Open-Sora项目视频生成稳定性问题解析与技术优化

在视频生成领域，Open-Sora作为开源项目一直致力于提升生成效果的可控性与多样性。近期项目中存在一个值得关注的技术现象：当用户使用相同提示词（prompt）进行多次视频生成时，输出结果呈现出高度相似性，这本质上反映了底层推理过程的随机性控制机制存在优化空间。

从技术实现角度看，视频生成模型的随机性通常由随机种子（random seed）控制。在早期版本中，系统可能存在默认种子固定或种子传递机制不完善的情况，导致每次生成过程实际上沿用了相同的初始化参数。这种现象在深度学习生成任务中并不罕见，类似于图像生成领域早期GAN模型存在的"模式坍塌"问题。

项目维护团队通过代码审查发现了这一机制缺陷，其核心修复方案包含两个技术层面：

1. 随机种子动态化：重构了推理管线中的随机数生成器调用逻辑，确保每次请求都能获得真正独立的随机初始化
2. 参数暴露优化：将种子参数作为可配置选项开放给用户，通过API或配置文件实现灵活控制

经过此次优化后，系统现在能够表现出符合预期的随机性特征。用户可以通过以下方式获得多样化输出：

• 显式指定不同随机种子值
• 使用系统自动生成的随机种子序列
• 结合提示词微调与种子调整实现更精细的控制

这种改进不仅提升了用户体验，也为视频生成任务的A/B测试、参数优化等研究场景提供了更好的技术支持。从项目演进的角度看，此类问题的及时发现和解决，体现了开源社区协作模式在算法工程化过程中的价值。未来随着模型的持续迭代，预期还将在生成多样性控制、风格一致性保持等方面进行更深度的技术探索。