上周openAI突然公布了Sora， 通过一段短的文字，Sora可以生成一段最长60秒的视频 （https://openai.com/sora ），现在该系统还不能开放给用户去用任何一段话去产生自己的视频，但从发布的已产生的视频来看是非常逼真震撼的。 我对大规模语言模型text-to-text比较了解，但对视频生成(text-to-video)不太了解。读了openAI的Sora 技术报告后，以下是我的初步理解。
训练数据是（video，cation description）对. 视频表述（caption description） 是用video-to-text 模型来产生，比如 用openAI 自己的 Dalle-3 模型。
其中一个关键点是，要把原始视频 （video） 压缩成低维度的时空数据，就像大规模语言模型一样，用token来表示某一时刻的语言信号，一段话实际上就是一段tokens （a list of tokens), Sora 用patch来表示某一时刻压缩了的视觉信号， 每个视频就成 a list of patches。这里需要有两个模型，一个模型把视频压缩成一段patches的压缩模型，另一个模型反过来把一段patches变成像素视频的解码模型。
有了一段patches后， 训练数据就成了（a list of patches, caption description). 这时候，就完全可以套用训练大规模语言模型的方法来训练生成模型，和语言模型一样，transformer 是基本的构造单元。
另一个关键是， 用户产生的text prompt都不长，可能就一两个句子，Sora 用chatgpt 的世界知识先把短的text 变成长的视频表述 （caption descripton). 这样的扩充完全依赖于chatgpt的对世界的理解，如果用完全的物理世界知识，从prompt生成视频描述的结构就更符合现实世界，相反就会牛头不对马嘴。所以这么看来，产生视频的能力的关键还是chatgpt对世界的理解。 当然这里假设，通过（a list of patches, caption description)训练的视频产生模型，以及视频压缩和解码模型可以很好的工作。
现在Sora生成的视频中还没有音频信号。 我认为，用同样的方法完全可以训练出一个音乐生成模型来做text-to-music， 也许text-to-music 比 text-to-video 容易些。
https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
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