在线教程丨与 Sora 技术路线相似！全球首个开源文生视频 DiT 模型 Latte 一键部署

站长

2024年06月19日 09:46 · 阅读数 62

自OpenAI推出 Sora 以来，「文生视频」概念及相关应用备受瞩目。而伴随 Sora 的大热，其背后的关键技术，DiT(Diffusion Transformers) 也被「考古挖掘」了出来。

事实上，DiT 是一个文生图模型，该模型于两年前开源，其研发人员分别是 Peebles 和谢赛宁，其中 Peebles 也是 Sora 的项目领导者之一。

在 DiT 模型提出之前，Transformer 以其强大的特征提取和上下文理解能力，几乎在自然语言处理领域独霸一方。而 U-Net 则以其独特架构和优越的性能，在图像生成和扩散模型领域占据主导地位。DiT 最大的特点是把扩散模型里的 U-Net 架构换成了 Transformer 架构。 有趣的是，这项工作成果在 2023 年曾被 CVPR 拒稿，理由是缺乏创新点。

与 U-Net 相比，Transformer 具有更好的拓展性，它能够学习全局依赖关系，通过自注意力机制 (Self-Attention Mechanism) 处理序列数据中的长距离依赖问题，在处理图像全局特征方面有很大的优势。此外，基于 Transformer 架构的 DiT 在计算效率和生成效果上也有明显的提升，进一步推动了图像生成的规模化应用。

然而，由于视频数据的高度结构化与复杂性，如何将 DiT 扩展到视频生成领域却是一个挑战。对此，来自上海人工智能实验室的研究团队在 2023 年底便开源了全球首个文生视频 DiT：Latte。作为一款与 Sora 技术相似的自研模型，Latte 可以自由部署， 对于想要探索文生视频技术的小伙伴来说，开源的 Latte 无疑为大家提供了实践的机会。

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Latte 模型结构及其四种变体 (a, b, c, d)

首先，Latte 通过预训练的变分自编码器 (VAE) 将输入视频编码为潜在空间中的特征，并从中提取出 Tokens 。接着，利用上述某种变体中对应的 Transformer 结构对这些 Tokens 进行编码和解码。在生成过程，模型会依据学习到的反向扩散过程，在潜在空间中逐步还原出低噪声的视频帧表示，并最终重构为连续、逼真的视频内容。

值得注意的是，Latte 的背后的研发团队上海人工智能实验室曾联合中央广播电视总台，共同推出了首部中国原创文生视频 AI 系列动画《千秋诗颂》，并在 CCTV-1 综合频道上播出。 业内人士分析，随着国内首部 AI 动画的开播，我国文生视频应用的落地有望加速，未来可能会重新塑造影视行业的制作流程，推动影视动画制作、游戏开发和广告设计的革命性发展。

在此背景下，为了帮助更多创意工作者和文生视频爱好者紧跟技术潮流，HyperAI超神经上线了「Latte 全球首个开源文生视频 DiT」教程， 该教程为大家搭建好了环境，无需再等待模型下载训练，点击克隆即可一键启动，输入文本即时生成视频！

教程地址：hyper.ai/tutorials/3…

小编用文本「a dog with sunglasses」生成了一个戴墨镜的小狗视频，还挺帅气的！

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