【新智元导读】潞晨科技正式推出 Open-Sora 2.0——一款全新开源的SOTA视频生成模型，仅20万美元（224张GPU）成功训练商业级11B参数视频生成大模型。开发高性能的视频生成模型通常耗资高昂：Meta的视频模型训练需要6000多张GPU卡片，投入数百万美元。在多项关键指标上，它与动辄百万美元训练成本的模型分庭抗礼，全面提升视频生成的可及性与可拓展性。

　　权威评测VBench及用户偏好测试均证实其卓越表现，在多项关键指标上媲美动辄数百万美元训练成本的闭源模型。

　　此次发布全面开源模型权重、推理代码及分布式训练全流程，让高质量视频生成真正触手可及，进一步提升视频生成的可及性与可拓展性。

　　动作幅度可控：可根据需求设定运动幅度，以更好地展现人物或场景的细腻动作。

　　画质与流畅度：提供720p高分辨率和24 FPS流畅视频，让最终视频拥有稳定帧率与细节表现。

　　丰富场景切换：从乡村景色到自然风光场景，Open-Sora 2.0生成的画面细节与过渡平滑度都有出色的表现。

　　Open-Sora 2.0采用11B参数规模，训练后在VBench和人工偏好（Human Preference）评测上都取得与用高昂成本开发的主流闭源大模型同等水平。

　　在视觉表现、文本一致性和动作表现三个评估维度上，Open Sora在至少两个指标上超越了开源SOTA HunyuanVideo，以及商业模型Runway Gen-3 Alpha等。以小成本获取了好性能。

　　根据视频生成权威榜单VBench的评测结果，Open-Sora模型的性能进步显著。亿德体育官网

　　从Open-Sora 1.2升级到2.0版本后，与行业领先的OpenAI Sora闭源模型之间的性能差距大幅缩小，从之前的4.52%缩减至仅0.69%，几乎实现了性能的全面追平。

　　此外，Open-Sora 2.0在VBench评测中取得的分数已超过腾讯的HunyuanVideo，以更低的成本实现了更高的性能，为开源视频生成技术树立了全新标杆！

　　Open Sora自开源以来，凭借其在视频生成领域的高效与优质表现，吸引了众多开发者的关注与参与。

　　为解决这些挑战，Open Sora团队展开了一系列卓有成效的技术探索，显著降低了模型训练成本。

　　根据估算，市面上10B以上的开源视频模型，动辄需要上百万美元的单次训练成本，而Open Sora 2.0将该成本降低了5-10倍。

　　作为开源视频生成领域的领导者，Open-Sora不仅继续开源了模型代码和权重，更开源了全流程训练代码，成功打造了强大的开源生态圈。

　　据第三方技术平台统计，Open-Sora的学术论文引用量半年内获得近百引用，在全球开源影响力排名中稳居首位，领先所有开源的I2V/T2V视频生成项目，成为全球影响力最大的开源视频生成项目之一。

　　Open-Sora 2.0延续Open-Sora 1.2的设计思路，继续采用3D自编码器和Flow Matching训练框架，并通过多桶训练机制，实现对不同视频长度和分辨率的同时训练。

　　在模型架构上，引入3D全注意力机制，进一步提升视频生成质量。同时，采用最新的MMDiT架构，更精准地捕捉文本信息与视频内容的关系，并将模型规模从1B扩展至11B。

　　此外，借助开源图生视频模型FLUX进行初始化，大幅降低训练成本，实现更高效的视频生成优化。

　　为了追求极致的成本优化，Open-Sora 2.0从四个方面着手削减训练开销。

　　采用多阶段、多层次的筛选机制，结合多种过滤器，有效提升视频质量，为模型提供更精准、可靠的训练数据。

　　其次，高分辨率训练的成本远超低分辨率，达到相同数据量时，计算开销可能高达40倍。

　　以256px、5秒的视频为例，其tokens数量约8千，而768px的视频tokens数量接近8万，相差10倍，再加上注意力机制的平方级计算复杂度，高分辨率训练的代价极其昂贵。

　　因此，Open-Sora优先将算力投入到低分辨率训练，以高效学习运动信息，在降低成本的同时确保模型能够捕捉关键的动态特征。

　　相比直接训练高分辨率视频，图生视频模型在提升分辨率时具备更快的收敛速度，从而进一步降低训练成本。

　　在推理阶段，除了直接进行文本生视频（T2V），还可以结合开源图像模型，通过文本生图再生视频（T2I2V），以获得更精细的视觉效果。

　　最后，Open-Sora采用高效的并行训练方案，结合ColossalAI和系统级优化，大幅提升计算资源利用率，实现更高效的视频生成训练。为了最大化训练效率，我们引入了一系列关键技术，包括：

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