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"激战2厨房专精攻略",　　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

"激战2厨房专精攻略",●2023年我国宠物犬数量达5175万只，宠物猫数量达6980万只，已成为全球第二大宠物市场。春节期间，各地的宠物寄养市--**--成都一家宠物户外寄养基地的工作人员在查看狗狗情况。视觉中国资料图　　●2023年我国宠物犬数量达5175万只，宠物猫数量达6980万只，已成为全球第二大宠物市场。春节期间，各地的宠物寄养市场需求快速增长　　●宠物寄养需求火爆背后，一些寄养机构存在的收费不合理、管理不透明、操作不规范等问题被频频曝光，宠物主们对此很是头疼　　●目前，宠物寄养服务并未存在细化的行业标准。宠物寄养服务具有特殊性，服务内容比较难统一，可能出现的问题也很多，所以制定服务标准也存在一定难度。有关行业组织和监管部门应结合市场实际情况，归纳总结宠物寄养各种问题，探索建立健全行业标准和监管制度　　●在寄养之前，消费者最好与商家形成书面协议，将寄养期间宠物接受的服务以及收费情况等详细列出。如果商家在寄养期间拟对宠物增加服务项目，若该服务是在未取得消费者同意的前提下提供的，消费者有权拒绝支付此部分费用　　阳光房，设施齐全，24小时专人陪护，让你的“毛孩子”比在家待着还舒服……　　由于要去外地过年，北京海淀居民赵然（化名）在春节前夕到处给她的宠物猫寻找寄养场所，好不容易找到一家合适的，却被高昂的价格惊住了——500元一天！“过年期间寄养宠物怎么这么贵？已经远超我的支付能力了。”　　这个春节假期，被宠物寄养困扰的人不在少数。数据显示，2023年我国宠物犬数量达5175万只，宠物猫数量达6980万只，已成为全球第二大宠物市场。春节期间，各地的宠物寄养市场需求快速增长。《法治日报》记者2月9日咨询北京10多家宠物寄养机构发现，只有一家机构还有寄养空位。　　然而宠物寄养需求火爆背后，一些寄养机构存在的收费不合理、管理不透明、操作不规范等问题被频频曝光，宠物主们对此很是头疼。　　宠物寄养行业为何乱象频出？遇到乱收费、高收费、半强制性收费现象，消费者又该如何维护合法权益？记者对此进行了调查。　　需求增加一窝难求　　寄养价格大幅上涨　　在赵然心里，猫咪是她的好朋友、家人，她决定在春节期间给它找一家能够妥善照料的机构。临行前，她在各类App上搜索“宠物寄养”“猫咪寄养”“春节寄养”等关键词，出现一大批宠物寄养机构，她挨个打电话询问。　　“不少商家告诉我位置已经订满了，或者即将订满，需要我一日内作出决定。”赵然回忆说，“再一问价格，从2月5日开始，大部分商家就开启春节价格了，且上涨不少，其中一家宠物店的‘豪华房’定价600元一天。”　　在了解寄养房间的规格后，她更加震惊：标准间就是一个宠物柜，一大排柜子排在一起，空间不是很大。当她和商家说宠物平时是放养的后，商家建议她用最豪华的宠物柜，每天有3次半小时的放养“遛弯”时间，猫粮、猫罐头、猫砂等生活用品价格另算，洗澡、美容等服务价格也不包括在内。　　“这样算下来，春节期间寄养一只猫要花上万元。”赵然说，虽然价格难以接受，但考虑到猫咪无处可去，她只能咬牙支付了这笔费用。　　家住北京朝阳的李乐（化名）也有类似经历。经过一番选择后，她提前半个月预订了距离自己家3公里远的一家宠物寄养店。该店给她的两只猫提供一个长宽高差不多都为1米的空间，猫砂和猫粮需自备，店员每天添食、添水、铲屎。　　“8天要花1500元，赶上我两个月的生活费了。换算下来，比我租的房子都贵。”李乐吐槽道。　　记者咨询10多家宠物寄养机构发现，春节期间寄养位置的确很紧凑。北京某宠物寄养酒店在去年12月底就预订满了；另一家寄养机构的工作人员称，“总共有3家店，现在国贸店、望京店已经预约满了，只剩下朝阳大悦城店有少许空位，需要的话可以帮忙协调，但需尽快决定”；还有一些机构因生意火爆，春节期间只为会员提供服务（在店中购买宠物即为会员），当记者提出可否在该店充值成为会员，以后在该店购买宠物用品时，对方以“春节不同于平日淡季，位置太紧张”为由拒绝。　　据北京朝阳一家提供高端寄养服务的宠物店会员透露，今年春节，他为爱犬选择了一间约10平方米的高档寄养房间，不仅全天候有专人照看，还有可以玩耍的室外草坪，价格为1000元一天。因为春节寄养不能享受会员价，花费是平日的1.5倍左右。　　记者注意到，春节期间，宠物寄养的价格大概是平日寄养的150%乃至翻倍，大多店铺从春节前一周开始涨价。比如，有的店面在平日寄养价格为109元每天，春节期间则为159元每天，并且这是最基本的小型猫柜寄养价格，每个猫柜可以放两只猫，一个房间有6个猫柜，猫咪无法晒到太阳。　　有店家在告示中指出，“春节期间寄养太过火爆，不保证放猫咪晒太阳的时间和次数，但尽量会让每只宝贝每天出来半小时”。还有一些店铺宣称，将在春节期间提供升级服务，将标准间升级为VIP间、豪华间等，但是价格也会上涨200%、300%不等。　　寄养形式多种多样　　服务质量参差不齐　　据记者了解，目前宠物寄养有宠物旅馆、寄养乐园、宠物医院、宠物店、家庭寄养等形式。不同的寄养方式价格不同，寄养环境也不同。　　不同的寄养机构提供的特色服务也不尽相同。如果宠物送过来时有生病迹象，只有宠物医院会接收，而且按照住院治疗，进行分区管理。宠物店可提供付费的洗澡、美容服务。宠物乐园一般都在郊区，占地面积大，活动场所宽敞。不过所有的寄养机构在办理入住手续前，都需要检查疫苗是否打齐，口粮、零食、玩具、猫砂都需要自己带。　　针对寄养宠物比较胆小怕生，可能出现应激情况等现象，某宠物店工作人员介绍称，该店有阳光房配置，即一个房间放置两个猫柜，价格为458元每天，宠物洗澡、美容需要单收费，收费多少要看宠物体型大小。该店还有宠物乐园（供宠物日常玩乐和训练所用），“宠物管家会带宝贝到乐园自由活动，同时管家还会在乐园陪宠物玩、为宠物梳毛、与宠物互动”。　　“如果购买了阳光房，宝贝寄养期间，状态稳定之后，每天都可以去宠物乐园单独活动两个小时左右。”上述工作人员说。　　据辽宁葫芦岛某宠物店负责人介绍，寄养价格很难统一标准，这和门店租金、宠物柜的规格都有关系。春节期间，需求量增加，门店价格就会上调。另外，寄养价格和空间大小成正比，小笼子和宠物大“别墅”价格差别较大。　　上海市区一家宠物店的店员告诉记者：“考虑到宠物的活动空间，寄养宠物的笼子大小一般为宠物自身体型的3倍。每天店员会和犬主人进行两次视频通话，包括喂食和户外遛狗环节，早晚的户外遛狗单次平均时长为半小时。”　　现实中，高价寄养服务效果究竟如何？　　记者在第三方投诉平台以“宠物寄养”等作为关键词进行搜索发现，多个帖子涉及宠物店服务质量、宠物安全问题，比如××宠物寄养服务涉嫌虚假宣传；宠物无人照料吃变质食物导致生病；寄养期间宠物狗被咬伤并未及时治疗；宠物在寄养期间生病，病情恶化，后续治疗费用数千元等。　　有消费者反映，其在江苏苏州某宠物店领养了一只猫咪，因猫咪疫苗没打全不能办理托运等手续而选择在宠物店寄养。然而，消费者回乡后要求店家“发视频看下猫咪健康状况”，寄养店家却回复“已死亡”，消费者要求解除领养合同并赔偿损失，店家拒绝，称“可以‘赔’给消费者一只宠物”。　　还有消费者说：“我曾经在宠物店寄养过猫咪，原本要寄养15天，结果6天之后猫咪就生病了。没办法，只能让朋友接出来，带去就医、住院。宠物店不负责就医费用，生病原因不明，也无法界定责任。”　　此前也有媒体报道，有宠物门店由于宠物托管师疏于管理，导致寄养宠物生病住院。　　“宠物寄养期间遇到特殊情况，寄养服务机构应当及时告知消费者，或者通过视频、照片等方式反映真实情况。如果需要采取打针、吃药等措施的，同样应当事先告知消费者并征得消费者的同意，寄养服务机构不能擅作主张，更不能强制消费或强制收费。”中国消费者权益保护法学研究会副秘书长陈音江说。　　在陈音江看来，宠物寄养涉及活体动物的日常看管、食物投喂、疾病医治等诸多事项，寄养期间可能出现各种问题，事先又不好预测和明确问题责任，所以宠物寄养一旦产生纠纷，解决起来往往比较困难。　　完善标准加强监管　　擦亮眼睛签好合同　　关于宠物寄养行业乱象频出的原因，北京天驰君泰律师事务所高级合伙人、北京律协消费者权益专委会副主任饶伟分析，首先是市场上不乏一些商家在不具备相应资质的情况下经营宠物寄养服务；其次是宠物寄养服务行业尚未有统一的收费参考标准，不同商家收费标准可能存在较大差距。另外，宠物被寄送到商家处，面临新的环境会产生应激反应，可能对宠物的健康产生影响。　　在饶伟看来，有关行政主管部门应严格审核商家是否具备相应的经营资质、经营场所是否符合动物防疫法等相关规定，对经营场所的卫生情况进行不定期检查，对于环境不合格的场所要及时予以停业整顿。法律层面可以从保管合同角度规范宠物寄养，宠物主人与商家之间形成保管合同法律关系。　　“根据民法典规定，寄存人应当向保管人支付保管费用，保管人应当妥善保管保管物，双方可以对保管即寄养的方式、场所需求等进行协商约定。未经寄存人同意，保管人不得将宠物交由第三人保管。”饶伟说。　　陈音江指出，目前，宠物寄养服务并未存在细化的行业标准。宠物寄养服务具有特殊性，服务内容比较难统一，可能出现的问题也很多，所以制定服务标准也存在一定难度。有关行业组织和监管部门应结合市场实际情况，归纳总结宠物寄养各种问题，探索建立健全行业标准和监管制度。　　对于消费者来说，如果遇到乱收费、高收费、半强制性收费的现象，该怎么维护自己的合法权益？　　饶伟建议，在寄养之前，消费者最好与商家形成书面协议，将寄养期间宠物接受的服务以及收费情况等详细列出；同时，如果商家在寄养期间拟对宠物增加服务项目，若该服务是在未取得消费者同意的前提下提供的，消费者有权拒绝支付此部分费用。如无法通过协商解决此问题，消费者可以向消费者保护协会投诉或者通过司法途径维护合法权益。　　然而现实中，即使在合同约束下，宠物在寄养过程中，仍然面临一些不可抗力的因素。一位宠物行业专业人士告诉记者，宠物寄养对猫狗都有一定影响，对猫的影响更大。如果宠物比较胆小，当来到陌生的寄养环境时，它会害怕、对声音敏感甚至产生应激反应，轻一些的是宠物感冒、免疫力下降，严重的可能会导致死亡，“如果避免不了过年寄养宠物，建议宠物主人平时在喂养宠物时就让其‘脱敏’，尽量养成‘抗应激性格’”。　　针对部分消费者遇到的宠物在寄养期间生病、需要治疗甚至死亡的情况，饶伟提醒消费者可以通过司法途径主张损失，同时准备好与商家签署的保管协议、保管期间的沟通记录、宠物的健康资料等作为证据支撑，司法部门会根据商家是否尽到谨慎照料、妥善保管、确保寄养宠物安全的义务来判断商家是否存在过错，从而判断是否支持消费者的主张。

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作者：蔺一豪

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