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OpenSora 20全面亿百体育入口开源20万复刻百万级大片11B媲美闭源巨头224张GPU创奇迹发布日期:2025-03-14 浏览次数:

  【新智元导读】潞晨科技正式推出 Open-Sora 2.0——一款全新开源的SOTA视频生成模型,仅20万美元(224张GPU)成功训练商业级11B参数视频生成大模型。开发高性能的视频生成模型通常耗资高昂:Meta的视频模型训练需要6000多张GPU卡片,投入数百万美元。在多项关键指标上,它与动辄百万美元训练成本的模型分庭抗礼,全面提升视频生成的可及性与可拓展性。

  权威评测VBench及用户偏好测试均证实其卓越表现,在多项关键指标上媲美动辄数百万美元训练成本的闭源模型。

  此次发布全面开源模型权重、推理代码及分布式训练全流程,让高质量视频生成真正触手可及,进一步提升视频生成的可及性与可拓展性。

  动作幅度可控:可根据需求设定运动幅度,以更好地展现人物或场景的细腻动作。

  画质与流畅度:提供720p高分辨率和24 FPS流畅视频,让最终视频拥有稳定帧率与细节表现。

  丰富场景切换:从乡村景色到自然风光场景,Open-Sora 2.0生成的画面细节与过渡平滑度都有出色的表现。

  Open-Sora 2.0采用11B参数规模,训练后在VBench和人工偏好(Human Preference)评测上都取得与用高昂成本开发的主流闭源大模型同等水平。

  在视觉表现、文本一致性和动作表现三个评估维度上,Open Sora在至少两个指标上超越了开源SOTA HunyuanVideo,以及商业模型Runway Gen-3 Alpha等。以小成本获取了好性能。

  根据视频生成权威榜单VBench的评测结果,Open-Sora模型的性能进步显著。

  从Open-Sora 1.2升级到2.0版本后,与行业领先的OpenAI Sora闭源模型之间的性能差距大幅缩小,从之前的4.52%缩减至仅0.69%,几乎实现了性能的全面追平。

  此外,Open-Sora 2.0在VBench评测中取得的分数已超过腾讯的HunyuanVideo,以更低的成本实现了更高的性能,为开源视频生成技术树立了全新标杆!

  Open Sora自开源以来,凭借其在视频生成领域的高效与优质表现,吸引了众多开发者的关注与参与。

  为解决这些挑战,Open Sora团队展开了一系列卓有成效的技术探索,显著降低了模型训练成本。

  根据估算,市面上10B以上的开源视频模型,动辄需要上百万美元的单次训练成本,而Open Sora 2.0将该成本降低了5-10倍。

  作为开源视频生成领域的领导者,Open-Sora不仅继续开源了模型代码和权重,更开源了全流程训练代码,成功打造了强大的开源生态圈。

  据第三方技术平台统计,Open-Sora的学术论文引用量半年内获得近百引用,在全球开源影响力排名中稳居首位,领先所有开源的I2V/T2V视频生成项目,成为全球影响力最大的开源视频生成项目之一。

  Open-Sora 2.0延续Open-Sora 1.2的设计思路,继续采用3D自编码器和Flow Matching训练框架,并通过多桶训练机制,实现对不同视频长度和分辨率的同时训练。

  在模型架构上,引入3D全注意力机制,进一步提升视频生成质量。同时,采用最新的MMDiT架构,更精准地捕捉文本信息与视频内容的关系,并将模型规模从1B扩展至11B。

  此外,借助开源图生视频模型FLUX进行初始化,大幅降低训练成本,实现更高效的视频生成优化。

  为了追求极致的成本优化,Open-Sora 2.0从四个方面着手削减训练开销。

  采用多阶段、多层次的筛选机制,结合多种过滤器,有效提升视频质量,为模型提供更精准、可靠的训练数据。

  其次,高分辨率训练的成本远超低分辨率,亿百体育app达到相同数据量时,计算开销可能高达40倍。

  以256px、5秒的视频为例,其tokens数量约8千,而768px的视频tokens数量接近8万,相差10倍,再加上注意力机制的平方级计算复杂度,高分辨率训练的代价极其昂贵。

  因此,Open-Sora优先将算力投入到低分辨率训练,以高效学习运动信息,在降低成本的同时确保模型能够捕捉关键的动态特征。

  相比直接训练高分辨率视频,图生视频模型在提升分辨率时具备更快的收敛速度,从而进一步降低训练成本。

  在推理阶段,除了直接进行文本生视频(T2V),还可以结合开源图像模型,通过文本生图再生视频(T2I2V),以获得更精细的视觉效果。

  最后,Open-Sora采用高效的并行训练方案,结合ColossalAI和系统级优化,大幅提升计算资源利用率,实现更高效的视频生成训练。为了最大化训练效率,我们引入了一系列关键技术,包括:

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