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"小小水蜜桃love",　　曾靠《你好，李焕英》在2021年春节档大杀四方的贾玲，时隔3年再度以导演兼主演身份回归春节档。　　据猫眼专业版数据，电影《热辣滚烫》上映7天，总票房破23亿，暂列春节档第一。　　此前《你好，李焕英》先以小品形式，出现在《喜剧总动员》第一季，收获观众好评后，搬上大荧幕。《热辣滚烫》也翻拍自2014年由安藤樱主演的日本电影《百元之恋》。凭借《你好，李焕英》和《热辣滚烫》两部电影，贾玲已成功拿下超76亿票房，是国内票房最高的女导演。　　《热辣滚烫》的新丽传媒、中影、阿里影业、阅文影视、大碗娱乐、三亚文艺小红文化、北京骑小马文化传媒、企鹅影业的八家主出品方也一起“过了个好年”。　　《热辣滚烫》“赢”的背后，贾玲的大碗娱乐则是曾参与出品《你好，李焕英》的老面孔，此前担任《你好，李焕英》联合出品方的中影股份则成为了本片的第二出品方。新丽传媒、阅文影视、企鹅影业 均为“腾讯系”公司。此外，除大碗娱乐外，贾玲直接关联的公司还有三亚文艺小红、北京骑小马文化。　　2月16日，新丽电影和阅文影视背后的阅文集团股价开盘一路高涨，截至16日13点13分，阅文集团股价涨7.21%，收报23.8元/股。图/贾玲微博截图　　《热辣滚烫》领跑春节档　　“如果票房30亿的话我就瘦成一道闪电”。　　三年前，贾玲回答《你好，李焕英》票房预期时“无意间”的一句话，如今成为了现实。贾玲新片《热辣滚烫》自大年初一上映以来热度满满。　　尽管贾玲接受采访时提到，《热辣滚烫》讲的并不是减肥，也不是拳击，而是一个女孩学会“爱自己”的故事。但从贾玲将近一年未在公开场合露面，到贾玲在个人社交账号发文称自己成功减了100斤，再到定档之初瘦身剪影流出，减肥效果毋庸置疑是影片宣传最大的杀手锏。　　2月10日大年初一，贾玲晒出瘦身后的海报，并更换了微博头像。海报中，减重100斤的贾玲露出标志性的梨涡笑，脸颊瘦出下颌线。随后话题#现在的贾玲#冲上热搜第一。惊得网友直呼“认不出来了”“太厉害了”。贝壳财经记者注意到，多家健身房也开始以贾玲瘦身剧照作为招揽顾客的宣传单。　　凭借贾玲式减肥成为“滚烫话题”，《热辣滚烫》更是从“鸣枪”第二日开始领先，持续6日领跑。　　截至2月16日12时53分，2024年春节档档期总票房（含预售）已突破70亿，位次也已基本落定。　　《热辣滚烫》和《飞驰人生2》牢牢占据第一区间，《熊出没·逆转时空》和《第二十条》相伴于第二区间，《红毯先生》和《我们一起摇太阳》在第三区间里难兄难弟，《八戒之天蓬下界》和《黄貔：天降财神猫》则被无情地甩在第四区间。　　回到电影本身，《热辣滚烫》翻拍自2014年由安藤樱主演的日本电影《百元之恋》，两部电影讲的都是30+的废柴“家里蹲”女性通过拳击改变自己的故事。　　《热辣滚烫》的“热”也传到海外。据媒体报道，索尼电影也公布与贾玲合作，取得《热辣滚烫》的全球发行权，这也是索尼时隔九年后再次全球发行国产片。此前，索尼影业还拿下了《你好，李焕英》英文版翻拍权，这两部电影均由贾玲导演、出演。　　贾玲和她的“资本朋友圈”　　凭借《你好，李焕英》和《热辣滚烫》两部电影，贾玲已成功拿下超76亿票房，是国内票房最高的女导演。　　猫眼专业版显示，《你好，李焕英》票房54.13亿元。其中，分账票房为49.47亿元，按照片方39.24%、影院52.27%、其他8.49%的分账比例计算，片方可以拿到19.41亿元的票房分成。　　参与《你好，李焕英》出品的影视公司，包括北京文化、儒意影业、猫眼、北京精彩、新丽传媒、大碗娱乐、阿里影业、横店电影8家出品方和19家联合出品方。　　《你好，李焕英》第一出品方的北京文化，却因采取保底发行从中只赚得6000万元-6500万元。　　最大收益方则是作为第二发行方的儒意影业。2021年2月21日，恒腾网络（后更名为中国儒意）发布公告，其全资子公司儒意影业为《你好，李焕英》的主要出品方和最大保底发行方。　　值得一提的是，除《你好，李焕英》外，在资本市场，中国儒意多次上演“以小博大”，不足十年时间，成为市值超两百亿的港股上市公司。2023年12月，万达电影易主中国儒意，陈祉希出任万达电影董事长。在成为万达电影新的掌舵人之前，陈祉希在中国儒意担任执行总裁，也是《你好，李焕英》的制片人。　　不过，此次《热辣滚烫》上映，儒意影业只作为联合出品方参与。根据猫眼专业版，参与《热辣滚烫》的出品方共有8家，分别是新丽传媒、中影、阿里影业、阅文影视、大碗娱乐、三亚文艺小红、北京骑小马文化和企鹅影业。　　其中，新丽传媒、阿里影业以及贾玲的大碗娱乐则是曾参与出品《你好，李焕英》的老面孔，此前担任《你好，李焕英》联合出品方的中影股份则成为了本片的第二出品方。《你好，李焕英》的第一出品方北京文化、联合出品方华谊兄弟则无缘分享《热辣滚烫》的票房盛宴，取而代之的则是腾讯系的三家公司新丽传媒、阅文影视和企鹅影业。　　1月23日，新丽传媒通过《热辣滚烫》官方微博发布声明：新丽传媒是电影《热辣滚烫》的第一出品方，影片由新丽传媒与三亚市文艺小红文化传媒有限公司共同投资拍摄。　　此外，除大碗娱乐外，贾玲直接关联的公司还有三亚文艺小红、北京骑小马文化。三亚文艺小红是大碗娱乐的第二大股东，占比20%，其实际控制人闻玉霜，与贾玲关系密切，2018年曾以大碗之名，成立了大碗（通山）影视文化工作室；北京骑小马文化创始人马筱祺也是贾玲多年好友，曾创立小碗家庭写真馆。　　贾玲的“大碗梦”　　企查查app显示，贾玲共关联的5家公司，其中4家已被注销。大碗娱乐，是贾玲商业版图中仅剩的一家公司。　　2016年7月，A股上市公司北京文化发布公告，公司拟以自有资金1000万元，与贾俞玲（贾玲）、张广辉、孙集斌共同投资成立北京大碗娱乐文化传媒有限公司，拓展喜剧创作业务，目标是打造未来中国首家喜剧独角兽公司。　　公告显示，大碗娱乐拟注册资本100万元。其中，贾俞玲（贾玲）出资额为35万元，持股比例为35%，为公司第一大股东；北京文化出资额为1000万元，持股比例为20%。根据合作协议约定，大碗娱乐董事会由5名董事组成，董事长由贾俞玲（贾玲）委派的董事担任。贾俞玲（贾玲）、张广辉、孙集斌三人不可撤销地承诺，全职在大碗娱乐工作最少五年。　　彼时，资本市场给大碗娱乐的估值是五千万。　　贝壳财经记者梳理发现，大碗娱乐旗下艺人除贾玲外，还有张小斐、许君聪、张泰维、何欢、卜钰、朱天福、姬晴等艺人；孙集斌、刘宏禄等编剧。　　在贾玲的带领下，2016年，大碗娱乐旗下的艺人开始参与了《欢乐喜剧人》、《喜剧总动员》、《喜剧班的春天》等多档喜剧类综艺节目，频繁露脸。电影《你好，李焕英》也是脱胎于当年在《喜剧总动员》中的同名小品。　　2017年，大碗娱乐出品了实景明星即兴喜剧节目《开心剧乐部》，上星浙江卫视，固定嘉宾除杨迪外，均为其艺人。贾玲在采访中透露，自己公司的主业就是做综艺、小品，但以后也会进一步进军电影、电视剧市场。　　2021年2月，贾玲自导自演的《你好，李焕英》以54.13亿元的总票房摘夺当年春节档票房冠军，也迈开了大碗娱乐在电影市场上的“第一步”。　　2021年8月，为了缓解资金压力，北京文化拟以2500万元转让所持的大碗娱乐20%股权，北京文化将不再持股大碗娱乐。小红文化接盘，成了大碗娱乐第二大股东。根据当时的财报，大碗娱乐2021年上半年亏损1178.24万元。　　此时，大碗娱乐的估值已达到1.25亿。贝壳财经记者注意到，目前，大碗娱乐参与的作品与贾玲高度绑定，还未涉猎出品外部公司的电影作品。　　根据贾玲在《热辣滚烫》宣传时透露，下一步影片《转念花开》（备案片名：《光明之战》）已经进入筹备阶段，演员张小斐、杨紫也都将参演。根据国家电影局备案情况，《光明之战》的备案单位为万达影业有限公司。　　新京报贝壳财经记者 赵方园点击进入专题：

"小小水蜜桃love",　　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：李乐音

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