通过研究现有的文献和对 Sora 进行逆向工程分析,我们推测它采用了一种特殊的模型架构,称为级联扩散模型[59]。这种架构包括一个基本模型和多个用于细化空间和时间的模型。在这个体系中,基础模型和低分辨率模型可能不会大量使用注意力机制,因为在处理高分辨率视频时,注意力机制的计算成本高且性能提升有限。为了保证视频和...
Sora 建立在过去对 DALL·E 和 GPT 模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述技术，该技术涉及为视觉训...
同样，爱丁堡大学的博士生Yao Fu表示，「生成式模型学习生成数据的算法，而不是记住数据本身。就像语言模型编码生成语言的算法（在你的大脑中）一样，视频模型编码生成视频流的物理引擎。语言模型可以视为近似人脑，而视频模型近似物理世界」。重塑视频行业虽然，文本转视频技术要威胁到传统电影制作，可能还需要很长时间—...
与诸多漫长期货的视频模型不同，Vidu只要不到30s，就能生成一段视频了！外国友人直接原地惊掉下巴：机甲跟原图一模一样，这绝对是最稳定的视频模型；有人更是言简意赅地给出评价：生数科技是名副其实的游戏规则改变者。只要上传多个角色、物体和地点的图片，就能立即生成每个物体一致的场景，人手制作一部大片的时代真...
损失函数:从 LLM 中获得灵感,采用序列自回归预测的损失函数。因为 images/videos/annotated images 都可以视为 tokens 序列,因此以最小化交叉熵损失来预测下一个令牌作为损失函数。 1.2 LVM 数据集 任何大的预训练模型的一个关键要求就...
仿真电视机模型42寸假电视机商品房家居样板房道具装饰品电视模型 深圳市哲熙宇科技有限公司 9年 回头率: 0% 广东 深圳市 ¥351.50 家居样板房道具装饰品60寸电视模型剧组拍摄电视仿真液晶电视模型 深圳市哲熙宇科技有限公司 9年 回头率: 0% 广东 深圳市 ¥930.00 成交383台 仿真电视机模型 60...
为了将 Transformer 模型应用于图像，典型的操作包括：将图像划分为 patch，并将其视为序列；或者使用预训练的图像 tokenizer，例如 VQVAE 或 VQGAN，将图像特征聚集到离散 token 网格中。本文采用后一种方法，即用 VQGAN 模型生成语义 token。LVM 框架包括编码和解码机制，还具有量化层，其中编码器和解码器是用卷积...
格灵深瞳团队逐渐探索出一种新颖的弱监督方式：先用一个特征聚类模型，把相似图片自动归类到一起，视为同一类别。然后基于聚类结果，为每张图像分配一个“软标签”，作为训练目标。这种做法为无标签数据注入了丰富的语义信息。具体来说，格灵深瞳开发了多标签聚类辨别（MLCD）方法，在聚类步骤中为每个图像选择多个最近的...
另外，研究者还设计了一个对应的解码器模型，用于将生成的潜数据转换回像素空间。潜空间patch 对于一个压缩后的输入视频，研究者提取看一系列空间patch，作为Transformer的token使用。这个方案同样适用于图像，因为图像可以被视为只有一帧的视频。基于patch的表征方法，研究者使得Sora能够处理不同分辨率、持续时间和纵横比...
LVM的定义:LVM是Large Vision Model的缩写,它是一种纯视觉大模型,它不需要任何自然语言输入或输出,只使用图像数据进行训练和推理。它的目标是学习到通用的视觉知识,以及适应不同的视觉任务和场景。 LVM的原理:LVM的核心思想是将图像序列视为一个高维的时序信号,通过一个编码器将其压缩为低维的向量序列,然后用一个...