今天，視頻生成領域迎來開源革命！

Open-Sora 2.0——全新開源的SOTA（State-of-the-Art）視頻生成模型正式發布，僅用20萬美元（224張GPU）成功訓練出商業級11B參數視頻生成大模型，性能直追HunyuanVideo和30B參數的Step-Video。

權威評測VBench及用戶偏好測試均證實其卓越表現，在多項關鍵指標上媲美動輒數百萬美元訓練成本的閉源模型。

此次發布全面開源模型權重、推理代碼及分布式訓練全流程，讓高質量視頻生成真正觸手可及，進一步提升視頻生成的可及性與可拓展性。

GitHub開源倉庫：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

體驗與指標雙在線

震撼視覺：Open-Sora 2.0 Demo先行

觀看宣傳片，體驗Open-Sora 2.0的強大生成能力：

動作幅度可控：可根據需求設定運動幅度，以更好地展現人物或場景的細膩動作。

畫質與流暢度：提供720p高分辨率和24 FPS流暢視頻，讓最終視頻擁有穩定幀率與細節表現。

豐富場景切換：從鄉村景色到自然風光場景，Open-Sora 2.0生成的畫面細節與過渡平滑度都有出色的表現。

11B參數規模媲美主流閉源大模型

· 媲美HunyuanVide和30B Step-Video

Open-Sora 2.0采用11B參數規模，訓練后在VBench和人工偏好（Human Preference）評測上都取得與用高昂成本開發的主流閉源大模型同等水平。

· 用戶偏好評測

在視覺表現、文本一致性和動作表現三個評估維度上，Open Sora在至少兩個指標上超越了開源SOTA HunyuanVideo，以及商業模型Runway Gen-3 Alpha等。以小成本獲取了好性能。

· VBench 指標表現強勢

根據視頻生成權威榜單VBench的評測結果，Open-Sora模型的性能進步顯著。

從Open-Sora 1.2升級到2.0版本后，與行業領先的OpenAI Sora閉源模型之間的性能差距大幅縮小，從之前的4.52%縮減至僅0.69%，幾乎實現了性能的全面追平。

此外，Open-Sora 2.0在VBench評測中取得的分數已超過騰訊的HunyuanVideo，以更低的成本實現了更高的性能，為開源視頻生成技術樹立了全新標桿！

實現突破：低成本訓練與高效能優化

Open Sora自開源以來，憑借其在視頻生成領域的高效與優質表現，吸引了眾多開發者的關注與參與。

然而，隨著項目的深入推進，也面臨著高質量視頻生成成本居高不下的問題。

為解決這些挑戰，Open Sora團隊展開了一系列卓有成效的技術探索，顯著降低了模型訓練成本。

根據估算，市面上10B以上的開源視頻模型，動輒需要上百萬美元的單次訓練成本，而Open Sora 2.0將該成本降低了5-10倍。

作為開源視頻生成領域的領導者，Open-Sora不僅繼續開源了模型代碼和權重，更開源了全流程訓練代碼，成功打造了強大的開源生態圈。

據第三方技術平臺統計，Open-Sora的學術論文引用量半年內獲得近百引用，在全球開源影響力排名中穩居首位，領先所有開源的I2V/T2V視頻生成項目，成為全球影響力最大的開源視頻生成項目之一。

模型架構

Open-Sora 2.0延續Open-Sora 1.2的設計思路，繼續采用3D自編碼器和Flow Matching訓練框架，并通過多桶訓練機制，實現對不同視頻長度和分辨率的同時訓練。

在模型架構上，引入3D全注意力機制，進一步提升視頻生成質量。同時，采用最新的MMDiT架構，更精準地捕捉文本信息與視頻內容的關系，并將模型規模從1B擴展至11B。

此外，借助開源圖生視頻模型FLUX進行初始化，大幅降低訓練成本，實現更高效的視頻生成優化。

高效訓練方法和并行方案全開源

為了追求極致的成本優化，Open-Sora 2.0從四個方面著手削減訓練開銷。

首先，通過嚴格的數據篩選，確保高質量數據輸入，從源頭提升模型訓練效率。

采用多階段、多層次的篩選機制，結合多種過濾器，有效提升視頻質量，為模型提供更精準、可靠的訓練數據。

其次，高分辨率訓練的成本遠超低分辨率，達到相同數據量時，計算開銷可能高達40倍。

以256px、5秒的視頻為例，其tokens數量約8千，而768px的視頻tokens數量接近8萬，相差10倍，再加上注意力機制的平方級計算復雜度，高分辨率訓練的代價極其昂貴。

因此，Open-Sora優先將算力投入到低分辨率訓練，以高效學習運動信息，在降低成本的同時確保模型能夠捕捉關鍵的動態特征。

與此同時，Open-Sora優先訓練圖生視頻任務，以加速模型收斂。

相比直接訓練高分辨率視頻，圖生視頻模型在提升分辨率時具備更快的收斂速度，從而進一步降低訓練成本。

在推理階段，除了直接進行文本生視頻（T2V），還可以結合開源圖像模型，通過文本生圖再生視頻（T2I2V），以獲得更精細的視覺效果。

最后，Open-Sora采用高效的并行訓練方案，結合ColossalAI和系統級優化，大幅提升計算資源利用率，實現更高效的視頻生成訓練。為了最大化訓練效率，我們引入了一系列關鍵技術，包括：

1. 高效的序列并行和ZeroDP，優化大規模模型的分布式計算效率。
2. 細粒度控制的Gradient Checkpointing，在降低顯存占用的同時保持計算效率。
3. 訓練自動恢復機制，確保99%以上的有效訓練時間，減少計算資源浪費。
4. 高效數據加載與內存管理，優化I/O，防止訓練阻塞，加速訓練流程。
5. 高效異步模型保存，減少模型存儲對訓練流程的干擾，提高GPU利用率。
6. 算子優化，針對關鍵計算模塊進行深度優化，加速訓練過程。

這些優化措施協同作用，使Open-Sora 2.0在高性能與低成本之間取得最佳平衡，大大降低了高質量視頻生成模型的訓練。

高壓縮比AE帶來更高速度

在訓練完成后，Open-Sora面向未來，進一步探索高壓縮比視頻自編碼器的應用，以大幅降低推理成本。

目前，大多數視頻模型仍采用4×8×8的自編碼器，導致單卡生成768px、5秒視頻耗時近30分鐘。

為解決這一瓶頸，Open-Sora訓練了一款高壓縮比（4×32×32）的視頻自編碼器，將推理時間縮短至單卡3分鐘以內，推理速度提升10倍。

要實現高壓縮比編碼器，需要解決兩個核心挑戰：如何訓練高壓縮但仍具備優秀重建效果的自編碼器，以及如何利用該編碼器訓練視頻生成模型。

針對前者，Open-Sora團隊在視頻升降采樣模塊中引入殘差連接，成功訓練出一款重建質量媲美當前開源SoTA視頻壓縮模型，且具備更高壓縮比的VAE，自此奠定了高效推理的基礎。

高壓縮自編碼器在訓練視頻生成模型時面臨更高的數據需求和收斂難度，通常需要更多訓練數據才能達到理想效果。

為解決這一問題，Open-Sora 提出了基于蒸餾的優化策略，以提升AE（自編碼器）特征空間的表達能力，并利用已經訓練好的高質量模型作為初始化，減少訓練所需的數據量和時間。

此外，Open-Sora還重點訓練圖生視頻任務，利用圖像特征引導視頻生成，進一步提升高壓縮自編碼器的收斂速度，使其在更短時間內達到一定生成效果。

Open-Sora認為，高壓縮比視頻自編碼器將成為未來降低視頻生成成本的關鍵方向。

目前的初步實驗結果已展現出顯著的推理加速效果，希望能進一步激發社區對這一技術的關注與探索，共同推動高效、低成本的視頻生成發展。

加入Open-Sora 2.0，共同推動AI視頻革命

今天，Open-Sora 2.0正式開源！

GitHub開源倉庫：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora技術報告：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora-Demo/blob/main/paper/Open_Sora_2_tech_report.pdf