本文主要是介绍【Sora原理与技术实战】Task1 Sora技术原理解析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本笔记来源：开源组织Datawhale24年组队学习
笔记链接：https://datawhaler.feishu.cn/wiki/LxSCw0EyRidru1kFkttc1jNQnnh
直播回看：https://www.bilibili.com/video/BV1wm411f7gf/
For the learner for the dreamer
Sora技术原理解析
Sora具体内容就不在此过多介绍了，用一张直播PPT简单总结下
Sora相关论文
https://datawhaler.feishu.cn/wiki/RKrCw5YY1iNXDHkeYA5cOF4qnkb
上述文章列了Sora技术实现相关的论文，感兴趣的可以点进去慢慢探索，我看了如何将训练数据Patches的
ViT
ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，ViT中提到，当使用足够庞大的数据进行预训练的时候，训练效果将得到显著提升
相较于LLM的语料（文本信息）统一化，Sora是将视频的每一帧进行结构的统一化，产生了视觉上的时空的概念。
DiT
将Transformer架构代替掉扩散模型中的U-net架构的一种扩散模型。
这篇关于【Sora原理与技术实战】Task1 Sora技术原理解析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
