ColossalAI open-sora 1.0 项目技术报告（视频生成）

本文主要是介绍ColossalAI open-sora 1.0 项目技术报告（视频生成），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

项目信息

项目地址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
技术报告：
- Open-Sora 1：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_01.md
- Open-Sora 1.1：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_02.md
项目介绍：
- Open-Sora 是潞晨科技 (ColossalAI) 团队实现的一个致力于高效生产高质量视频的开源项目，旨在让所有人都能够访问先进的视频生成技术。该项目遵循开源原则，不仅使视频生成技术的访问民主化，还提供了一个简化和用户友好的平台，以简化视频制作的复杂性。Open-Sora 的目标是在内容创作领域激发创新、创造力和包容性。
- 目前发布了两个版本
  - Open-Sora 1.0：生成 512x512 的 2s 视频
  - Open-Sora 1.1：生成 2s~15s, 144p to 720p, any aspect ratio，支持 text-to-video, image-to-video, video-to-video, infinite time generation 等模式

Open-Sora 1.0 技术报告

效果展示

text prompt: A serene night scene in a forested area. […] The video is a time-lapse, capturing the transition from day to night, with the lake and forest serving as a constant backdrop.

请添加图片描述
从生成的效果来看指令跟随能力一般，day to night 的效果一般

VAE 选择

为了降低计算成本，希望利用现有的 VAE 模型。Sora 使用空间-时间 (spatial-temporal) VAE 来减少时间维度。然而，我们发现没有开源的高质量空间-时间 VAE 模型。 MAGVIT 的 4x4x4 倍数下采样 VAE 没有开源，而 VideoGPT 的 2x4x4 VAE 在我们的实验中质量较低。因此，我们决定在我们第一个版本中使用 2D VAE（来自Stability-AI）。

attention

视频训练涉及大量的 token。考虑到 24 帧/秒的 1 分钟视频，我们有 1440 帧。通过 VAE 下采样 4 倍和补丁大小下采样 2 倍，我们有 1440x1024≈1.5M token。对 1.5M token 进行完全关注 (full attention) 将导致巨大的计算成本。因此，我们遵循 Latte 的方法使用空间-时间注意力 (spatial-temporal attention) 来降低成本。
如图所示，我们在 STDiT（ST 代表空间-时间）的每个空间注意力之后插入了一个时间注意力。这类似于 Latte 论文中的变体 3。然而，我们没有为这些变体控制类似数量的参数。尽管 Latte 的论文声称他们的变体比变体 3 更好，但我们在 16x256x256 视频上的实验表明，在相同数量的迭代下，性能排名为：DiT（完整）> STDiT（顺序）> STDiT（并行）≈ Latte。因此，出于效率考虑，我们选择了STDiT（顺序）。
- STDiT（顺序）如下图所示，就是现在空间维度做 attention，然后再在时间维度上做 attention
与直接在 DiT 上应用全注意力相比，随着帧数的增加，STDiT 更加高效。训练速度在应用加速技术后的8块H800 GPU上测量，GC 表示梯度检查点 (gradient checkpointing)。

Model	Setting	Throughput (sample/s/GPU)	Throughput (tokens/s/GPU)
DiT	16x256 (4k)	7.20	29k
STDiT	16x256 (4k)	7.00	28k
DiT	16x512 (16k)	0.85	14k
STDiT	16x512 (16k)	1.45	23k
DiT (GC)	64x512 (65k)	0.08	5k
STDiT (GC)	64x512 (65k)	0.40	25k
STDiT (GC, sp=2)	360x512 (370k)	0.10	18k

随着 Video-VAE 对时间维度进行4倍下采样，一个每秒 24 帧的视频有 450 帧。STDiT（每秒 28k 个token）在视频上与 DiT 在图像上的速度（最高每秒 45k 个token）之间的差距主要来自 T5 和 VAE 编码以及时间注意力。

图像模型初始化

为了专注于视频生成，我们希望基于一个强大的图像生成模型来训练模型。PixArt-α 是一个训练效率高、质量高的图像生成模型，具有 T5-conditioned 的 DiT 结构。我们用 PixArt-α 初始化我们的模型，并用零初始化插入的时间注意力的投影层。这种初始化在开始时保留了模型的图像生成能力，而 Latte 的架构则不能。插入的注意力将参数数量从 580M 增加到 724M。

训练分辨率

借鉴 PixArt-α 和 Stable Video Diffusion 的成功，我们还采用了渐进式训练策略：在 366K 预训练数据集上进行 16x256x256 的训练，然后在 20K 数据集上进行 16x256x256、16x512x512 和 64x512x512 的训练。通过缩放位置嵌入，这种策略大大降低了计算成本。

时间下采样

我们还尝试在 DiT 中使用 3D 块嵌入器。然而，在时间维度上 2 倍下采样后，生成的视频质量较低。因此，我们将下采样留给我们下一版本的空间 VAE。目前，我们每 3 帧采样一次，进行 16 帧训练，每 2 帧采样一次，进行 64 帧训练。

数据是高质量的关键

我们发现，数据的数量和质量对生成视频的质量有很大的影响，甚至比模型架构和训练策略的影响还要大。目前，我们只准备了来自 HD-VG-130M 的第一批分割（366K视频片段）。这些视频的质量差异很大，而且 caption 也不够准确。因此，我们进一步从 Pexels 收集了 20k 相对高质量的视频， Pexels 提供免费许可的视频。我们使用 LLaVA（一个图像标题生成模型）对视频进行 caption 标注，使用三个帧和一个设计好的 prompt。通过设计好的 prompt，LLaVA可以生成高质量的标题。
在这里插入图片描述