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"厨房中的激战2精彩情节故事简介",　　来源：观察者网　　贵州日报报道，2月22日，贵州省森林草原防灭火应急指挥部发布情况通报。2024年2月10日至21日，全省共发生森林火情221起，目前已全部扑灭。已核实为森林火灾的11起，造成人员伤亡2人，详细受灾损失正在调查统计中。武警、消防、森防、专业救援队伍及社会救援力量出动730队次，累计投入9200余人、近4万台（套、件）装备参与森林火灾扑救，发动基层党员干部、民兵、群众及志愿者1.5万余人，全省加油站、变电站、输电线路、油气管道、高铁等重要设施设备未发生重大次生灾害事故。　　为何近日山火频发？　　林间可燃物载量增多、气温高、湿度低、风力大的天气气候背景下，森林火险气象等级高，极易引发火灾，贵州各地森林防火压力陡增。从2022年8月贵州省出现了1961年以来最强夏秋冬连旱，大量植被枯死。2023年温高雨少日照多，尤其是入冬以来，先后出现了3次寒潮天气过程，凝冻导致地表枯枝落叶积累，可燃易燃物增加。　　今年春节以来，贵州省大部分地区无明显降水，气温显著上升，特别是2月17日至20日，贵州省大部分地区平均气温升至20℃以上，全省风力增强且持续时间长，尤其是省的中西部地区多日出现8级以上大风，局部超过10级，且相对湿度较低，在30%以下。2月18日至20日，全省多个气象站的日平均气温、极大风速打破多年纪录。2月18日03时至2月19日02时，全国单站最高气温34.7℃出现在贵州。加之春节传统祭祀、节后农事活动频繁等因素，导致森林火情增多，呈多发高发态势。　　2月20日晚，贵州全省森林防火工作电视电话会议在贵阳召开。省委副书记、省长李炳军在会上指出，当前全省森林防火形势十分严峻，各级各部门要认真落实省委、省政府部署要求，立即发动起来，有关部门要分兵把口、紧密协作，县乡村干部要下沉一线、严防死守，逐村逐户加强火险防范宣传，坚决遏制森林火灾多发势头。要严格野外火源管控，紧盯高危地区、重点人员和关键环节，严把要害关口，强化巡山巡查，切实“封住山、看住人、管住火”。要加强巡逻监测，抓好木质房屋连片村寨火灾防范。要全面加强应急处置，及时转移撤离火场周边群众，强化扑火人员安全防范，严防次生灾害发生。要全面加强值班值守和信息报送，加强火情会商调度。要依法开展责任追究和违法犯罪行为惩处，形成强大震慑。要全面加强教育引导，多种方式加强森林防火宣传，提高全民防火意识。　　一线消防员将朋友圈设为家人不可见　　微信公众号“贵州消防”消息，2月19日以来，全省消防救援队伍共计出动3000余人次参与森林火灾扑救。　　救援一线消防员将朋友圈设置为家人不可见：　　“前方是山火，身后是万家灯火，绝不能退！”　　“四天四夜还在奋战中”　　“熊熊大火终究抵不过队友们的齐心协力”。。。。。。。　　多地通报森林火灾案例，起火原因：祭祀、鞭炮、烟头……　　贵阳多地通报森林火灾案例，起火原因包括山上祭祀、燃放鞭炮、丢弃的烟头等。其中，祭祀、上坟是官方通报中被指出次数最多的。　　2月21日，贵阳公安修文县局通报：　　案例1：2024年2月11日16时许，贵阳市修文县小箐镇小箐村上半沟突发山火。　　经侦查，系村民周某某（男，55岁，修文县小箐镇大兴村中间组人）与其女儿周某某（女，32岁，贵阳市白云区人）上坟祭祖违规用火引发山火。　　目前，周某某因涉嫌失火罪已被公安机关依法传唤并采取刑事强制措施，其女儿周某某已向公安机关投案自首，案件正在进一步侦办中。　　案例2：2024年2月11日16时许，贵阳市修文县小箐镇小箐村捆牛大坡突发山火。　　经侦查，系村民张某某（男，40岁，修文县小箐镇小箐村四组人）上坟祭祖违规用火引发山火。　　目前，张某某因涉嫌失火罪已被公安机关依法传唤并采取刑事强制措施，案件正在进一步侦办中。　　微信公众号“贵阳公安南明分局”2月21日发布警情通报：　　2024年2月20日12时许，贵阳市南明区永乐乡石塘村发生山火。　　经调查，系张某龙（男，51岁，贵州省贵阳市人）、张某燕（女，47岁，贵州省黔西市人）携带香蜡纸烛上坟祭拜时引发山火。　　目前，张某龙被刑事拘留，张某燕由公安机关依法移交自然资源部门行政处罚，案件正在进一步办理中。　　文明祭扫、防火先行。请广大群众严格遵守禁火令的有关规定，自觉杜绝违规用火。对违反防火规定，引发火灾的行为，公安机关将依法严惩。　　2月21日，贵阳市公安局花溪分局发布警情通报：　　2024年2月20日14时许，贵阳市花溪区燕楼镇突发山火。　　经调查，系村民吕某某（男，54岁，花溪区燕楼镇人）在自家田中烧火土引发山火。　　目前，吕某某已被公安机关依法传唤并采取强制措施，案件正在进一步侦办中。　　2月21日，贵阳市公安局观山湖分局：　　2024年2月20日12时许，贵阳市观山湖区百花湖镇温水村小坝组突发山火。　　经调查，系村民钟某某（男，57岁，百花湖镇温水村小坝组人）焚烧自耕田杂草引发山火。　　目前，钟某某已被公安机关依法传唤并采取强制措施，案件正在进一步侦办中。

"厨房中的激战2精彩情节故事简介",　　华福证券指出，无论在视频保真度、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，此外当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，使视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。　　要点：Sora横空出世引领多模态产业--**--　　华福证券指出，无论在视频保真度、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，此外当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，使视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。　　要点：Sora横空出世引领多模态产业革命。美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。拆解视频生成过程，技术博采众长或奠定了Sora文生视频领军地位。从技术报告中，Sora视频生成过程大致由“视频编码+加噪降噪+视频解码”三个步骤组成，视频压缩网络、时空patches、transformer架构、视频数据集等技术与资源在其中发挥了重要作用。视频压缩网络：过往VAE应用于视频领域通常需插入时间层，Sora从头训练了能直接压缩视频的自编码器，可同时实现时间和空间的压缩，既节省算力资源，又最大程度上保留视频原始信息，或为Sora生成长视频的关键因素，并为后续处理奠定基础。时空patches：1）同时考虑视频中时间和空间关系，能够捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果；2）突破视频分辨率、长宽比等限制的同时显著提升模型性能，节约训练与推理算力成本。Transformer架构：1）相比于U-Net架构，transformer突显ScalingLaw下的“暴力美学”，即参数规模越大、训练时长越长、训练数据集越大，生成视频的效果更好；2）此外，在transformer大规模训练下，逐步显现出规模效应，迸发了模型的涌现能力。视频数据集：Sora或采用了更丰富的视频数据集，在原生视频的基础上，将DALL?E3的re-captioning技术应用于视频领域，同时利用GPT保障文字-视频数据集质量，使得模型具有强大的语言理解能力。　　Sora引领多模态革命，技术与资源突显优势　　1.Sora横空出世，引领多模态产业革命　　美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。　　总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。　　2.Sora视频生成过程：视频编码+加噪降噪+视频解码　　从技术报告中，Sora视频生成过程大致由以下三个步骤组成：视频编码：VisualEncoder将原始视频压缩为低维潜在空间，再将视频分解为时空patches后拉平为系列视频token以供transformer处理。加噪降噪：在transfomer架构下的扩散模型中，时空patches融合文本条件化，先后经过加噪和去噪，以达到可解码状态。视频解码：将去噪后的低维潜在表示映射回像素空间。　　总体而言，我们认为Sora技术报告虽未能详尽阐述视频生成技术细节，但从参考技术文献中，可初步窥探出时空patches、视频压缩网络、Transformer技术架构、独特文本标注视频数据集等技术与资源优势，这些或为Sora占据业内领先地位的原因。　　博采众长，Sora技术开拓创新　　3．视频压缩网络实现降维，或为长视频生成基础　　OpenAI训练了降低视觉数据维度的网络，该网络接受原始视频作为输入，并输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora在这个压缩的潜在空间上进行训练，并随后生成视频。与之对应，Sora训练了相应的解码器模型，将生成的潜在表示映射回像素空间。　　压缩网络本质上是将高维数据映射至低维空间，低维空间中每个点通常对应原始高维数据的潜在表示，在复杂性降低和细节保留之间达到最优平衡点，实现提升视觉保真度的同时降低算力资源消耗的作用。　　VAE为图片生成领域的常见图片编码器，应用到视频领域则需要加入时间维度以形成视频框架。例如，2023年发布的VideoLDM通过将视频拆解为每一帧，之后插入时间对齐层，从而实现了视频生成。　　Sora从头训练了能直接压缩视频的自编码器，既能实现空间压缩图像，又能在时间上压缩视频。我们认为，在时空维度上压缩视频，既节省了算力资源，又最大程度上保留视频原始信息，或为Sora生成60s长视频的关键因素，并为后续时空patches和transfomer架构处理奠定基础。　　4.1时空patches统一视频分割，奠定处理和理解复杂视觉内容的基石　　Sora借鉴LLM中将文本信息转化为token的思路，针对视频训练视觉patch，实现视觉数据模型的统一表达，实现对多样化视频和图像内容的有效处理和生成，之后通过视频压缩网络分解为时空patches，允许模型在时间和空间范围内进行信息交换和操作。　　从Sora技术报告来看，时空patches或借鉴ViViT操作。　　ViViT借鉴ViT在图片分割上的思路，把输入的视频划分成若干个tuplet，每个tuplet会变成一个token，经过spatialtemperalattention进行空间和时间建模获得有效的视频表征token。　　传统方法可能将视频简单分解为一系列连续的帧，因而忽略了视频中的空间信息，也就是在每一帧中物体的位置和运动。我们认为，由于连续帧存在时空连续性，Sora的时空patches可同时考虑视频中时间和空间关系，能够更加精准生成视频，捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果，灵活满足用户的各种需求。　　4.2Sora时空patches突破视频长宽比、分辨率等限制　　OpenAI表示，过去的图像和视频生成方法通常会将视频调整大小、裁剪或修剪为标准尺寸，而这损耗了视频生成的质量。例如，ViT通常需要将图像调整为固定的分辨率与尺寸进行处理，并仅能分解为固定数量的patches，因而限制了灵活处理不同尺寸、分辨率视频的建模。　　Sora或借鉴谷歌NaViT中“Patchn’Pack”的方法，在训练效率、模型适应性和推理灵活性等方面具有显著优势。1）允许从不同图像中提取多个patch打包在一个序列中，从而实现可变分辨率并保持宽高比。2）NaViT相比ViT具有较高计算性能。例如，使用四倍少的计算量，NaViT到达顶级ViT的性能。此外，NaViT可以在训练和微调过程中处理多种分辨率的图像，从而在各种分辨率下都能表现出优秀的性能，在推理成本方面给NaViT带来了显著的优势。　　我们认为，经过patch化之后，Sora无需对数据进行裁剪，就能够对不同分辨率、持续时间和长宽比的视频和图像的原始数据进行训练，既极大程度上利用原始信息保障生成高质量图片或视频，又显著提升模型性能，节约训练与推理算力成本。　　根据技术报告，Sora在原视频训练有以下优势：采样灵活性：Sora可以采样宽屏1920x1080p视频、竖屏1080x1920视频以及介于两者之间的所有格式。这使得Sora能够直接按照不同设备的原生宽高比创建内容。它还允许在使用同一模型生成全分辨率内容之前，快速原型化较小尺寸的内容。改进的构图和画面组成：将Sora与一个版本的模型进行了比较，该模型将所有训练视频裁剪成正方形。在正方形裁剪上训练的模型有时会生成主体只部分出现在视野中的视频。相比之下，来自Sora的视频具有改善的取景。　　4.3Transformer架构突显ScallingLaw的“暴力美学”　　扩散模型定义了扩散步骤的马尔科夫链，先通过向真实数据添加随机噪声，后反向学习扩散过程，从噪声中构建所需数据的样本，逐步降噪输出图片或视频。其中，U-Net为扩散模型的重要架构之一，通过训练U-Net预测噪声，逐步去噪后输入结果。　　U-Net为卷积神经网络模型（CNN），在视频生成领域存在需裁剪数据与额外引入时间层等缺陷。1）卷积神经网络由于架构限制，存在分辨率与长宽比约束，输入与输出的结果均需调整至标准化大小，可能产生性能损失与效率低下等问题。2）U-Net的去噪模型在处理视频数据时，需额外加入一些和时间维度有关的操作，比如时间维度上的卷积、自注意力。在该过程涉及到时间注意力块嵌入位置问题，因而或较难处理长视频较多帧数的时间嵌入。　　OpenAI在2020年首次提出了模型训练的秘诀——ScalingLaw。根据ScalingLaw，模型性能会在大算力、大参数、大数据的基础上像摩尔定律一样持续提升，不仅适用于语言模型，也适用于多模态模型。　　Sora替换U-Net为DiT的transformer作为模型架构，具有两大优势：　　1）transformer可将输入视频分解为3Dpatch，类似DiT将图片分解为图块，不仅突破了分辨率、尺寸等限制，而且能够同时处理时间和空间多维信息；　　2）transformer延续了OpenAI的ScalingLaw，具有较强的可拓展性，即参数规模越大、训练时长越长、训练数据集越大，生成视频的效果更好。例如，Sora随着训练次数的增加，小狗在雪地里的视频质量显著提升。　　U-Net为扩散模型主导架构，主要系Transformer中全注意力机制的内存需求会随输入序列长度而二次方增长，高分辨率图像处理能力不足。在处理视频这样的高维信号时，这样的增长模式会让计算成本变得非常高。然而，我们认为，OpenAI背靠云计算资源，具有较强的算力禀赋支持其再次打造“ChatGPT”时刻的Sora，此外通过视频网络空间降维技术可起到节约算力资源的作用，进一步促成Sora的成功与巩固OpenAI的龙头地位。　　4.4Sora在Transformer大规模训练下涌现模拟能力　　Sora在大规模训练的“暴力美学”下，未经过明确的3D、物体等归纳信息的训练，逐步显现出规模效应，迸发了模型的涌现能力：3D一致性：Sora能够生成具有动态相机运动的视频。随着相机的移动和旋转，人物和场景元素在三维空间中保持一致地移动。长距离连贯性和物体持久性：Sora通常能够有效地建模短距离和长距离依赖关系。例如，即使在人、动物和物体被遮挡或离开画面时，也能持续保持它们的存在；在单个样本中生成同一角色的多个镜头，并在整个视频中保持其外观。与世界互动：Sora有时可以模拟一些简单的动作来影响世界的状态。例如，画家可以在画布上留下随时间持续存在的新笔触，或者一个人可以吃一个汉堡并留下咬痕。模拟数字世界：Sora可以在同时控制《我的世界》中的玩家采用基本策略的同时，还能以高保真度渲染世界及其动态。　　4.5数据来源或更为丰富，视频重标注技术展示强大语言理解能力　　缺乏丰富的视频数据集以及如何对视频标注文本为文生视频的主要难点之一。从流行的Gen-2、EmuVideo等应用来看，这些模型通常先利用CLIP技术训练生成文本-图像对，之后加入时间层对视频进行标注，因而或许面临视频数据质量保证问题。　　Sora训练数据集具有如下特点：数据来源或更为丰富。Sora技术报告未披露训练数据的详细情况，而我们认为从其涌现能力表现来看，Sora在训练数据中或许容纳了众多电影、纪录片、甚至游戏引擎等合成数据。原生视频处理。不对视频/图片进行裁剪等预处理，从而保证Sora生成的灵活性。Sora建立在过去DALL?E3和GPT模型的研究基础之上，构建视频re-captioning，使得模型具有强大的语言理解能力。原始的文本可能并不能很好的描述视频，可以通过re-captioning的方式为视觉训练数据生成高度描述性的字幕。因此，该模型能够在生成的视频中更忠实地遵循用户的文字提示。本文节选自华福证券《Sora技术深度解析》，施晓俊（执业证书编号：S0210522050003）　　风险提示及免责条款　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：类雅寒

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