众所周知，开发顶级的文生图（T2I）模型需要大量资源，因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起，这也成为了 AIGC（人工智能内容生成）社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移，AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
Stability AI放出了号称能暴打闭源模型的Stable Diffusion 3的技术报告，采用DiT构架的新模型在灵活性和性能上都达到了新的高度。
随着 Sora 的爆火，人们看到了 AI 视频生成的巨大潜力，对这一领域的关注度也越来越高。
最近，OpenAI 视频生成模型 Sora 的爆火，给基于 Transformer 的扩散模型重新带来了一波热度，比如 Sora 研发负责人之一 William Peebles 与纽约大学助理教授谢赛宁去年提出的 DiT（Diffusion Transformer）。
根据 OpenAI 披露的技术报告，Sora 的核心技术点之一是将视觉数据转化为 patch 的统一表征形式，并通过 Transformer 和扩散模型结合，展现了卓越的扩展（scale）特性。
Reddit和OpenAI及谷歌，竟有着如此错综复杂的关系？最近，Reddit和谷歌双双官宣了一项6000万美元的合作协议，Reddit的数据将帮助谷歌训练AI模型。巧的是，Altman正是Reddit股东之一。
近期，DiT（Diffusion Transformer）论文的作者谢赛宁在朋友圈分享了他对 Sora 的看法，其中核心资源的排序是——人才第一、数据第二、算力第三，其他都没有什么是不可替代的。
2023 年年底，很多人都预测，未来一年将是视频生成快速发展的一年。但出人意料的是，农历春节刚过，OpenAI 就扔出了一个重磅炸弹 —— 能生成 1 分钟流畅、逼真视频的 Sora。
今日份炸弹又来了！深夜，Stability AI放出了Stable Diffusion 3.0，它采用了和爆火Sora同样的DiT架构，画面质量、文字渲染、复杂对象理解大提升，Midjourney、DALL-E 3都显得黯然失色了。
误会了误会了，被传为“Sora作者之一”的上交大校友谢赛宁，本人紧急辟谣。
