Open-Sora项目模型加载问题的解决方案解析

Open-Sora作为开源的AI视频生成项目，在其1.1版本发布后，用户在使用预训练模型进行推理时遇到了模型加载问题。本文将深入分析该问题的技术背景和解决方案。

问题背景

当用户尝试使用Open-Sora 1.1的预训练模型运行推理脚本时，发现现有的检查点工具(ckpt_utils.py)无法正确处理.safetensors格式的模型文件。这是由于项目初始版本主要支持传统的.ckpt或.pth格式，而1.1版本采用了更安全的.safetensors格式。

技术原理

.safetensors是Hugging Face推出的一种新型模型存储格式，相比传统PyTorch格式具有以下优势：

1. 安全性：避免恶意代码执行风险
2. 加载速度：支持快速懒加载
3. 跨平台：与框架无关的存储格式

解决方案

项目维护者提供了简洁有效的修改方案，只需在ckpt_utils.py文件中添加特定代码段：

elif ckpt_path.endswith(".safetensors"):
    from safetensors.torch import load_file
    state_dict = load_file(ckpt_path)
    missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
    print(f"Missing keys: {missing_keys}")
    print(f"Unexpected keys: {unexpected_keys}")

这段代码实现了：

1. 识别.safetensors后缀
2. 使用专用加载器读取文件
3. 非严格模式加载状态字典
4. 输出键值匹配情况

实践建议

1. 确保已安装safetensors包：pip install safetensors
2. 加载后检查missing_keys和unexpected_keys输出
3. 对于生产环境，建议测试加载后模型的推理效果
4. 关注项目更新，官方已将该修复合并入主分支

总结

Open-Sora项目从1.0到1.1的格式变化反映了AI社区对模型安全性的重视。理解不同模型格式的特点及加载方式，对于深度学习工程师来说是必备技能。随着生态发展，预计.safetensors将成为更多项目的首选格式。

对于Open-Sora用户，及时更新工具脚本并了解格式变化背后的技术考量，将有助于更好地使用这一强大的视频生成框架。