方案：VAE Encoder（视频压缩） -> Transform Diffusion （从视频数据中学习分布，并根据条件生成新视频） -> VAE Decoder （视频解压缩）
从博客出发，经过学术Survey，可以推断出全貌。一句话结论：
Sora是采用了Meta的 DiT (2022.12) 框架，
融合了Google的 MAGViT (2022.12) 的Video Tokenize方案，
借用Google DeepMind的NaViT (2023.07) 支持了原始比例和分辨率，
使用OpenAI DALL-E 3 (2023.09) 里的图像描述方案生成了高质量Video Caption（视频描述），即文本-视频对，实现了准确的条件生成。
百川2
Reward Model:
Prompt多样性：构造了一个200+细分类目的数据体系，尽可能覆盖用户需求，同时提升每类prompt多样性，从而提升泛化能力
Response多样性：用不同尺寸和阶段的百川模型生成答案，不使用其他开源模型（经验证无法提升RM准确率）
RM:
设计了一个三层分类系统全面覆盖所有类型的用户需求，包括6个主要类别、30个二级类别、200多个三级类别。
在奖励模型训练时，需要保证每个类别内的数据应该有足够的多样性，以确保奖励模型能够有更好地泛化性。
并且奖励数据中结果需要由Baichuan2模型生成，以确保数据分布的统一。
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