》中,人们可以直观地看到北宋的市井生活:汴河上商贩往来,街道两侧商铺、地摊繁多。两宋时期,中国经济重心南移,城市商品经济迅速发展,商业和手工业者不断涌入城市,市民阶层不断壮大。市民对生活的祈愿不再满足于“送穷”,而是直接表达对“富裕”的追求。参观者观赏《清明上河图》。俞靖摄  相对来看,旧时北方很多地区延续农耕社会的传统,因而“送穷”是正月初五的主基调。北方地区将正月初五称为“破五”也与此有关。古人认为新年期间有诸多忌讳,到了正月初五,人们认为新年过完了,就要开始下地干活了。因此正月初五也意味着将禁忌“送走”了。送走各种禁忌,也送“穷”出门,这是“破五”要表达的主要内容。  中新社记者:您在讲述正月初五迎财神时提到财神形象有不同的来源。财神形象是如何确立的?  黄景春:两宋时期,百姓会购买“财马”张贴于家中。“财马”即财神画像。这一时期没有留下对财神形象的具体描述。元朝开始出现增福神,也称财帛星君。有四部元杂剧写到增福神,有的直接称其为“财神”,但每位的姓名和来历都不一样。明清时期增福财神信仰已流传到华北,一些地方志还记载了增福财神的庙会。  除增福财神外,赵公明、五通神都具有财神职能。从元朝到明朝,祭拜“五通神”逐渐流行。五通神的源头在印度,后传入中国。唐朝起便开始出现五通神的传说和信仰。南宋时,江南各地五通庙众多,有村头小庙,也有鸿轩大庙。民间的“财神”形象。  五通神有很多不同的名字,比如五显神、五圣神、五猖神、五路神、华光、马灵官等。鲁迅的回忆性散文《五猖会》中的“五猖”指的就是五通神。苏州等地也将五通神称为“五郎神”“五哥神”。五通神的名称变化也与当时儒家思想对五通神的排斥有关。  五通神在传说中能带来钱财,但这些钱财不是白送的,他索取女色以为回报。他的钱财也经常是从别处偷盗来的。在儒者看来,五通神诲淫诲盗,是典型的邪神。当然,以盗贼为财神,其背后是以社会财富总数为定额,我得彼失、我失彼得的财富守恒观念。五通神不是财富的创造者,而是财富的搬运工,他们没有增加社会财富的总量。在儒士看来,这违背了儒家的伦理观,败坏社会风气。  儒士推动官方多次发起禁毁五通运动。在这种社会压力下,五通神改换名目,也做“神格”蜕变。于是,五路财神出现了。在五路财神的传播中,对“五路”的释义还演化出“五行正气”的内涵以及“东、西、南、北、中都得财”的美好愿景。五路财神保留了五通神的赐财职能,剔除了盗窃、奸淫等秽行,增加了忠孝、公平、正义的伦理内涵。对五通神的改造历经数百年。他的形象从反伦理、反社会的窘境中突围出来,以五路财神的形象完成了名号更改和神格完善,也得到了社会各界的接受。五路财神  中新社记者:华侨华人移居海外的历史进程中,对财神信仰的传播有何影响?您在各地调研时发现了哪些有意思的现象?  黄景春:海外华人也信仰财神。我在新加坡的一家华人餐馆里看到一幅皇帝画像,就问老板娘画上是谁,她说是乾隆。乾隆与“钱龙”同音。钱龙是用刻有“乾隆通宝”字样的铜钱串成龙形。在故宫养性殿房梁上就有一条约2米长的钱龙,寓意家宅平安,子孙绵延。新加坡华人在餐馆、宾馆内挂乾隆画像则是取谐音“钱龙”之意,祈求招财纳福。  在诸如马来西亚、泰国、越南等东南亚国家,还有供奉福德正神的习俗。福德正神俗称土地公,是农耕社会下形成的财富信仰。华人移民将土地神信仰传至东南亚并与当地宗教文化相融合。现在也不断有学者从民俗学、人类学的角度来研究华人移民与东南亚习俗的关系。福德正神神像  中新社记者:春节到,许多人包括年轻人都要上香,祈求学业、事业旺。古代的年轻人有哪些求财“花样”?与当代年轻人有何异同?  张勃:古今对年轻人的年龄界定不同,针对古代年轻人求财方式的记载也较少。但人们仍可从古今求财方式的对比中,看到风俗习惯的延续和变化。  在江苏苏州,接路头(即迎五路财神)时要在客堂正中挂上财神画轴,前面放酒盅五只、筷子五双,以及“五干”“五湿”的供品,此外,还要加四碗四碟,中间放“三牲盘”:金鸡两只、五花肋肉一方,活鲢、鲳鱼各一条。鸡要缚成元宝状,口衔青葱;鱼上压一把菜刀。商家也于初五左右开市,祭祀财神,并招人饮酒,叫“接路头”。浙江嘉兴也有正月初五接路头的习惯,人们这一天早起虔诚供神,叫做“乞利市”。江苏苏州商家于初五左右开市,祭祀财神,并招人饮酒,叫“接路头”。王建康摄  山东胶东一带的商家在正月初五吃水饺有特定讲究,这天的水饺要故意下破几个,掌柜的在厨房外高声问:“伙计,元宝挣了没有?”伙计则高声回答:“挣啦!”以此图吉利。而且吃水饺以大蒜做调料时,不许说吃蒜,要说吃“义合菜”。  以上只是正月初五这一天部分地区旧时的风俗习惯。当代年轻人在方式上有所简化,但也有一定传承,比如在正月初五去寺院上香祈福、吃特定食物、在家中摆特定物件等。人们通过这些方式憧憬未来的美好生活,为自己的工作和生活“打气”。  受访者简介:  黄景春,上海大学文学院中文系教授、博士生导师,主要研究民间文学、民俗学。已出版著作十余部,发表论文100多篇。现为国家社科基金重大项目首席专家。兼任中国民俗学会副会长、全国非物质文化遗产名词审定委员会民间文学分委会主任、中国俗文学会常务理事、上海民间文艺家协会副主席等。  张勃,北京联合大学北京学研究所研究员,北京市哲学社会科学北京学研究基地副主任,兼任中国民俗学会副会长、北京方志学会副会长、北京古都文化研究会副会长等职。北京市“四个一批”人才。独著、合著、主编《唐代节日研究》《中国人的时间智慧》《中国人的风俗观与移风易俗实践》等20余种,发表学术文章200余篇,撰写研究报告10余部。点击进入专题:

"小小水蜜桃视频",
作者:佴浩清



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总监制:皋秉兼

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编 审:官金洪

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