声明:本文来自于微信公众号 量子位（ID:QbitAI），作者:量子位，授权站长之家转载发布。
16秒720p高清视频，现在人人可免费一键生成!
无论是精致的人物肖像:
还是炫酷的科幻大片:
△画质已压缩
亦或是生动有趣的动画:
流畅的变焦效果:
以上生成效果，全部来自免费开源的潞晨Open-Sora。
从3月发布以来，潞晨Open-Sora一直热度不减，GitHub上揽星已经17.5K。
（GitHub:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora）
英伟达入股的AI公司Lambda Labs，也基于潞晨Open-Sora模型权重打造了数字乐高宇宙。
而在公布模型权重和训练细节后，潞晨Open-Sora还在持续开源中。
最近，其幕后团队在GitHub上晒出了技术路线，进一步披露了最新版本模型的训练核心内容报告地址:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_03.md。
具体细节，一起来看。
训练成本再降低
最新版本的潞晨Open-Sora在此前基础上引入了视频压缩网络（Video Compression Network）、更优扩散模型算法、更多的可控性，并利用更多数据训练出了1.1B扩散生成模型。
能在保障模型输出质量的同时，降低计算资源的消耗。
其中，引入视频压缩网络是OpenAI的Sora同款方法。它能在时间维度上进行4倍压缩，无需抽帧，可以使用原始FPS生成视频。
考虑到训练一个3D VAE的成本太高，团队尝试让模型重新利用在2D VAE中学习到的知识。在2D VAE压缩后，时间维度上的相邻特征仍然高度相关。
因此团队提出了一个简单的视频压缩网络（即VAE），它能首先在空间维度上实现8x8倍的压缩，再从时间维度上压缩4倍。
该网络框架如下:
具体训练过程分为三步:
1、前380K步，在8个GPU上训练，冻结2D VAE的权重，只训练3D VAE部分，即对时间维度的压缩重建。训练目标为对2D VAE encoder输出的特征进行时间维度的压缩重建，并添加一个identity loss使得新训练的3D VAE输出的特征尽可能和原始2D VAE的特征相似。团队发现加上这种identity loss可以很快让整个VAE达到良好的压缩重建性能，并在下一阶段收敛速度快很多。
2、接下来的260K步，移除掉identity loss，继续单独训练3D VAE部分。
3、最后540K步，由于发现只重建2D VAE特征并不能进一步提升性能，所以解冻了2D VAE权重，开始训练整个VAE模型来重建原始视频。该阶段在24个GPU上完成。
其中前两个阶段的训练数据使用20%图像和80%视频，视频用17帧进行训练;最后一个阶段用34帧的随机帧数视频进行训练，使VAE模型可以压缩任意长度的视频。训练和推理的代码已开源。
Rectified flow和模型适配
另外，基于最新Stable Diffusion3的开源成果，提供了一套完整的训练解决方案。
Stable Diffusion3通过采用了rectified flow技术替代 DDPM，显著提升了图片和视频生成的质量。
潞晨Open-Sora团队带来的技术包括:
- 简单易用的整流（rectified flow）训练
- 用于训练加速的 Logit-norm 时间步长采样
- 基于分辨率和视频长度的时间步长采样
通过这些技术的整合，不仅能够加快模型的训练速度，还能显著减少推理阶段的等待时间，确保用户体验的流畅性。
此外，这套训练方案还支持在推理过程中输出多种视频宽高比，满足了多样化场景下的视频素材需求，为视频内容创作者提供了更加丰富的创作工具.
此外，技术报告中还透露了更多模型训练的核心细节，包括数据清洗和调优的使用技巧。同时团队构建了更完善的模型评估体系，保障模型的稳健性和泛化能力。
通过提供可自行一键部署的Gradio应用，并支持调节输出的运动分数、美学分数和镜头移动方式等参数，还能一键通过GPT-4o 自动修改指令并支持中文输入。
传送门
文生视频爆火后，潞晨Open-Sora持续开源为该领域发展做出了贡献。
潞晨Open-Sora可零门槛免费获得模型权重、全套训练代码，沉浸式游戏、创意广告、制作影视大片……都能来试试~
最后，想要了解潞晨Open-Sora更多详情，可访问GitHub主页:
https://github.com/hpcaitech/Open-Sora