Sora AI视频生成技术：大厂与创企的商业化探索之路 — Diffusion Model与Transformer的应用

自从Sora在今年2月发布以来，国内的AI视频生成赛道迅速升温，各大企业和初创公司纷纷加入竞争行列。Sora以其出色的视频生成能力和长达一分钟的视频展示，引领了行业潮流。紧随其后，国内企业如字节跳动、快手、商汤、阿里达摩院等相继推出了自己的AI视频生成工具。这些工具不仅吸引了大量用户的关注，还推动了技术的快速迭代。

技术架构与创新

Sora的成功激发了其他公司对Diffusion Model和Transformer架构的深入研究。这两种技术路径各有千秋，而Sora创造性地将两者结合，形成了DiT（Diffusion + Transformer）架构，显著提高了视频生成的质量和连贯性。国内企业也开始采用类似的架构，力求在视频长度和技术成熟度上追赶上Sora。

应用与商业化探索

随着技术的进步，AI视频生成工具的商业化潜力逐渐显现。这些工具通常采用会员制度，允许用户支付一定费用以获取更多高级功能。此外，一些企业开始探索与内容创作者的合作模式，帮助他们利用AI技术创造高质量的内容。然而，商业化道路并非一帆风顺，许多公司仍在寻找最佳的商业模式。

面临的挑战

尽管取得了显著进展，但AI视频生成技术仍然面临一些挑战。其中最突出的问题之一是如何确保视频中人物和场景的一致性。目前，大多数工具依赖于“抽卡”的方式来生成较为满意的画面，这种方法效率低下且难以保证结果的一致性。此外，视频生成过程中的画面畸变也是一个普遍存在的问题。

本文来源：