Open-Sora 2.0：潞晨科技推出的一款开源SOTA视频生成模型

Open-Sora 2.0是什么？

Open-Sora 2.0是由潞晨科技推出的一款全新开源的SOTA视频生成ai模型。它仅用20万美元（224张GPU）就成功训练出商业级11B参数视频生成大模型，实现接近 SOTA（最优）质量，但性能直追HunyuanVideo和阶跃星程30B参数的Step-Video，接近 OpenAI Sora！Open-Sora 2.0具备高效训练和推理优化，能够快速生成 720p 分辨率的流畅视频，适用于创意视频制作、社交媒体内容生成等领域。

Open-Sora 2.0功能特征

高质量视频生成：支持720p高分辨率和24FPS流畅视频生成，能够生成细节丰富、场景切换自然的视频。

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。

高性能与低成本：

Open-Sora 2.0 采用 11B 参数规模，性能媲美甚至超越主流闭源大模型（如 HunyuanVideo 和 30B 参数的阶跃星程），在 VBench 和人工偏好测试中表现卓越。

训练成本大幅降低，仅用 20 万美元（224 张 GPU）即可完成训练，相比传统高性能视频生成模型，成本降低了 5-10 倍。，媲美 OpenAI Sora。

多种生成方式：

文生视频：支持用文本描述直接生成对应的视频内容。

图生视频：结合开源图像模型，基于图像生成视频。

高效训练与优化：

采用多阶段、多层次的数据筛选机制，确保高质量数据输入，提升训练效率。

优先在低分辨率下训练，学习关键动态特征，逐步提升分辨率，大幅降低计算开销。

优先训练图生视频任务，用图像特征引导视频生成，加速模型收敛。

结合ColossalAI和系统级优化，提升计算资源利用率。

引入高压缩比视频自编码器，将推理时间缩短至单卡3分钟以内，推理速度提高了10倍。

强大的模型架构：

基于3D自编码器、3D全注意力机制和MMDiT架构，显著提升训练效率和推理速度。

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。

Open-Sora 2.0技术突破

模型架构：采用3D全注意力机制和MMDiT架构，增强时空特征建模能力；基于扩散Transformer（DiT）扩展，引入时间注意力层，实现视频序列的动态生成。

高效训练策略：通过多级过滤机制确保高质量训练数据输入，优先学习运动特征，再通过图生视频（T2I2V）提升画质，节省40倍计算资源。

推理加速革命：采用高压缩自编码器（4×32×32压缩比），将768px视频生成时间从30分钟缩短至3分钟，速度提升10倍。

Open-Sora 2.0应用场景

创意视频制作：可用于制作科幻短片、动画短片等，满足创意视频制作和内容生成的需求。

社交媒体内容生成：能够生成适合社交媒体分享的高质量视频内容。

游戏视频制作：为游戏视频的制作提供便利。

GitHub开源仓库：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

技术报告：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora-Demo/blob/main/paper/Open_Sora_2_tech_report.pdf