Забудьте OpenAI Sora: познакомьтесь с Open-Sora, инструментом ИИ для видео, о котором говорят все

Вы когда-нибудь мечтали о создании потрясающих видео, сгенерированных ИИ, но чувствовали себя ограниченными дорогими, проприетарными инструментами, такими как Sora от OpenAI? Вы не одиноки. Недавний выпуск Open-Sora, модели генерации видео на основе ИИ с открытым исходным кодом, разработанной командой HPC-AI Tech (команда Colossal-AI), вызвал волнение в креативных и технических кругах. Обладая мощными возможностями, сопоставимыми с коммерческими альтернативами, Open-Sora быстро становится предпочтительным решением для доступного и качественного создания видео с помощью ИИ.

В этой статье мы более подробно рассмотрим, что делает Open-Sora таким революционным инструментом, исследуем его эволюцию, технические особенности, показатели производительности и то, как он сравнивается с Sora от OpenAI. Будь вы создателем контента, разработчиком или просто энтузиастом ИИ, вы найдёте много причин, чтобы вдохновиться Open-Sora.

Готовы открыть для себя еще более революционные инструменты генерации видео с помощью ИИ? Ознакомьтесь с мощными моделями генерации видео от Anakin AI, такими как Minimax Video, Tencent Hunyuan и Runway ML — все доступно на одной объединённой платформе. Поднимите свои творческие проекты на новый уровень уже сегодня: Изучите генератор видео от Anakin AI

Эволюция Open-Sora: от многообещающего начала к конкурирующему продукту в индустрии

Open-Sora не стала сенсацией за одну ночь. Она значительно эволюционировала с момента своего первичного релиза, постепенно улучшая свои возможности и производительность:

История версий на первый взгляд:

• Open-Sora 1.0: Начальный релиз, полностью открытый процесс обучения и архитектура модели.
• Open-Sora 1.1: Введена генерация видео с несколькими разрешениями, длиной и соотношениями сторон, а также кондиционирование и редактирование изображений/видео.
• Open-Sora 1.2: Добавлены исправленный поток, 3D-VAE и улучшенные меры оценки.
• Open-Sora 1.3: Реализовано внимание с переменным окном и унифицированный пространственно-временной VAE, масштабируемый до 1,1 миллиарда параметров.
• Open-Sora 2.0: Последняя и наиболее продвинутая версия, обладающая 11 миллиардами параметров и почти сопоставимая с проприетарными моделями, такими как Sora от OpenAI.

Каждая итерация приблизила Open-Sora к паритету с ведущими коммерческими моделями, демократизируя доступ к мощной технологии генерации видео с помощью ИИ.

Под капотом: Техническая архитектура и основные функции

Что именно делает Open-Sora 2.0 такой убедительной альтернативой Sora от OpenAI? Давайте разберем её инновационную архитектуру и мощные возможности:

Инновационная архитектура модели:

• УMasked Motion Diffusion Transformer (MMDiT): Использует продвинутые механизмы полного внимания 3D, значительно улучшая моделирование пространственно-временных особенностей.
• Спатиально-временной диффузионный трансформер (ST-DiT-2): Поддерживает разнообразие длительностей видео, разрешений, соотношений сторон и частоты кадров, что делает его очень универсальным.
• Автокодировщик видео с высокой компрессией (Video DC-AE): Резко снижает время вывода за счёт эффективной компрессии, позволяя быстрее генерировать видео.

Впечатляющие способности генерации:

Open-Sora 2.0 предлагает разнообразные и интуитивно понятные методы генерации видео:

• Текст-в-видео: Создавайте увлекательные видео напрямую из текстовых описаний.
• Изображение-в-видео: Оживите статические изображения динамичным движением.
• Видео-в-видео: Бесперебойно модифицируйте существующее видео-содержимое.
• Контроль интенсивности движения: Настройте интенсивность движения с помощью простого параметра «Оценка движения» (в диапазоне от 1 до 7).

Эти функции позволяют создателям быстро производить сильно кастомизированный и визуально привлекательный контент.

Эффективный процесс обучения: Высокая производительность за малую часть стоимости

Одним из выдающихся достижений Open-Sora является её экономическая методология обучения. Используя инновационные стратегии, команда Open-Sora значительно снизила расходы на обучение по сравнению со стандартами отрасли:

Умная методология обучения:

• Многоступенчатое обучение: Начинается с низкокачественных кадров, постепенно уточняя для высококачественных выходов.
• Стратегия приоритета низкого разрешения: Сначала сосредотачивается на изучении особенностей движения, затем на повышении качества, экономя до 40 раз вычислительные ресурсы.
• Строгая фильтрация данных: Обеспечивает высокое качество данных для обучения, увеличивая общую эффективность.
• Параллельная обработка: Использует ColossalAI для оптимизации использования GPU в распределённых обучающих средах.

Замечательная экономия:

• Open-Sora 2.0: Разработана приблизительно за 200,000 долларов США (эквивалентно 224 GPU).
• Step-Video-Т2V: Оценено на 2992 GPU (500k GPU часов).
• Movie Gen: Требует приблизительно 6144 GPU (1,25M GPU часов).

Это представляет собой фантастическое сокращение затрат на 5–10 раз по сравнению с проприетарными моделями генерации видео, делая Open-Sora доступной для более широкого круга пользователей и разработчиков.

Показатели производительности: Как соотносится Open-Sora?

При оценке моделей ИИ показатели производительности имеют решающее значение. Open-Sora 2.0 показала впечатляющие результаты, почти сравнявшись с Sora от OpenAI по ключевым метрикам:

Результаты оценки VBench:

• Общий балл: Open-Sora 2.0 набрала 83.6, по сравнению с 84.3 у Sora от OpenAI.
• Качество: 84.4 (Open-Sora) против 85.5 (OpenAI Sora).
• Семантический балл: 80.3 (Open-Sora) против 78.6 (OpenAI Sora).

Разрыв в производительности между Open-Sora и Sora от OpenAI значительно сократился — с 4.52% в ранних версиях до всего лишь 0.69% сегодня.

Коэффициенты побед пользователей:

В прямых сравнениях Open-Sora 2.0 постоянно превосходит другие ведущие модели:

• Визуальное качество: 69.5% коэффициент побед против Vidu-1.5, 61.0% против Hailuo T2V-01-Director.
• Следование подсказкам: 77.7% коэффициент побед против Runway Gen-3 Alpha, 72.3% против Step-Video-T2V.
• Качество движения: 64.2% коэффициент побед против Runway Gen-3 Alpha, 55.8% против Luma Ray2.

Эти результаты ясно демонстрируют конкурентное преимущество Open-Sora, делая её жизнеспособной альтернативой дорогим проприетарным решениям.

Спецификации генерации видео: Что вы можете ожидать?

Open-Sora 2.0 предлагает мощные возможности генерации видео, подходящие для различных творческих нужд:

Разрешение и длительность:

• Поддерживает несколько разрешений (256px, 768px) и соотношений сторон (16:9, 9:16, 1:1, 2.39:1).
• Генерирует видео до 16 секунд с высоким качеством (720p).

Частота кадров и время обработки:

• Постоянный выход 24 FPS для плавного кинематографического качества.
• Время обработки варьируется:
• Разрешение 256×256: примерно 60 секунд на одном высокопроизводительном GPU.
• Разрешение 768×768: примерно 4.5 минуты с 8 GPU параллельно.
• GPU RTX 3090: 30 секунд для 2-секундного видео 240p, 60 секунд для 4-секундного видео.

Аппаратные требования и установка: Приступаем к работе

Чтобы начать использовать Open-Sora, вам нужно выполнить определенные аппаратные и программные требования:

Системные требования:

• Python: Версия 3.8 или выше.
• PyTorch: Версия 2.1.0 или выше.
• CUDA: Версия 11.7 или выше.

Требования к памяти GPU:

• Потребительские GPU (например, RTX 3090 с 24 ГБ видеопамяти): Подходят для коротких видео с низким разрешением.
• Профессиональные GPU (например, RTX 6000 Ada с 48 ГБ видеопамяти): Рекомендуются для более высоких разрешений и длинных видео.
• GPU H100/H800: Идеальны для максимального разрешения и длительных последовательностей.

Шаги установки:

1. Клонировать репозиторий:

git clone https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

1. Настроить Python-окружение:

conda create -n opensora python=3.8 -y

1. Установить необходимые пакеты:

pip install -e .

1. Скачать веса модели из репозиториев Hugging Face.
2. Оптимизировать использование памяти с помощью параметра --save_memory во время вывода.

Ограничения и будущие разработки: Что дальше для Open-Sora?

Несмотря на впечатляющие возможности, Open-Sora 2.0 все еще сталкивается с некоторыми ограничениями:

• Длительность видео: В настоящее время ограничена 16 секундами для высококачественных выходов.
• Ограничения разрешения: Более высокие разрешения требуют нескольких высокопроизводительных GPU.
• Ограничения памяти: Потребительские GPU имеют ограниченные возможности.

Тем не менее, команда Open-Sora активно работает над улучшениями, такими как интерполяция нескольких кадров и улучшенная временная согласованность, обещая еще более плавные и длительные видео, сгенерированные ИИ, в будущем.

Заключительные мысли: Демократизация генерации видео с помощью ИИ

Open-Sora 2.0 представляет собой значительный шаг вперед в демократизации технологии генерации видео с помощью ИИ. С производительностью, почти сопоставимой с проприетарными моделями, такими как Sora от OpenAI — но за малую часть стоимости — Open-Sora предоставляет возможность создателям, разработчикам и бизнесу использовать мощь генерации видео с помощью ИИ без запредельных расходов.

Поскольку Open-Sora продолжает эволюционировать, она готова революционизировать креативные индустрии, предлагая доступные инструменты для генерации высококачественного видео для всех.

Готовы открыть для себя еще более мощные инструменты генерации видео с помощью ИИ? Откройте для себя Minimax Video, Tencent Hunyuan, Runway ML и другие — все доступно на Anakin AI. Развивайте ваше творчество сегодня: Изучите генератор видео от Anakin AI