在OpenAI Sora的主要技术负责人跑去Google、多个报道指出OpenAI Sora在内部因质量问题而导致难产的节骨眼，Meta毫不客气发了它的视频模型“Movie Gen”，并直接用一个完整的评测体系宣告自己打败了Sora们。

而且更狠的是，Meta还“杀人诛心”，虽然这模型目前和Sora一样还没对外开放，但它把新模型的95页技术报告（没有开源，但包含很多细节）公开，并且告诉大家：

这模型不仅效果上打败了Sora，而且用了新的技术路线——也就是证明了Sora的技术路线在今天也不再是最先进的了。

各位文生视频玩家们，别“抄”Sora了。

“媒体基座模型”

准确说，Meta发布的是一系列模型，一个为了实现“AI生成媒体内容”而创建的一个组合。这也是这个技术论文的标题的意思：Movie Gen: A Cast of Media Foundation Models

这个组合包括：

最大的基础文生视频生成模型 Movie Gen Video ， 300 亿参数。

最大的基础视频生成音频模型 Movie Gen Audio ，130 亿参数。

进一步对 Movie Gen Video 模型进行后训练获得的 Personalized Movie Gen Video，用来根据个人的面部生成个性化视频。以及一种新的后训练过程，能够生成 Movie Gen Edit，用于精确编辑视频。

这些模型结合起来，可以用于创建最高 16 秒的逼真个性化高清视频（16 FPS）和 48kHz 的音频，并具备编辑真实或生成视频的能力。

在用户侧，能体验到的功能包括：

视频生成： 用户用一段文本提示能生成高清视频（1080p），最长可达 16 秒，帧率 高达16fps。对主体-客体关系，物流规律捕捉和摄像机的各种拍摄运动等也都完成的很好。

个性化视频生成： 用户可以上传自己的图像，结合文本提示，可以让自己出现在个性化的生成视频里。

精准视频编辑： 这是Meta重点强调的功能，除了可以对背景和风格做整体的修改，Movie Gen也提供了通过文本指令来添加、移除或替换元素的局部编辑功能。缺乏对视频的精确编辑能力，在目前视频生成产品中算是一大痛点。

音频生成： Movie Gen 不仅可以根据视频内容和文本指令生成高质量的各类音效和音乐，而且还可以做到与视频内容更高度的匹配与同步。这些音频最长可达 45 秒，而且Meta还表示，它们的音频模型可以生成任意长度视频的连贯音频。

这是它展示的一系列案例：

不用DiT了，用Llama大力出奇迹！

这其中，最重要的显然是文生视频部分。

根据论文介绍，Movie Gen Video是一个拥有300亿参数的基础模型，用于联合文本生成图像和视频，可以生成符合文本提示的高质量高清（HD）视频，时长最长可达16秒。该模型能够自然地生成多种纵横比、分辨率和时长的高质量图像和视频。模型通过联合预训练，处理约1亿个视频和约10亿张图像，通过“观看”视频来学习视觉世界。

这只是最基础的介绍，而最最重要的信息就是，它不再是一个DiT架构的模型，也就是和现在几乎所有最知名的文生视频模型架构都不一样。

用Meta视频生成团队的研究科学家Andrew Brown的话说，在这个项目里最大的发现就是：数据，算力和模型参数非常重要。然后把这个搭配上Flow Matching，就可以用一个最简单最流行的架构——也就是Meta自己的Llama，实现最强的视频模型。

这明显是冲着Sora诞生后，已经成为所有文生视频创业公司和大厂项目主流的DiT路线去的。

今天视频生成的技术路线里，扩散模型是背后最主流的思想。简单说，它通过逐步将噪声还原为图像或视频，生成过程是一个去噪的过程。具体地，扩散模型的生成过程通常是从随机噪声开始，逐步反向推导出与输入文本描述相对应的清晰视频帧。而DiT是把Transformer的能力引入到这个思想里，来更好完成模型对全局上下文信息的捕捉能力，本质上还是扩散的思路。

但Flow Matching则不再从这个扩散过程入手做训练，而是更“暴力”，直接寻找更抽象的“近路”，而不是一步步寻找找路过程里的脚印：

Flow Matching基于轨迹学习，它直接在潜在空间（latent space）中学习从输入噪声到目标视频序列的映射轨迹。它通过优化一个连续的ODE（常微分方程）系统，找到从初始随机分布到目标分布的最佳“路径”。

而Meta这次把Flow Matching直接加到Llama架构上，第一次彻底不用扩散的思路来做生成并打败了DiT路线的一众代表模型。

要实现这个效果，自然是离不开“大力出奇迹”的配套方法。

根据Meta的论文，他们使用了多达 6144 个 H100 GPU 训练了媒体生成模型，每个 GPU 的运行功率为 700W TDP，配备 80GB HBM3，采用 Meta 的 Grand Teton AI 服务器平台（Baumgartner 和 Bowman，2022）。在一台服务器内，有八个 GPU 通过 NVSwitch 进行均匀连接。服务器之间的 GPU 则通过 400Gbps RoCE RDMA 网卡相互连接。训练任务由 Meta 的全球规模训练调度器Mast进行调度。

扎克伯格囤的那些卡用在了哪里，用在了这。

除此之外，在这个详尽的论文里，Meta还介绍了在模型各个环节里的多个创新技巧。比如时空自动编码器（Temporal Autoencoder, TAE），通过它将视频和图像编码到压缩的时空潜在空间中，大幅减少生成视频时的计算量。这些技术让Meta可以“用一个更通用的架构来处理媒体生成任务”，它把图像和视频生成统一了起来。

简单说，Movie Gen用Llama大力出奇迹打败了Sora路线。

在Meta的各路人马对此次模型的宣传里，其实有一个很明显的意图：在证明了Sora路线不是最优路线后，它希望更多的开发者来基于Llama做文生视频的模型开发和研究。显然这对Meta的开源战略也很重要。

而另一个有意思的地方是，Meta这次的“模型家族”，其实不只是追求榜单和评测上的表现，它已经呈现出明显的实际应用导向，这让它本身看起来可能不会走开源路线，它的目标是用在Meta自己的社交媒体，乃至Orion为代表的下一代的计算平台生态里。

在Meta的官方博客里这样写道：

想象一下，您可以用文字提示来制作并编辑一个“日常生活”的动画视频分享到Reels，或者为朋友定制一个个性化的生日动画祝福，并通过WhatsApp发送给他们。随着创造力和自我表达的主导，可能性将是无限的。