手推14步拆解Sora：一文看懂视频生成的Diffusion Transformer原理
ProfTomYeh · x · 2026-08-05
尽管 OpenAI 的 Sora 已被关闭，但其核心架构 Diffusion Transformer (DiT) 深刻影响了当前的视频生成模型。本文通过 14 个步骤，以纯手工矩阵运算的方式拆解了 DiT 的工作流：
- 输入与分块：将视频像素切分为时空 patch，通过视觉编码器降维成潜变量。
- 扩散与条件：向潜变量添加噪声，并将文本提示和扩散时间步编码为缩放和偏移参数，通过自适应层归一化注入模型。
- 自注意力与生成：经过自注意力混合时空特征，通过前馈网络预测噪声。训练时计算 MSE 损失梯度进行反向传播；生成时则逐步去噪并重构视频。
核心要点：DiT 本质是一个预测噪声的 Transformer，视频以潜变量 patch 形式输入，而提示词和时间步仅作为算术缩放与偏移参与计算。
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