Sora的时空Patch化：将视频压缩为3D Token序列的编码器设计 大家好，今天我们要深入探讨OpenAI的Sora模型中一个关键的技术环节：时空Patch化（Spacetime Patches），以及如何设计一个将视频压缩为3D Token序列的编码器。这个编码器是Sora能够理解和生成视频的基础。 1. 视频数据的挑战与Patch化的必要性 视频数据天然具有高维度、高冗余的特点。直接将原始视频像素输入到Transformer模型中进行处理，会面临以下几个主要挑战： 计算复杂度过高： Transformer的计算复杂度与输入序列长度呈平方关系。原始视频的像素数量非常庞大，即使是短视频，也会导致序列长度过长，使得计算量难以承受。 内存消耗巨大： 存储整个视频的像素数据需要大量的内存，尤其是高分辨率视频。 训练难度增加： 长序列会导致梯度消失/爆炸问题，使得模型难以训练。 缺乏局部感知能力： 直接处理原始像素，模型难以有效地捕捉局部时空关系，例如物体的运动轨迹、场景的变化等。 因此，我们需要一种方法来降低视频数据的维度，提取关键信息，并将其转化为Transformer能够处理的序列 …
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