阿里「轨迹可控版Sora」，告别「抽卡」，让视频生成更符合物理规律

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你规定路线，Tora 来生成相应轨迹的视频。 目前，扩散模型能够生成多样化且高质量的图像或视频。此前，视频扩散模型采用 U-Net 架构 ，主要侧重于合成有限时长（通常约为两秒）的视频，并且分辨率和纵横比受到固定限制。 Sora 的出现打破了这一限制，其采用 Diffusion Transformer（DiT）架构，不仅擅长制作 10 到 60 秒的高质量视频，而且还因其生成不同分辨率、各种纵横比、且遵守实际物理定律的能力而脱颖而出。 可以说 Sora 是 DiT 架构最有利的证明，然而，基于 Transformer 的扩散模型在有效生成可控动作视频方面还未被充分探索。 针对这一问题，来自阿里的研究者提出了 Tora，这是第一个面向轨迹的 DiT 架构，它将文本、视觉和轨迹条件同时集成在一起以生成视频。 Tora 的设计与 DiT 的可扩展性无缝契合，允许精确控制具有不同持续时间、宽高比和 ………………………………