Open-Sora是由Colossal-AI团队开源的视频生成模型，旨在复现OpenAI的Sora视频生成产品。Open-Sora同样基于DiT架构，通过三个阶段训练：大规模图像预训练、大规模视频预训练和高质量视频数据微调，以生成与文本描述相符的视频内容。该开源解决方案涵盖了整个视频生成模型的训练过程，包括数据处理、所有训练细节和模型检查点，供所有对文生视频模型感兴趣的人免费学习和使用。

Open-Sora模型采用当前流行的Diffusion Transformer（DiT）架构，使用华为开源的PixArt-α高质量文本到图像生成模型，并通过添加时间注意力层将其扩展为生成视频。具体设计如下：

Open-Sora的训练复现方案参考了Stable Video Diffusion (SVD)的工作，分为三个阶段：大规模图像预训练、大规模视频预训练和高质量视频数据微调。通过这三个阶段的训练复现方案，Open-Sora模型能够逐步提升其视频生成的能力，从基础的图像理解到复杂的视频内容生成，最终达到高质量的视频生成效果。

在第一阶段，模型通过大规模图像数据集进行预训练，以建立对图像内容的基本理解。这个阶段的目的是利用现有的高质量图像生成模型（如Stable Diffusion）作为基础，来初始化视频生成模型的权重。通过这种方式，模型能够从图像数据中学习到丰富的视觉特征，为后续的视频预训练打下坚实的基础。

第二阶段专注于大规模视频数据的预训练，目的是增强模型对视频时间序列的理解。在这个阶段，模型通过大量的视频数据进行训练，以学习视频中的时序关系和动态变化。为了提高模型的泛化能力，需要确保视频题材的多样性。此外，模型在这个阶段会加入时序注意力模块，以更好地处理时间序列数据。这个阶段的训练会在第一阶段的基础上进行，使用前一阶段的权重作为起点。

最后一个阶段是对模型进行微调，使用高质量的视频数据来进一步提升生成视频的质量和真实感。在这个阶段，虽然使用的视频数据量可能比第二阶段少，但视频的时长、分辨率和质量都会更高。微调过程有助于模型捕捉到更加细致和逼真的视频内容，从而生成更加符合用户期望的视频。