AIGC专题：从Sora看多模态大模型发展（附下载）
今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：从Sora看多模态大模型发展》。
（报告出品方：浙商证券）
报告共计：43页
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大模型行业规模持续增长，市场前景广阔
• 预计2028年全球大模型市场规模将超过1000亿美元。根据大模型之家、钛媒体数据，预计2023年全球大模型市场规模达到210亿美元，同比 增长94.4%。预计到2028年全球大模型市场规模将达到1095亿美元，2022~2028年复合增长率约为47.12%，根据IDC预测，全球生成式AI计算 市场规模将从2022年的8.2亿美元增长至2026年的109.9亿美元，CAGR约为91.34%。
• 预计至2028年我国大模型市场规模接近1200亿人民币。根据大模型之家、钛媒体数据，预计2023年中国大模型市场规模达到147亿人民币， 同比增长110.0%。预计到2028年中国大模型市场规模将达到1179亿人民币，2022~2028年复合增长率约为60.11%，市场规模快速成长。
• 多模态大模型带来AI全新应用场景，多模态内容市场规模有望快速成长。第一财经数据显示，预计至2025年，中国多模态内容市场规模将达 到832.7亿美元，2018-2025年复合增长率达65.02%。多模态大模型内容将主要应用于商业定制、医疗、游戏、教育和影视领域。
OpenAI 发布Sora模型，将视觉数据转化为patch
• 过去的视频模型（循环网络、生成对抗网络、自回归Transformer和扩散模型等）：只关注特定类型的视觉数据、较短或者固定尺寸的视频；
• Sora：通用的视觉数据模型，能生成各种持续时间（甚至长达1分钟）、宽高比和分辨率的视频和图片。借鉴了LLM的思想。
• 视频压缩网络（Video compression network）：减少视觉数据维度。输入原始视频，输出一个在时间和空间上都压缩了的潜在空间。Sora在这个压缩后的潜在空间中进行训练。（同时训练了一个解码器将生成的潜在表征转回原像素空间）
• 潜空间patch（Spacetime latent patches ）：类比Transformer tokens，推理时通过在合适大小的网格中随机初始化patch控制生成视频的大小。
Sora模型灵感：谷歌使用Patchify技术压缩时空变量
• 2023年12月，斯坦福团队同谷歌合作，推出了用于生成逼真视频的扩散模型W.A.L.T。该方法成功地将 Transformer架构整合到了隐视频扩散模型中。
• 隐扩散模型（LDM）可在源自自动编码器的更低维隐空间中运行，从而降低计算需求。第一阶段，用一个自动编码器将视频和图像映射到一个统一的低维隐空间，可以在图像和视频数据集上联合训练单个生成模型，并显著降低生成高分辨率视频的计算成本。第二阶段，该团队设计了用于隐视频扩散模型的新Transformer块，其由自注意力层构成，这些自注意力 层在非重叠、窗口限制的空间和时空注意力之间交替。首先，使用局部窗口注意力能显著降低计算需求。其次，它有助于 联合训练，其中空间层可以独立地处理图像和视频帧，而时空层则用于建模视频中的时间关系。
• Patchify（图块化）。按照原始ViT的设计，该团队对每个隐含帧分别进行图块化，做法是将其转换成一个不重叠图块的序列。窗口注意力。完全由全局自注意力模块组成的 Transformer 模型的计算和内存成本很高，尤其是对于视频任务。为了 效率以及联合处理图像和视频，该团队是以窗口方式计算自注意力，这基于两种类型的非重叠配置：空间（S）和时空 （ST）
• 该团队在文本-图像和文本-视频对上联合训练了W.A.L.T的文本到视频生成能力。他们使用了一个来自公共互联网和内部 资源的数据集，其中包含约970M对文本-图像和约89M对文本-视频。
Sora核心能力一&二：3D一致性&物体持久性
• 视频生成模型最大的挑战：长视频序列保持时间一致性。
• 源于规模效应，Sora生成的人物和场景在三维空间的 移动十分自然。
• 有效模拟短期和长期依赖关系：物体被遮挡或暂离画面，也可以准确表示它们。
• 长时间序列外观一致性：能够在单个视频中生成同一 角色的多个场景，保持外观一致性。
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