视频生成技术路线在过去主要有两条，一条是基于Transformer的路线，以Phenaki为代表，第二条是Diffusion Model（扩散模型）路线，该路线在2023年是主流路线，诞生了Meta的Make-A-Video、英伟达的Video LDM，Runway的Gen1、Gen2，字节的MagicVideo等代表性产品。
本文来自“2024 AIGC视频生成：走向AI创生时代—视频生成的技术演进、范式重塑与商业化路径探索”。Sora的发布，对Transformer + Diffusion Model（DiT）路线进行了成果瞩目的验证。
Sora模型将视频压缩到低维空间（latent space），并使用时空补丁（Spacetime latent patches）来表示视频。这个过程类似于将文本转换为Token表示，而视频则转换为patches表示。Sora模型主要在压缩的低维空间进行训练，并使用解码器将低维空间映射回像素空间，以生成视频。
Sora使用了diffusion模型，给定输入的噪声块+文本prompt，它被训练来预测原始的“干净”分块。
Sora是diffusion transformer，而transformer在各个领域都表现出显著的规模效应。
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