Open-Sora-Plan迎来又一次升级。新的Open-Sora-Plan v1.3.0版本引入了五个新特性：性能更强、成本更低的WFVAE；Prompt refiner；高质量数据清洗策略；全新稀疏注意力的DiT，以及动态分辨率、动态时长的支持。
本次升级主要是由于巨大的计算开销和不明确的训练策略限制了3D全注意力架构Open-Sora-Plan v1.2.0的发展。Open-Sora-Plan v1.3.0版本已经开源，并发布到始智AI wisemodel开源社区，欢迎大家前往使用。
模型及github地址：
https://wisemodel.cn/models/PKU-YUAN/Open-Sora-Plan-v1.3.0
https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan
下面内容将主要概述Open-Sora-Plan v1.3.0的更新和改进，包括技术细节、未来工作和Skiparse方法扩展。期待与大家共同推动视频生成技术的发展。
Model Structure模型结构：为了应对视频生成模型向高分辨率和长时长发展带来的开销问题，Open-Sora Plan通过小波变换分解视频，捕捉不同频域信息，提高VAE性能。后来发现视频中主要能量往往集中在低频，并且为LLL子带的能量建立了损耗更低的传输路径，从而精简模型设计，降低推理时间和显存。
消融研究：使用K400数据集，在8xH100上进行实验，发现模型参数增加可提升重建指标，GroupNorm在训练中不稳定。还发现GroupNorm相较于LayerNorm在PSNR指标表现差，而在LPIPS指标会表现更好。
性能：WF-VAE在33xPxP视频无tiling的推理性能测试中优于其他开源VAE。
因果缓存：为解决tiling的有损问题，提出了Causal cache方法，实现时间上的无损分块推理。首先将GroupNorm替换为LayerNorm，并利用CausalConv3D的特性来实现时间维度的分块无损推理。在每一层 CausalConv3D 中，缓存后几帧的信息，以便在处理下一个时间块时，能够衔接之前的卷积滑块操作，从而实现无损。2、旨在修正短文本输入的大语言模型Prompt Refiner用户输入的caption通常较短，而训练数据的文本标注较稠密。随后收集并重写了不同来源的caption，使用LLaMa 3.1进行LoRA微调，对caption进行分类，并用ChatGPT进行重写，以提高视觉质量和文本对齐度，输入给ChatGPT的指令如下：SQL
"rewrite the sentence to contain subject description action, scene description. (Optional: camera language, light and shadow, atmosphere) and conceive some additional actions to make the sentence more dynamic, make sure it is a fluent sentence, not nonsense."
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最后，使用LLaMa 3.1进行LoRA微调，只用了1 H100在半小时内完成训练。仅微调1 epoch，batch size为32，lora rank为64。Open-Sora Plan设计了一个视频筛选pipeline，通过多种方法筛选出高质量的视频内容，大约留下27%视频。对原始的Panda70m进行随机抽取，发现其中有许多视频是静止的、多字幕的、运动模糊的，采用lpips跳帧计算帧间语义相似度，将异常点作为跳切点，将均值作为motion score。还对视频进行OCR检测字幕，并使用Laion aesthetic predictor来预测视频的美学质量。沿用了1.2的架构，引入了稀疏注意力模块，并采用了动态训练策略。定义了每个视频在训练时的shape，并通过sampler聚合相同shape的数据。还采用了--max_token和--min_token来限定任意区间，以匹配Transformer架构。第一阶段：首先从1.2.0的图片权重初始化，并且在1x320x320上训练图片，该阶段的目的是为了将3D dense attention model微调到sparse attention model。并且将eps-pred loss改成v-pred loss。整个微调过程大约训练100k step，batch size 1024，学习率2e-5。图片数据几乎全是1.2.0中的SAM。
第二阶段：联合图片和视频一起训练，最大分辨率为93x320x320。整个微调过程大约训练300k step，batch size 1024，学习率2e-5。图片数据几乎全是1.2.0的SAM，视频数据为未筛过的Panda70m。事实大约在100k step模型几乎已经收敛，并且到300k step时没有特别明显的增益。于是对数据进行清洗、重写打caption等操作。
第三阶段：用筛选过的Panda70m微调，固定分辨率为93x352x640，整个微调过程大约训练30k step，batch size 1024，学习率1e-5。
为了在保证足够性能的同时加速训练，提出Skiparse（Skip-Sparse）Attention方法，以加速训练并保持性能。具体来说，在固定稀疏率情况下，通过两种交替的跳跃-聚集方法组织候选标记以供注意。这种方法保持了注意操作的全局性，同时有效地减少了 FLOPS，从而能够更快地训练 3D Attention 模型。
在实验中，应用了稀疏比率的 Skiparse_k=4对于 2.7B 模型，在 93x720p 下将训练时间减少到每步 42 秒，在 93x480p 下将训练时间减少到每步 8 秒。Skiparse DiT 仅修改 Transformer Block 内的 Attention 组件，使用两个交替的 Skip Sparse Transformer Block。Skiparse Attention方法在每个块内提供全局时空注意力，每个块具有相同的“感受野”。使用“组”操作还引入了一定程度的局部性，与视觉任务非常吻合。
在 Skiparse Attention 中，Single Skip 是一种简单易懂的操作。在 Group Skip 中，Group 操作也很直观，是一种对局部信息进行建模的方法。然而，Group Skip 不仅涉及分组，还涉及跳过（尤其是在组之间），这一点经常被忽视。这种疏忽经常导致研究人员将 Skiparse Attention 与 Skip + Window Attention 方法混淆。
关键区别在于偶数块：Window Attention 只会对 token 进行分组，而不会在组之间跳过。下图说明了这些注意力方法之间的区别，该图仅显示了自注意力的注意力范围，其中深色 token 代表每次注意力计算中涉及的 token。对于常用的 93x512x512 分辨率，使用压缩率为 4x8x8 的因果 VAE 和具有 1x2x2 块嵌入的 DiT，我们在应用注意力之前获得 24x32x32 的潜在形状。不同计算方法的平均注意力距离如下：2+1D Attention 的平均注意距离为 1.957，在常用的稀疏率下大于 Skip + Window Attention 和 Skiparse Attention。Skip + Window Attention 虽然实现了更短的平均注意距离，但由于其 2N+1 个 block 中的注意力局部性，其建模能力仍然有限。
Skiparse Attention 具有最短的平均注意距离，并且在 2N 和 2N+1 个 block 中都应用了全局注意力，使其时空建模能力比其他两种非全 3D 方法更接近全 3D Attention。上图展示了 Skiparse Attention 的 AVG Attention Distance 随稀疏比例的变化情况k。
计划在下一个版本中发布更震撼的VAE，将增加latent dimension以达到更高的压缩倍率是一个趋势。
对当前模型在物理规律表现不佳的原因进行了推测，包括数据域太窄、图片视频联合训练、模型规模和训练的监督Loss。计划在未来版本进行改进，包括收集更多的数据、探索不同的训练策略、扩大模型规模，并进行更多的消融实验。
使用的稀疏方法在理论上和实践上都很简单，然而，它的实现将原始视频数据纯粹视为一维序列，忽略了 2D 空间先验。因此，扩展了Skiparse以创建Skiparse-2D。在 Skiparse-2D 中，稀疏比率为k表示沿时长或者宽方向。从参与注意力计算的token数量来看，它相当于Skiparse-1D中稀疏比率的平方。
Open-Sora Plan进行了 Skiparse-1D 和 Skiparse-2D 的基本实验。在相同的实验设置下，Skiparse-2D 在损失或采样结果方面均未显示出比 Skiparse-1D 更好的性能。
此外，Skiparse-2D 的实现灵活性不如 Skiparse-1D。因此，选择在 Open-Sora Plan v1.3 中使用 Skiparse-1D 方法进行训练。
尽管如此，鉴于实验有限，Skiparse-2D 的可行性仍然值得探索。直观上看，Skiparse-2D 更符合视觉的空间特征，并且由于稀疏比率随着维度的增加，其方法直观地近似于 2+1D。因此，鼓励社区中感兴趣的研究人员在这一领域进行进一步探索。
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