能夠創新性地實現任何像素和長寬比視頻的生成；3）我們判斷其訓練數據集中可能包含帶有物理信息的合成數據，
我們認為Sora實現了AI+視頻場景的效果突破 ，看好多模態領域技術進展。展望未來，
以下為其核心觀點：
延續DiTs架構，
技術基礎二：Transformer架構的引入使擴散模型能夠實現規模效應。
風險
技術進展不及預期；應用落地不及預期；行業競爭加劇。相較先前模型，中金公司研報指出，對視頻數據生成高質量文字標注，能夠生成長達一分鍾的分辨率為1920*1080的高質量視頻，OpenAI發布最新視頻生成模型Sora，模型在圖片生成任務上表現優異。擴散模型（Diffusion model）通過神經網絡（主要是U-Net）從純噪聲圖像中學習去噪過程，W.A.L.T.首次將Transformer架構引入視頻生成模型，Sora延續DiTs架構，並展現了良光算谷歌seo光算谷歌广告好的視頻生成能力。（文章來源 ：財聯社）從而使模型展現出對物理信息的初步理解能力；4）複用DALL·E 3的重標注技術，學界提出生成關鍵幀並在時序上實現對齊即可將圖片生成模型轉化為視頻生成模型，隨訓練計算量提升而展現出顯著的生成能力提升（Scalable）。即能夠通過增加參數規模和訓練數據量來快速提升模型的性能表現，我們判斷基於Transformer架構的大模型有望在更多模態領域實現複刻，2月15日 ，但這類模型存在生成時長短、
技術基礎一：擴散模型是當前圖片/視頻生成的主要技術路線。從而通過給定噪聲來完成圖像生成任務。提升生成效果 。成為圖片生成的主要技術路線 。解除輸入格式限製的同時，根據技術報告，從而能夠實現更強的可拓展性，Sora實光算谷歌seotrong>光算谷歌广告現了AI+視頻場景的效果突破，使得長視頻生成成為可能；2）直接對LDM中潛視頻進行圖塊化處理並直接使用Transformer建模，看好多模態領域技術進展。展望未來，借助GPT對提示詞進行擴展 ，通過借助Transformer架構展現了優異的可拓展性（Scalable）。潛在擴散模型（Latent diffusion model）通過降維進一步提升了訓練效率並降低訓練成本，在預訓練的圖片生成模型基礎上，我們認為其最為突出的創新之處在於：1）LDM自編碼器實現時間維度壓縮，在生成時長和生成質量上較其他現有模型和產品實現了明顯突破。通過借助Transformer架構展現了優異的可拓展性（Scalable）。Sora實現高質量長視頻生成。穩定性差等劣勢 。
中金認為，DiTs（Diffusion transformer）將先前擴散模型的骨幹U-Net卷積網絡替換為可伸縮性更強的Transformer ，使用窗口注意力降低了對算力的需求，我們判斷基於Tr光算谷歌光算谷歌seo广告ansformer架構的大模型有望在更多模態領域實現複刻，

作者:光算穀歌seo公司