還在爲動輒百萬美金的視頻生成模型望而卻步?還在感嘆AI視頻創作只是巨頭的遊戲?今天，開源社區用實力告訴你: “No!” 一款名爲 Open-Sora2.0的全新開源模型橫空出世，徹底顛覆了視頻生成的“氪金”規則。 難以置信的是，這款性能直逼商業級水準的110億參數大模型，竟然只花費了區區20萬美元（224張GPU）就訓練成功! 要知道，那些動輒耗資數百萬美元的閉源模型，在 Open-Sora2.0面前，性價比簡直弱爆了!

Open-Sora2.0的發佈，無疑是視頻生成領域的一場“平民革命”。它不僅擁有媲美甚至超越百萬美元級模型的強悍實力，更以前所未有的開放姿態，將模型權重、推理代碼、訓練流程全盤托出，徹底打開了高質量視頻創作的 “潘多拉魔盒”。 這意味着，曾經高不可攀的AI視頻生成技術，如今已觸手可及，人人都有機會參與這場激動人心的創作浪潮!

image.png

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

1. 硬核實力:眼見爲實，數據說話

1.1效果炸裂!Open-Sora2.0視頻Demo先睹爲快

口說無憑，眼見爲實! Open-Sora2.0的生成效果到底有多驚豔? 直接上Demo視頻，讓各位 “驗驗貨”:

運鏡如神!動作幅度精準拿捏: 無論是人物的細膩動作，還是場景的宏大調度，Open-Sora2.0都能如同專業導演一般，精準控制運動幅度，畫面表現力直接拉滿!

畫質爆表!流暢度堪比絲滑:720p高清分辨率，24FPS穩定幀率，Open-Sora2.0生成的視頻，清晰度、流暢度都無可挑剔，完全超越市面上同類產品，視覺體驗直接“起飛”!

場景百變!駕馭能力全面開花: 田園風光、都市夜景、科幻宇宙…… 各種複雜場景，Open-Sora2.0都能信手拈來，畫面細節豐富到令人髮指，相機運鏡更是流暢自然，簡直是“AI界的達芬奇”!

1.2參數規模“以小博大”，性能直逼閉源巨頭

Open-Sora2.0並非“花架子”， 而是擁有真材實料的“技術硬核”。 僅僅110億的參數規模，卻迸發出驚人的能量，在權威評測平臺 VBench 和用戶主觀評測中，都取得了足以叫板 HunyuanVideo 和30B Step-Video 等閉源巨頭的卓越成績，堪稱 “以小博大” 的典範!

用戶說了算!偏好性評測力壓羣雄: 在視覺效果、文本一致性、動作表現三大維度上，Open-Sora2.0至少有兩項指標超越了開源 SOTA 模型 HunyuanVideo，甚至將 Runway Gen-3Alpha 等商業模型斬落馬下，用實力證明了 “低成本也能有好貨”!

VBench榜單“實力認證”，性能逼近天花板: 在視頻生成領域最權威的 VBench 榜單上，Open-Sora2.0的進步速度堪稱“火箭躥升”。 從1.2版本到2.0版本，它與 OpenAI Sora 閉源模型之間的性能差距，從4.52% 直接縮減到0.69%，幾乎可以忽略不計! 更令人振奮的是，Open-Sora2.0在 VBench 評測中得分，已經超越了騰訊 HunyuanVideo，再次證明其 “低投入，高產出” 的巨大優勢，爲開源視頻生成技術樹立了新的里程碑!

2. 低成本煉成記:開源背後的技術密碼

Open-Sora 自開源以來，就憑藉其高效、優質的視頻生成能力，迅速成爲開源社區的“當紅炸子雞”。 但隨之而來的挑戰是:如何打破高質量視頻生成 “成本高企” 的魔咒，讓更多人能夠參與進來? Open-Sora 團隊迎難而上，通過一系列技術創新，硬生生將模型訓練成本砍掉了5-10倍! 要知道，市面上動輒百萬美元的訓練費用，Open-Sora2.0用區區20萬美元就搞定了，簡直是 “開源界的性價比之王”!

Open-Sora 不僅開源了模型代碼和權重，還慷慨地 공개 了全流程訓練代碼，構建起了一個充滿活力的開源生態。 短短半年時間，Open-Sora 的學術論文引用量就逼近百次，在全球開源影響力榜單上名列前茅，超越了所有開源 I2V/T2V 視頻生成項目，成爲當之無愧的 “開源視頻生成領頭羊”。

2.1模型架構:傳承與創新並舉

Open-Sora2.0在模型架構上，既傳承了1.2版本的精髓，又進行了大膽創新: 延續了3D 自編碼器和 Flow Matching 訓練框架，並保留了多桶訓練機制，確保模型能夠 “兼容幷蓄”，處理各種長度和分辨率的視頻。 同時，又引入了多項 “黑科技”， 讓視頻生成能力更上一層樓:

3D 全注意力機制加持: 更精準地捕捉視頻中的時間和空間信息，讓生成的視頻畫面更連貫、細節更豐富。

MMDiT 架構“神助攻”: 更準確地理解文本指令和視頻內容之間的關聯，讓文生視頻的語義表達更精準、更到位。

模型規模擴容至11B: 更大的模型容量，意味着更強的學習能力和生成潛力，視頻質量自然水漲船高。

FLUX 模型“打底”，訓練效率“起飛”: 借鑑開源圖生視頻模型 FLUX 的成功經驗，進行模型初始化，大幅降低了訓練時間和成本，讓模型訓練效率 “坐上火箭”。

2.2高效訓練祕籍:開源全流程，助力成本“狂降”

爲了將訓練成本壓到 “地板價”，Open-Sora2.0在數據、算力、策略等方面都做足了功課，堪稱 “開源界的省錢專家”:

數據“精挑細選”，質量“萬里挑一”: Open-Sora 團隊深知 “garbage in， garbage out” 的道理，對訓練數據進行 “地毯式” 篩選，確保每一份數據都是 “精品”，從源頭上提升模型訓練效率。 多階段、多層次的數據篩選機制，配合各種 “黑科技” 過濾器，讓視頻數據質量更上一層樓，爲模型訓練提供了最優質的 “燃料”。

算力“精打細算”，低分辨率訓練“打頭陣”: 高分辨率視頻訓練的成本，遠高於低分辨率視頻，二者之間的算力差距，最高可達40倍! Open-Sora2.0巧妙地避開了 “硬碰硬”， 優先進行低分辨率訓練，高效學習視頻中的運動信息，在大幅降低成本的同時，確保模型能夠掌握視頻生成的 “核心技能”， 可謂 “事半功倍”。

策略“靈活多變”，圖生視頻“曲線救國”: Open-Sora2.0並沒有一開始就 “死磕” 高分辨率視頻訓練，而是採取了更聰明的 “迂迴戰術” —— 優先訓練圖生視頻模型，加速模型收斂速度。 事實證明， 圖生視頻模型在提升分辨率時，收斂速度更快，訓練成本更低， 可謂 “一箭雙鵰”。 在推理階段， Open-Sora2.0還支持 “文生圖再生視頻” （T2I2V） 模式， 用戶可以先通過文本生成高質量圖像， 再將圖像轉化爲視頻， 獲得更精細的視覺效果， “條條大路通羅馬”。

並行訓練“火力全開”，算力利用率“榨乾最後一滴”: Open-Sora2.0深知 “單絲不成線，獨木不成林” 的道理， 採用了高效的並行訓練方案， 將 ColossalAI 和系統級優化技術 “武裝到牙齒”， 最大程度提升計算資源利用率， 讓 GPU 集羣 “火力全開”， 實現更高效的視頻生成訓練。 一系列 “黑科技” 加持， 讓 Open-Sora2.0的訓練效率 “坐上火箭”， 成本大幅降低:

序列並行 + ZeroDP: 優化大規模模型分佈式計算效率，實現 “人多力量大”。

細粒度 Gradient Checkpointing: 在降低顯存佔用的同時，保持計算效率，實現 “開源節流”。

訓練自動恢復機制: 確保99% 以上有效訓練時間，減少資源浪費，實現 “穩定可靠”。

高效數據加載 + 內存管理: 優化 I/O，防止訓練阻塞，加速訓練流程，實現 “一路狂飆”。

異步模型保存: 減少模型存儲對訓練干擾，提高 GPU 利用率，實現 “一心多用”。

算子優化: 針對關鍵計算模塊深度優化，加速訓練過程，實現 “提速增效”。

這些優化措施 “組合拳” 下來， Open-Sora2.0在高性能和低成本之間找到了完美平衡， 大幅降低了高質量視頻生成模型的訓練門檻， 讓更多人能夠參與到這場技術盛宴中來。

2.3高壓縮比 AE “神助攻”，推理速度“再提速”

訓練成本降下來還不夠，推理速度也要跟上! Open-Sora2.0瞄準未來， 探索高壓縮比視頻自編碼器 （AE） 的應用， 進一步降低推理成本， 提升視頻生成速度。 目前主流視頻模型採用4×8×8自編碼器， 生成768px、5秒視頻， 單卡耗時近30分鐘， 推理效率亟待提升。 Open-Sora2.0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， 速度提升了10倍! 簡直是 “光速” 生成!

高壓縮比編碼器雖好， 訓練難度卻極大。 Open-Sora 團隊迎難而上， 在視頻升降採樣模塊中引入殘差連接， 成功訓練出重建質量媲美 SOTA 視頻壓縮模型， 且壓縮比更高的 VAE， 爲高效推理奠定了堅實基礎。 爲了解決高壓縮比自編碼器訓練數據需求大、收斂難度高等問題， Open-Sora 還提出了基於蒸餾的優化策略， 並利用已訓練好的高質量模型進行初始化， 減少數據和時間需求。 同時， 重點訓練圖生視頻任務， 利用圖像特徵引導視頻生成， 加速高壓縮自編碼器收斂， 最終實現了推理速度和生成質量的 “雙贏”。

Open-Sora 團隊堅信， 高壓縮比視頻自編碼器將是未來視頻生成技術發展的關鍵方向。 目前初步實驗結果已展現出驚人的推理加速效果， 他們希望藉此吸引更多社區力量， 共同探索高壓縮比視頻自編碼器的潛力， 推動高效、低成本視頻生成技術更快發展， 讓 AI 視頻創作真正 “飛入尋常百姓家”。

3. 開源集結號!共赴AI視頻革命新徵程

今天，Open-Sora2.0正式開源! 我們誠摯邀請全球開發者、科研機構、AI 愛好者加入 Open-Sora 社區， 攜手共建， 共同推動 AI 視頻革命的浪潮滾滾向前， 讓視頻創作的未來， 更加開放、普惠、精彩!

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