探讨 Sora 背后的技术革命，以及为何新一代架构指明了通向 AI 世界的道路。

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引言：一场静悄悄的技术范式转移

2024 年初，OpenAI 发布的 Sora 模型震惊了世界。它生成的视频不仅时长、清晰度惊人，更在于其对物理世界细腻的理解和惊人的一致性。许多人将其归功于 Diffusion（扩散模型）的胜利，但业内专家清楚地知道，这背后是一场深刻的技术架构范式转移：从以 U-Net 为核心的经典 Diffusion 架构，转向了以 Transformer 为核心的新一代 Diffusion 架构。

本文将深入对比这两种技术路径，探讨为何 Transformer 正在成为通往通用视频生成和世界模型的更优道路。

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一、核心概念厘清：两种架构是什么？

在深入对比之前，我们需要先明确讨论的对象。

1. 经典 Diffusion 架构 (U-Net Based)

这是我们过去几年在文生图（如 Stable Diffusion）、文生视频（如 Runway Gen-2）领域最常见的技术。它的核心是一个 U-Net 网络——一种编码器-解码器结构，通过跳跃连接保留细节。它的任务是迭代地对噪声数据进行“去噪”，最终生成清晰的图像或视频帧。

特点：专为图像生成设计，强依赖于卷积操作。

2. 新一代 Transformer 架构 (DiT Based)

这是 Sora 所采用的核心技术，通常被称为 Diffusion Transformer (DiT)。它做了一個大膽的取捨：完全摒弃了 U-Net，而是将噪声化的输入数据打成 Patch（图像/视频块），连同时间步、条件提示等信息一起，输入一个标准的 Transformer 模型（包含自注意力层和前馈网络）来预测噪声。

特点：将视觉生成问题转化为类似 NLP 的序列建模问题。

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二、技术全方位对比

下表从多个关键维度对两种架构进行了直观对比：

对比维度	经典 Diffusion (U-Net based)	新一代 Transformer (DiT based)	对通用视频生成与世界模型的意义
核心网络	卷积U-Net	Transformer	根本性差异，决定了模型能力上限
归纳偏置	局部性、平移不变性。擅长处理图像像素间的局部空间关系。	全局性、可缩放性。自注意力机制天然建模全局和长程依赖关系。	Transformer 在理解视频的全局时空语义、长序列依赖上具有压倒性优势。
可缩放性 (Scalability)	较差。U-Net 的深度和宽度增加带来的性能提升有瓶颈。	极强。遵循“Scaling Law”。模型参数量、训练数据量、计算资源的增加能带来稳定且可预测的性能提升。	这是通向通用化的关键。Sora 的成功证明了，只要大力出奇迹，用 Transformer 架构堆数据和算力，就能涌现出前所未有的能力。
处理长序列/视频	吃力。通常需要分别在帧内（空间）和帧间（时间）设计复杂的注意力或卷积模块，结构复杂。	天然优势。将视频视为时空补丁（Spacetime Patches）的序列，与处理文本 token 序列没有本质区别。可以统一处理不同时长、分辨率、宽高比的视频。	实现了视频生成的“大一统”。这是构建世界模型的基础，因为真实世界的事件是多尺度、可变长度的。
泛化与组合性	较弱。生成的视频容易出现帧间闪烁、物体形态不稳定，难以保持长程一致性。	极强。得益于全局注意力，能更好地保持主体的一致性、理解复杂的时空指令（如“摄像机环绕拍摄”），并组合不同概念生成全新的场景。	世界模型的核心要求：理解物理规则、保持对象持久性、支持逻辑组合。Transformer 架构更接近这个目标。
训练效率	相对较高。U-Net 的卷积计算效率高，但对于长视频需要复杂的工程优化。	较低。自注意力机制的计算复杂度是序列长度的平方，但对大规模分布式训练友好。	为了最终的能力，牺牲训练效率是值得的。硬件的发展（更快的GPU/TPU）也在弥补这一劣势。
目前代表模型	Stable Diffusion Video, Runway Gen-2, Pika	OpenAI Sora	Sora 展示的质量和对物理世界的理解能力，远超之前的任何模型。

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三、深入解读：为何 Transformer 是更优路径？

1. 通向通用视频生成：统一性 (Unification)

经典 Diffusion 模型通常为固定的分辨率、时长和宽高比进行训练，泛化能力受限。而 Transformer 架构通过将视频 Token化 为时空补丁，可以处理可变分辨率、可变时长、可变宽高比的输入和输出。

这种灵活性是“通用”视频生成的前提。Sora 能够生成从宽屏电影到手机竖屏视频的各种内容，正是这种统一性的体现。 它不再是一个为特定任务定制的工具，而是一个通用的视觉内容生成基础。

2. 通向世界模型：涌现 (Emergence) 与组合性 (Compositionality)

世界模型需要对物理世界有深刻的理解，例如：

• 对象持久性：一个物体在被遮挡后再次出现应该保持不变。

• 三维几何一致性：从不同角度生成同一个场景。

• 因果关系：理解“因为A，所以B”的事件逻辑。

• U-Net 架构：其卷积的局部性使得它难以在长视频中维持全局一致性，容易“遗忘”或“扭曲”之前帧的信息。它更像是一个强大的“模式补全器”，而非“世界模拟器”。

• Transformer 架构：

  • 全局注意力：允许视频中任何位置的补丁与任何其他位置的补丁进行交互。这意味着模型可以在第一帧就“看到”最后一帧，从而规划中间的内容，保持物体的持久性和状态。
  • 涌现能力：当 Transformer 模型被 scaled up 到足够大时，会涌现出令人惊讶的能力。Sora 能模拟出粗糙的物理规则（如镜头撞击后的破碎）、数字世界（Minecraft）以及情感表达，这些能力并非被明确编程，而是从海量数据中学习到的统计规律，这种规律无限接近真实的物理规律。
  • 组合性：Transformer 在 NLP 中已展现出强大的组合能力（例如理解“骑着马的宇航员”）。在视频生成中，这种能力表现为将文本描述中的不同概念、动作和场景流畅地组合成一个连贯的、符合逻辑的视频序列。

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四、结论与展望

领域正在从专门化的、基于U-Net的Diffusion模型转向统一化的、基于Transformer的Diffusion模型。这类似于 NLP 领域从 RNN/CNN 转向 Transformer 的范式迁移。

• 经典 Diffusion 架构：并未过时，它在特定、可控的视频生成任务（如图生视频、视频编辑）上因其效率和高成熟度，仍会有一席之地。它是一个强大的“专家”系统。
• 新一代 Transformer 架构：是通向通用视频生成和世界模型的更有潜力的路径。它的可缩放性和对长序列、全局关系的强大建模能力，使其能够通过 Scaling 来不断逼近对物理世界的模拟。Sora 是第一个强有力的证明。

未来的发展将集中于：

1. 更高效的 Transformer：降低其计算复杂度，例如采用状态空间模型（如 Mamba）、混合专家（MoE）等。
2. 更好的 Tokenization：如何更有效地将视觉信息离散化或转化为 token。
3. 与多模态的深度融合：将文本、图像、视频、音频、深度信息等统一 token化，训练真正的多模态基础模型。
4. 从生成到推理：如何让这些模型不仅生成视频，还能进行因果推理、预测和决策，这才是世界模型的终极目标。

简而言之，Transformer架构以其卓越的扩展性和全局建模能力，正在为通用视频生成和世界模型奠定新的、更坚实的技术基础。 我们正站在一个新时代的起点，未来的发展无疑将更加令人兴奋。