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"满天星高压监狱2在线美版",　　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

"满天星高压监狱2在线美版",尹锡悦冒着“外交失礼”的炮火取消访欧行程，改为重视“国政”，或许是不得不为之。文?|徐立凡据环球网援引韩联社等韩媒报道，--**--　　尹锡悦冒着“外交失礼”的炮火取消访欧行程，改为重视“国政”，或许是不得不为之。▲资料图：韩国总统尹锡悦。图/新华社　　文 |徐立凡　　据环球网援引韩联社等韩媒报道，韩国总统尹锡悦原定于18日开始对德国和丹麦进行为期一周的访问。然而在出访前4天，韩国总统府突然向媒体表示，考虑到近期各种因素，尹锡悦最终决定推迟访问行程，目前还没有确定未来的出访时间表。　　韩国媒体称，韩国方面是在13日晚才向德国和丹麦方面通报了推迟访问一事。韩国政府一名消息人士表示：“对方国家已经理解（推迟出访），因此外交影响不会太大。但从准备出访的立场来看，确实留下了遗憾。”　　韩国在野党和媒体对此反应强烈。韩国最大在野党共同民主党表示，“这不仅是外交失礼，而且有损国家威信和尊严。”《东亚日报》质问：“难道不是总统及其幕僚们一再体察民心失败，才导致现在这一外交失礼吗？”　　到底是什么原因让尹锡悦在启程前四天“突然推迟”访欧计划，目前还不得而知。但韩国媒体普遍认为，是“国政问题”捆住了尹锡悦出访的手脚。　　夫人收奢侈品包风波仍未平息　　韩国媒体分析认为，尹锡悦夫人金建希此前涉嫌收受奢侈品包一事受到外媒关注，这可能是尹锡悦取消访问的原因之一。　　去年11月，韩国网媒“首尔之声”发布独家报道，指金建希于2022年从旅美牧师崔在英处收受了价值相当于300万韩元（约合1.6万元人民币）的名牌包，并发布了现场视频。　　当时尹锡悦与金建希还没有入住龙山区的总统官邸，金建希的办公室位于瑞草洞公寓。崔在英打着与金建希父亲是同乡的名义上门送包，并用手表偷拍了相关视频。　　在“首尔之声”发布相关视频后，金建希方指责偷拍行为是故意陷害，并在去年12月与尹锡悦一起访问了荷兰。　　但出访荷兰并没有让“第一夫人收包”事件平息。去年12月28日，韩国国会在在野党主导下通过了《金建希女士特检法》并送交尹锡悦政府，尹锡悦立即行使了否决权。　　今年2月7日，尹锡悦在KBS电视台第一频道播出的独家访谈节目中，再次被问及是否计划任命一名特别调查员负责调查总统家庭成员的腐败问题，或设立“第一夫人”私人秘书办公室等问题时，尹锡悦称金建希“不够冷漠无情”，没能拒绝对方的送礼。此外，他还指送包人带着偷拍设备，表明此事是一个政治阴谋。　　虽然尹锡悦坚决站在支持其夫人的立场上，但“收包风波”仍可能对他此次访欧产生影响。韩国总统府人士也承认说：“稍有不慎，海外出访就会没有效果，国政负担也会成为负担。”　　4月国会选举才是重头戏　　另一个迫使尹锡悦突然取消访欧的原因可能是4月的国会选举。韩国媒体报道说，尹锡悦所在的执政党国民力量党担心，尹锡悦硬要出访的话将会导致舆论恶化，该党人士把这种担心转达给了龙山总统府。　　国民力量党担心的是舆论恶化，可能让该党在4月10日启动的国会选举中陷入被动局面。　　目前韩国国会选举的形势极其复杂，主要“选手”是尹锡悦与非常对策委员长韩东勋领导的国民力量党和以李在明为首的共同民主党。两大政党互不相让，国民力量党现在高喊“审判共同民主党”，而共同民主党则表示“将终止政权独霸”。▲资料图：韩国首尔火车站。图/新华社　　在如此激烈的对峙局面下又出现了“第三势力”。曾担任过共同民主党党首的前国务总理李洛渊已宣布退党并创建新党，无独有偶的是，曾担任国民力量党党首的李俊锡也宣布要创建新党。“第三势力”的出现有可能瓜分国民力量党和共同民主党的选票。　　在本届国会中，国民力量党本就不占优。而民调显示，4月的国会选举对国民力量党也未必有利。多家韩国民调机构的民调显示，目前尹锡悦施政表现的差评率高达60%左右。　　在这种情况下，对于4月的国会选举，主张“政权审判论”的论调占了上风。韩国盖洛普于去年12月5日至7日进行的调查显示，支持“政权审判论”的为51%，支持“政府支援论”的为35%。在仁川，二者的差距更大。　　这次韩国国会选举是尹锡悦当总统第三年举行的选举。过去，在总统任期中期的国会选举中，总统所在政党失利的情况其实并不多见。但由于“收包风波”和“差评率”过高等因素的影响，尹锡悦显然不能掉以轻心。　　“外交优先”并未获得政治加分　　自尹锡悦政府上台以来，就确立了“外交优先”的施政方针。据媒体统计，仅2023年一年，尹锡悦至少有62天在国外参加公开的外交活动，光是乘坐韩国总统专机就出访13次，访问了20个国家。　　与尹锡悦频繁出访相比，2023年，只有日本、卢森堡和新西兰的领导人访问了韩国。日本首相岸田文雄访韩还是回访。　　过去，韩国采取的是与“中等强国”相匹配的外交方针，且以朝鲜半岛为重中之重。如今尹锡悦政府多次表示将把韩国打造为“全球枢纽国家”，外交排序也改为全球-印太地区-朝鲜半岛。　　韩国为此付出的代价极其昂贵。今年2月朝鲜宣布调整对韩关系政策，表示“北南不再是同一民族，而是敌对方、交战方”。　　与此同时，韩国经济持续下滑。2022年，韩国经济总量从世界排名第10位掉到了第13位，贸易逆差达472亿美元，为2008年国际金融危机以来首次。2023年前三季度，韩国经济总量一度被墨西哥超越，全年贸易逆差100亿美元。　　显然，“外交优先”的策略并没有改善韩国的经济状况和地缘安全形势，也没有给尹锡悦带来政治加分。在这种情况下，尹锡悦冒着“外交失礼”的炮火取消访欧行程，改为重视“国政”，可谓不得不为之。　　只是，如果这次取消访欧行程，只是为了平息“收包风波”和4月韩国国会选举的权宜之计，效果恐怕不会太好。　　撰稿/徐立凡（专栏作家）

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作者：折海蓝

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编 审：酒阳

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