今天小編分享的科學經驗：清華團隊國產“Sora”火了！畫面效果對标OpenAI，長度可達16秒，還能讀懂物理規律，歡迎閲讀。
允中 發自 凹非寺
量子位 | 公眾号 QbitAI
Sora 席卷世界，也掀起了全球競逐 AI 視頻生成的熱潮。
就在今天，國内又有一支短片引發關注。
視頻來自生數科技聯合清華大學最新發布的視頻大模型「Vidu」。
從官宣消息看，「Vidu」支持一鍵生成長達 16 秒、分辨率達 1080p的高清視頻内容。
更令人驚喜的是，「Vidu」畫面效果非常接近 Sora，在多鏡頭語言、時間和空間一致性、遵循物理規律等方面表現都十分出色，而且還能虛構出真實世界不存在的超現實主義畫面，這是當前的視頻生成模型難以實現的。
并且實現這般效果，背後團隊只用了兩個月的時間。
全面對标 Sora
3 月中旬，生數科技聯合創始人兼 CEO 唐家渝就曾公開表示：" 今年内一定能達到 Sora 目前版本的效果。"
現在，在生成時長、時空一致性、鏡頭語言、物理模拟等方面，确實能看到「Vidu」在短時間内已經逼近 Sora 水平。
長度突破 10 秒大關
「Vidu」生成的視頻不再是持續幾秒的「GIF」，而是達到了 16 秒，并且做到了畫面連續流暢，且有細節、邏輯連貫。
盡管都是運動畫面，但幾乎不會出現穿模、鬼影、運動不符合現實規律的問題。
△提示：一艘木頭玩具船在地毯上航行給視頻注入「鏡頭語言」
在視頻制作中有個非常重要的概念——鏡頭語言。通過不同的鏡頭選擇、角度、運動和組合，來表達故事情節、揭示角色心理、營造氛圍以及引導觀眾情感。
現有 AI 生成的視頻，能夠明顯地感覺到鏡頭語言的單調，鏡頭的運動局限于輕微幅度的推、拉、移等簡單鏡頭。深究背後的原因看，因為現有的視頻内容生成大多是先通過生成單幀畫面，再做連續的前後幀預測，但主流的技術路徑，很難做到長時序的連貫預測，只能做到小幅的動态預測。
「Vidu」則突破了這些局限。在一個「海邊小屋」為主題的片段中，我們可以看到，「Vidu」一次生成的一段片段中涉及多個鏡頭，畫面既有小屋的近景特寫，也有望向海面的遠眺，整體看下來有種從屋内到走廊再到欄杆邊賞景的叙事感。
包括從短片中的多個片段能看到，「Vidu」能直接生成轉場、追焦、長鏡頭等效果，包括能夠生成影視級的鏡頭畫面，給視頻注入鏡頭語言，提升畫面的整體叙事感。
保持時間和空間的一致性
視頻畫面的連貫和流暢性至關重要，這背後其實是人物和場景的時空一致性，比如人物在空間中的運動始終保持一致，場景也不能在沒有任何轉場的情況下突變。而這一點 AI 很難實現，尤其時長一長，AI 生成的視頻将出現叙事斷裂、視覺不連貫、邏輯錯誤等問題， 這些問題會嚴重影響視頻的真實感和觀賞性。
「Vidu」在一定程度上克服了這些問題。從它生成的一段 " 帶珍珠耳環的貓 " 的視頻中可以看到，随着鏡頭的移動，作為畫面主體的貓在 3D 空間下一直保持着表情、服飾的一致，視頻整體上連貫、流暢，保持了很好的時間、空間一致性。
△提示：這是一只藍眼睛的橙色貓的肖像，慢慢地旋轉，靈感來自維米爾的《戴珍珠耳環的少女》，畫面上戴着珍珠耳環，棕色頭發像荷蘭帽一樣，黑色背景，工作室燈光。
模拟真實物理世界
Sora 令人驚豔的一大特點，就是能夠模拟真實物理世界的運動，例如物體的移動和相互作用。其中 Sora 有發布的一個經典案例，" 一輛老式 SUV 行駛在山坡上 " 的畫面，非常好地模拟了輪胎揚起的灰塵、樹林中的光影以及車行駛過程中的陰影變化：
在同樣的提示詞下，「Vidu」與 Sora 生成效果高度接近，灰塵、光影等細節與人類在真實物理世界中的體驗非常接近。
△提示：鏡頭跟随一輛帶有黑色車頂行李架的白色老式 SUV，它在陡峭的山坡上一條被松樹環繞的陡峭土路上加速行駛，輪胎揚起灰塵，陽光照射在 SUV 上，給整個場景投射出温暖的光芒。土路緩緩地蜿蜒延伸至遠方，看不到其他汽車或車輛。道路兩旁都是紅杉樹，零星散落着一片片綠意。從後面看，這輛車輕松地沿着曲線行駛，看起來就像是在崎岖的地形上行駛。土路周圍是陡峭的丘陵和山脈，上面是清澈的藍天和縷縷雲彩。
當然在 " 帶有黑色車頂行李架 " 的局部細節上，「Vidu」沒能生成出來，但也瑕不掩瑜，整體效果已高度接近真實世界。
豐富的想象力
與實景拍攝相比，用 AI 生成視頻有一個很大的優勢——它可以生成現實世界中不存在的畫面。以往，這些畫面往往要花費很大的人力、物力去搭建或做成特效，但是 AI 短時間就可以自動生成了。
比如在下面這個場景中，「帆船」、「海浪」罕見地出現在了畫室裏，而且海浪與帆船的互動動态非常自然。
包括短片中的 " 魚缸女孩 " 的片段，奇幻但又具有一定的合理感，這種能夠虛構真實世界不存在的畫面，對于創作超現實主義内容非常有幫助，不僅可以激發創作者的靈感，提供新穎的視覺體驗，還能拓寬藝術表達的邊界，帶來更加豐富和多元化的内容形式。
理解中國元素
除了以上四方面的特點外，我們從「Vidu」放出的短片中還看到了一些不一樣的驚喜，「Vidu」能夠生成特有中國元素的畫面，比如熊貓、龍、宮殿場景等。
△提示：在寧靜的湖邊，一只熊貓熱切地彈着吉他，讓整個環境變得活躍起來。晴朗天空下平靜的水面倒映着這一場景，以生動的全景鏡頭捕捉到，将現實主義與大熊貓活潑的精神融為一體，創造出活力與平靜的和諧融合。
兩個月快速突破的 " 秘籍 "
此前，唐家渝給出的趕上 Sora 的時間，是 " 很難説是三個月還是半年 "。
但如今僅僅過去一個多月時間，團隊就實現了突破，而且據透露，3 月份公司内部就實現了 8 秒的視頻生成，緊接着 4 月份突破了 16 秒生成。短短兩個月時間，背後是如何做到的？
一是選對了技術路線
「Vidu」底層基于完全自研的 U-ViT 架構，該架構由團隊在 2022 年 9 月提出，早于 Sora 采用的 DiT 架構，是全球首個 Diffusion 和 Transformer 融合的架構。
Transformer 架構被廣泛應用于大語言模型，該架構的優勢在于 scale 特性，參數量越大，效果越好，而 Diffusion 被常用于傳統視覺任務（影像和視頻生成）中。
融合架構就是在 Diffusion Model（擴散模型）中，用 Transformer 替換常用的 U-Net 卷積網絡，将 Transformer 的可擴展性與 Diffusion 模型處理視覺數據的天然優勢進行融合，能在視覺任務下展現出卓越的湧現能力。
不同于市面上之前的一些 " 類 Sora" 模型，長視頻的實現其實是通過插幀的方式，在視頻的每兩幀畫面中增加一幀或多幀來提升視頻的長度。這種方法就需要對視頻進行逐幀處理，通過插入額外的幀來改善視頻長度和質量。整體畫面就會顯得僵硬而又緩慢。
另外，還有一些視頻工具看似實現了長視頻，實際打了 " 擦邊球 "。底層集合了許多其他模型工作，比如先基于 Stable Diffusion、Midjourney 生成單張畫面，再圖生 4s 短視頻，再做拼接。表面看時長是長了，但本質還是 " 短視頻生成 " 的内核。
但「Vidu」基于純自研的融合架構，底層是 " 一步到位 "，不涉及中間的插幀和拼接等多步驟的處理，文本到視頻的轉換是直接且連續的。直觀上，我們可以看到 " 一鏡到底 " 的絲滑感，視頻從頭到尾連續生成，沒有插幀痕迹。
二是扎實的工程化基礎
早在 2023 年 3 月，基于 U-ViT 架構，團隊在開源的大規模圖文數據集 LAION-5B 上就訓練了 10 億參數量的多模态模型—— UniDiffuser，并将其開源。
UniDiffuser 主要擅長圖文任務，能支持圖文模态間的任意生成和轉換。UniDiffuser 的實現有一項重要的價值——首次驗證了融合架構在大規模訓練任務中的可擴展性（Scaling Law），相當于将 U-ViT 架構在大規模訓練任務中的所有環節流程都跑通。值得一提的，同樣是圖文模型，UniDiffuser 比最近才切換到 DiT 架構的 Stable Diffusion 3 領先了一年。
這些在圖文任務中積累工程經驗為視頻模型的研發打下了基礎。因為視頻本質上是影像的流，相當于是影像在時間軸上做了一個擴增。因此，在圖文任務上取得的成果往往能夠在視頻任務中得到復用。Sora 就是這麼做的：它采用了 DALL · E 3 的重标注技術，通過為視覺訓練數據生成詳細的描述，使模型能夠更加準确地遵循用户的文本指令生成視頻。
據悉，「Vidu」也復用了生數科技在圖文任務的很多經驗，包括訓練加速、并行化訓練、低顯存訓練等等，從而快速跑通了訓練流程。據悉，他們通過視頻數據壓縮技術降低輸入數據的序列維度，同時采用自研的分布式訓練框架，在保證計算精度的同時，通信效率提升 1 倍，顯存開銷降低 80%，訓練速度累計提升 40 倍。
從圖任務的統一到融合視頻能力，「Vidu」可被視為一款通用視覺模型，能夠支持生成更加多樣化、更長時長的視頻内容，官方也透露，「Vidu」目前并在加速迭代提升，面向未來，「Vidu」靈活的模型架構也将能夠兼容更廣泛的多模态能力。
One More Thing
最後，再聊下「Vidu」背後的團隊——生數科技，這是一支清華背景的精幹團隊，致力于專注于影像、3D、視頻等多模态大模型領網域。
生數科技的核心團隊來自清華大學人工智能研究院。首席科學家由清華人工智能研究院副院長朱軍擔任；CEO 唐家渝本碩就讀于清華大學計算機系，是 THUNLP 組成員；CTO 鮑凡則是清華大學計算機系博士生、朱軍教授的課題組成員，長期關注擴散模型領網域研究，U-ViT 和 UniDiffuser 兩項工作均是由他主導完成的。
團隊從事生成式人工智能和貝葉斯機器學習的研究已有 20 餘年，在深度生成模型突破的早期就開展了深入研究。在擴散模型方面，團隊于國内率先開啓了該方向的研究，成果涉及骨幹網絡、高速推理算法、大規模訓練等全棧技術方向。
團隊于 ICML、NeurIPS、ICLR 等人工智能頂會發表多模态領網域相關論文近 30 篇，其中提出的免訓練推理算法 Analytic-DPM、DPM-Solver 等突破性成果，獲得 ICLR 傑出論文獎，并被 OpenAI、蘋果、Stability.ai 等國外前沿機構采用，應用于 DALL · E 2、Stable Diffusion 等明星項目中。
自 2023 年成立以來，團隊已獲得螞蟻集團、啓明創投、BV 百度風投、字節系錦秋基金等多家知名產業機構的認可，完成數億元融資。據悉，生數科技是目前國内在多模态大模型賽道估值最高的創業團隊。
* 本文系量子位獲授權刊載，觀點僅為作者所有。
— 完 —
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