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"3d金瓶梅在线观看",　　2月20日，中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布，2024年2月20日贷款市场报价利率（LPR）显示，1年期LPR为3.45%，上月为3.45%。5年期以上LPR为3.95%，上月为4.2%。　　本月5年期以上LPR利率单独下降了25个基点，下降幅度超出此前市场预期，这也是5年期以上LPR历史上下调幅度最多的一次。多位受访的业内人士表示，5年期以上LPR下降，将进一步降低居民房贷利息支出、促进房地产市场平稳发展，更有效激发企事业单位融资需求。　　据广开首席产业研究院资深研究员马泓测算，假设以首套房100万贷款余额、等额本息房贷、30年期贷款期限为例，据此计算月供减少约145元，合计30年本息累计减少还贷5.2万元左右。　　力度超预期 5年期以上LPR利率下调25个基点　　本月LPR利率不对称降息5年期以上LPR利率下调了25个基点，超出此前市场预期的下调10个基点的力度，而上一次5年期以上LPR利率下调，是去年6月份，5年期以LPR利率下调了10个基点至4.2%。　　自5年期以上LPR利率公布以来，我国共有8次五年期LPR的下调，但过去下调幅度为5-15个基点。而此次一次性下调了25个基点，是历史上降息最多的一次。　　光大银行金融市场部宏观研究员周茂华告诉贝壳财经记者， 本次LPR利率调降有助于引导信贷融资成本进一步下降，利好房地产，有助于降低购房成本，释放楼市需求，提振经济复苏信心。　　周茂华还指出，目前国内处于信心恢复与经济恢复关键期，加之海外需求前景不确定性，商业银行靠前发力，合理调降贷款报价利率进一步让利实体经济，加大实体经济支持力度，提振市场信心，促进经济加快恢复活力。　　东方金诚宏观首席分析师王青认为，5年期以上LPR报价下调，直接原因是受近期降准落地等因素影响，银行资金成本下降，报价行有动力下调LPR报价加点。 　　2月MLF操作利率保持稳定，这意味着当月LPR报价的定价基础未发生变化，但当月降准落地，释放长期资金1万亿，可为银行每年节约资金成本90亿左右。同时，2023年11月、12月国内主要银行下调存款利率，再加上央行1月25日下调支农支小再贷款、再贴现利率0.25个百分点，也对近期银行资金成本的下行起到了一定推动作用。　　最大幅度降息有助于房地产市场和消费平稳复苏　　作为长期利率的定价之锚，5年期以上LPR利率的调整关乎着包括长期投资、居民住房按揭贷款等重要的市场定价。其中，居民住房按揭贷款的定价是5年期以上LPR利率加点而来。也就是说，LPR利率下调后，新增的住房贷款利率也将随之下降，而存量房贷利率也将在重新定价日做出相应的调整。　　易居研究院研究总监严跃进认为，历史上最大的降息周期开启。而降息对于房地产市场的影响积极。房地产市场当前正处于企稳复苏的阶段，但复苏过程需要巩固。降息利好资金成本的下调，直接引导房贷的下调，这对于房贷市场将产生积极影响。　　马泓表示，调降中长期LPR基准利率有助于降低居民购置房产和存量房贷的偿付压力。由于当前商品房销售复苏情况不及预期，市场信心恢复需要更多政策扶持和耐心。基于5年期LPR基准利率的下调，后续商业银行房贷利率也会响应调降。而此次贷款优惠力度是比较显著的，后续有望促进增量购房和其他消费领域的提升，推动年内商品房销售跌幅较2023年收窄。　　事实上，当前房地产复苏相对滞后，而二手房的活跃成交被市场看作是居民融资需求反弹中最重要的贡献因素。根据住建部披露，2023年1-11月，全国二手房成交量和新建商品房销售面积比2022年同期增长6.9%，二手房成交量占新房和二手房交易总量的比重近40%，较上年同期提高约10个百分点，部分主要城市二手房成交量占比甚至超过50%。　　兴业研究认为，一二手房成交加权增速改善一定程度上反映了低基数的影响，其两年复合增速仍处于较低水平，待低基数影响消退后，成交增速或再度回落。　　周茂华亦指出，由于房地产上下游产业链长，目前房地产仍处于企稳复苏阶段，对国内消费、投资拖累明显，国内加大房地产支持力度，有助于促进有效需求加快恢复。　　1年期LPR“按兵不动”利于稳定银行净息差　　与5年期以上LPR利率大幅下调不同，本月1年期LPR利率保持不变，这亦符合市场预期。2月18日，作为LPR利率的锚定利率，中期借款便利（MLF）利率并未下调，即降低了1年期LPR利率下调的可能。　　中泰证券首席杨畅认为，本次非对称下调传递出多重信号。货币政策也在配合经济平稳开局，春节假日过后，从资金供给端开展工作，通过降低贷款利息，降低融资成本，配合2024年经济平稳开局的意图较为明显。同时也表明政策希望发挥作用的对象有所侧重，保持1年期LPR不变，或表明对制造业投资和消费的刺激意图相对平稳。　　王青认为，1年期LPR报价保持不动，则有助于稳定已处历史低位的银行净息差，为5年期以上LPR报价较大幅度下调腾出空间。不过，受物价水平偏低影响，当前实体经济实际融资成本上升，着眼于提振宏观经济总需求，未来LPR报价仍有可能跟进MLF利率下调。 　　“综合当前经济和物价走势，短期内MLF利率下调的可能性仍然较大。 ”王青指出，这将带动两个期限品种的LPR报价继续下调，进而带动企业和居民贷款利率持续下行，提振宏观经济总需求。与此同时，LPR报价持续下调带动贷款利率下行，也将为今年地方债务风险化解提供更为有利的条件。　　新京报贝壳财经记者 姜樊

"3d金瓶梅在线观看",　　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：贺坚壁

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