2024 年是生成式 AI 元年，才到 2 月，OpenAI 就用 Sora 把競爭推向了視頻生成的新高度。

我們都還記得初見 Sora 作品時受到的震撼，感嘆其他競爭對手想要趕上 OpenAI，至少也得需要個半年到一年的時間。

Sora 發(fā)布后，其開發(fā)團(tuán)隊自然也成為關(guān)注焦點，人們都想知道具有跨時代意義的 AI 技術(shù)是如何被開發(fā)出來的。DiT 模型作者謝賽寧曾表示：「他們每天基本不睡覺高強(qiáng)度工作了一年」。

隨著時間推移，答案正被慢慢揭曉。

以下是 OpenAI 技術(shù)報告中，Sora 的十三位作者：

其中的前兩位，Tim Brooks、Bill Peebles，他們被認(rèn)為是「Sora 之父」，擔(dān)任 OpenAI Sora 項目研究主管，又十分年輕 —— 兩人都是 2023 年剛剛從加州大學(xué)伯克利分校（UC Berkeley）博士畢業(yè)的。

在 Sora 技術(shù)公開后，他們曾共同進(jìn)行宣講，接受過很多媒體采訪。

圖片中間為 Tim Brooks，右側(cè)為 Bill Peebles。

看兩人的工作經(jīng)歷，他們分別是在 2023 年 1 月和 3 月加入 OpenAI 的。

我們知道，2022 年 11 月 30 日，OpenAI 的 ChatGPT 橫空出世，由此掀起了大模型「顛覆世界」的浪潮。

他們追隨傳奇而來，如今回頭望去，自己也成為了傳奇。

作為 Sora 背后的主要推動者，Tim Brooks、Bill Peebles 兩人的博士畢業(yè)論文，也都是以 AI 視頻生成為主題的。是時候從技術(shù)發(fā)展的角度，來研究一下 Sora 的來龍去脈了。

Tim Brooks

個人主頁：https://www.timothybrooks.com/about/

Tim Brooks 博士畢業(yè)于 UC Berkeley 的「伯克利人工智能研究所」BAIR，導(dǎo)師為 Alyosha Efros。

在博士就讀期間，他曾提出了 InstructPix2Pix，他還曾在谷歌從事為 Pixel 手機(jī)攝像頭提供 AI 算法的工作，并在英偉達(dá)研究過視頻生成模型。博士畢業(yè)后，Tim Brooks 加入 OpenAI，參與過 GPT-4、Sora 等多項研究。

2023 年，Tim Brooks 順利畢業(yè)，博士論文接近 100 頁。論文題目為《Generative Models for Image and Long Video Synthesis 》。

論文地址：https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2023/EECS-2023-100.pdf

論文簡介

在這篇博士論文中，Tim Brooks 提出了將圖像和視頻生成模型用于一般視覺內(nèi)容創(chuàng)作的基本要素，主要體現(xiàn)在三個方面：

首先，論文介紹了長視頻生成相關(guān)研究，并提出一種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓(xùn)練范式，用于從視頻中學(xué)習(xí)長程時間模式，這是將視頻生成從較短的剪輯推進(jìn)到較長形式且連貫視頻的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

接下來，論文介紹了基于人體姿態(tài)生成場景圖像的研究，展示了生成模型用來表示人與周圍環(huán)境之間關(guān)系的能力，并強(qiáng)調(diào)了從大型且復(fù)雜的日常人類活動數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)的重要性。

最后，論文介紹了一種通過結(jié)合大型語言模型和文本到圖像模型的能力來創(chuàng)建監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而指導(dǎo)生成模型遵循圖像編輯指令的方法。這些工作共同提升了生成模型合成圖像和長視頻的能力。

Tim Brooks 表示，在他讀博期間（2019-2023 年），圖像和視頻生成模型已經(jīng)從小范圍的演示發(fā)展成被廣泛采用的創(chuàng)意工具。他非常慶幸自己能在這個關(guān)鍵的時刻攻讀視覺生成模型的博士學(xué)位，他也對生成模型充滿了信心。

接下來我們介紹一下 Tim Brooks 博士論文每章節(jié)的主要內(nèi)容。

第 2 章專注于生成具有豐富動態(tài)和新內(nèi)容的長視頻。圖 2.1 展示了模型能夠生成豐富的運動和場景變化。

來源：https://www.timothybrooks.com/tech/long-video-gan/

本章的主要貢獻(xiàn)是一個分層生成器架構(gòu)，生成器概覽圖如下所示。

第 3 章介紹了從反映日常人類活動的復(fù)雜現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的研究。人、物體及其周圍環(huán)境之間的相互作用提供了有關(guān)世界的豐富信息來源。Tim Brooks 提出了一種通過條件生成模型學(xué)習(xí)這些關(guān)系的方法。早期的生成模型主要集中在特定的內(nèi)容類別上，例如人臉或特定的對象類。這項工作將生成模型擴(kuò)展到用人類建模復(fù)雜場景的領(lǐng)域。只要輸入一個人的骨骼姿態(tài)，該模型就能夠生成與該姿態(tài)兼容的合理場景。該模型既可以生成空場景，也可以生成輸入姿態(tài)中有人類的場景。

本小節(jié)還設(shè)計了一個條件 GAN 來生成與人類姿態(tài)兼容的場景，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基于 StyleGAN2 ，如圖 3.3 所示。

這篇論文還強(qiáng)調(diào)了通過對日常人類活動的大型視覺數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，來理解視覺世界復(fù)雜關(guān)系的能力。

第 4 章提出了一種新技術(shù)，教生成模型遵循人類編輯指令。圖 4.1 顯示了模型執(zhí)行圖像編輯指令的示例，圖 4.2 顯示了在文本消息會話中使用的模擬接口。

由于難以大規(guī)模獲取基于指令的圖像編輯訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該研究提出了一種生成配對數(shù)據(jù)集的方法，該方法結(jié)合了多個在不同模態(tài)上預(yù)訓(xùn)練的大型模型：大型語言模型（GPT-3 ）和文本到圖像模型（Stable Diffusion）。這兩個模型捕獲了關(guān)于語言和圖像的互補(bǔ)知識，可以將它們結(jié)合起來為跨兩種模態(tài)的任務(wù)創(chuàng)建配對訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而這兩種模態(tài)中的任何一個都無法單獨完成。

使用生成的配對數(shù)據(jù)，Tim Brooks 訓(xùn)練了一個條件擴(kuò)散模型，該模型在給定輸入圖像和有關(guān)如何編輯文本指令的情況下，生成編輯后的圖像。該模型可以直接在前向傳播中執(zhí)行圖像編輯，不需要任何其他示例圖像、輸入 / 輸出圖像的完整描述或每個示例的微調(diào)。盡管模型完全在合成示例上進(jìn)行訓(xùn)練，但其實現(xiàn)了對任意真實圖像和人類指令的零樣本泛化。該模型可以按照人類指令執(zhí)行各種編輯：替換對象、更改圖像樣式、更改設(shè)置、藝術(shù)媒介等。

 最后，我們看一下論文中的一些結(jié)果。

與其他方法的比較結(jié)果如下： 

總的來說，這篇博士論文確定了未來視覺生成模型的三個關(guān)鍵組成部分：隨著時間的推移建模長程模式，從復(fù)雜的視覺數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以及遵循視覺生成指令。這三個要素對于開發(fā)超級智能至關(guān)重要，因為它可以執(zhí)行復(fù)雜的視覺創(chuàng)造任務(wù)，幫助人類創(chuàng)造，并將人類的想象力帶入生活。

William (Bill) Peebles

個人主頁：https://www.wpeebles.com/

2023 年，William (Bill) Peebles 在伯克利人工智能研究中心獲得了博士學(xué)位，導(dǎo)師是 Alyosha Efros，與 Tim Brooks 師出同門。

William (Bill) Peebles 本科畢業(yè)于麻省理工學(xué)院，曾在 FAIR、Adobe Research 和 NVIDIA 實習(xí)過。在攻讀博士學(xué)位期間，他得到了美國國家科學(xué)基金會（NSF）研究生研究獎學(xué)金計劃的支持。

William (Bill) Peebles 的博士論文以圖像生成模型為主題，論文題目是《Generative Models of Images and Neural Networks》。

論文地址：https://www.proquest.com/openview/818cd87d905514d7d3706077d95d80b5/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y

論文簡介

大規(guī)模生成模型推動了人工智能的最新進(jìn)展。這種范式使得人工智能的許多問題取得了突破，其中自然語言處理（NLP）領(lǐng)域是最大的受益者。

給定一個新任務(wù)，預(yù)訓(xùn)練生成模型可以零樣本地解決該任務(wù)，也可以在少量特定于任務(wù)的訓(xùn)練樣本上進(jìn)行有效的微調(diào)。

然而，在視覺、元學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，生成式模型的進(jìn)展卻落后了。

William (Bill) Peebles 的博士論文研究了訓(xùn)練改進(jìn)的、可擴(kuò)展的兩種模態(tài)（圖像和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)）的生成式模型的方法，并研究了如何利用預(yù)訓(xùn)練生成式模型來解決其他下游任務(wù)。

首先，該論文證明保留了擴(kuò)散模型圖像生成擴(kuò)展特性的擴(kuò)散 transformer（DiT），優(yōu)于之前主導(dǎo)該領(lǐng)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

值得注意的是，DiT 架構(gòu)是在一篇題為《Scalable Diffusion Models with Transformers》的論文中被正式提出的，第一作者就是 William Peebles，另外一位論文作者是紐約大學(xué)的謝賽寧。

然后，William (Bill) Peebles 的博士論文提出了一種新型學(xué)習(xí)框架，旨在基于構(gòu)建新數(shù)據(jù)源（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢查點）的生成式模型進(jìn)行學(xué)習(xí)。

該論文創(chuàng)建了包含數(shù)十萬次深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練運行的數(shù)據(jù)集，并使用它來訓(xùn)練生成式模型。給定起始參數(shù)向量和目標(biāo)損失、錯誤或獎勵，在此數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的損失條件擴(kuò)散模型可以對實現(xiàn)所需指標(biāo)的參數(shù)更新進(jìn)行采樣。

這種方法克服了以前元學(xué)習(xí)算法的許多困難 —— 它可以優(yōu)化不可微目標(biāo)，并省去不穩(wěn)定的展開優(yōu)化方法。與 SGD 和 Adam 等基于梯度的迭代優(yōu)化器無法從優(yōu)化歷史中學(xué)習(xí)不同，該論文提出的生成模型只需一次生成的參數(shù)更新即可通過隨機(jī)初始化來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

該論文證明，預(yù)訓(xùn)練 GAN 生成器可用于創(chuàng)建無限數(shù)據(jù)流來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，以解決密集視覺相關(guān)問題，而無需任何人工注釋的監(jiān)督。該論文表明，采用完全由 GAN 生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，性能優(yōu)于之前在真實數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的自監(jiān)督和關(guān)鍵點監(jiān)督方法。

該論文將所提框架應(yīng)用于視覺和強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題，并探討了如何使用預(yù)訓(xùn)練圖像級生成模型來處理視覺領(lǐng)域的下游任務(wù)，而無需特定于任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。