diff --git a/_posts/2024-02-16-openai-sora-preview.md b/_posts/2024-02-16-openai-sora-preview.md
index 866a12f..c4e3cc1 100644
--- a/_posts/2024-02-16-openai-sora-preview.md
+++ b/_posts/2024-02-16-openai-sora-preview.md
@@ -27,10 +27,14 @@ Sora 与 Demo 一同发布了一篇技术文档：https://openai.com/research/vi
 
 > Our results suggest that scaling video generation models is a promising path ...
 
-在文档一开头，OpenAI 就表明了，Sora 的突破其实就是 scaling laws 的又一次表现。从语言大模型的成功里得到的灵感，只要有获取更多的高质量数据，并有效地利用起来，同时增大模型的参数，就能得到更好地效果。但其中难点有很多，例如怎样获取更多的高质量数据（1080p以上的视频数据以及对应的标注），以及怎样有效地利用起来 （像语言模型一样切分为 token 并进行训练）。OpenAI 这里主要讲了他们是怎样利用这些高质量的视频数据的。
+在文档一开头，OpenAI 就表明了，Sora 的突破其实就是 scaling laws 的又一次表现。从语言大模型的成功里得到的灵感，只要有获取更多的高质量数据，并有效地利用起来，同时增大模型的参数，就能得到更好的效果。但其中难点有很多，例如怎样获取更多的高质量数据（1080p以上的视频数据以及对应的标注），以及怎样有效地利用起来 （像语言模型一样切分为 token 并进行训练）。OpenAI 这里主要讲了他们是怎样利用这些高质量的视频数据的。
 
-OpenAI 也展示了在不同算力支持下，1 倍基准算力训练出来的模型基本只有个大致的色块，4 倍算力训练出来的模型与 Pika，Runway 等公司的模型效果相比更接近，有了比较清晰的轮廓，但是细节仍然模糊。但 32 倍算力训练出来的模型在细节、光影、一致性上就达到了接近实拍的效果。这里的算力 OpenAI 用的是 “training compute”，没有提数据量的变化，指的应该是同样数据量下，训练的 epoch 数量和 GPU 时长的变化。
+OpenAI 也展示了在不同算力支持下：
+- 1 倍基准算力训练出来的模型基本只有个大致的色块。
+- 4 倍算力训练出来的模型与 Pika，Runway 等公司的模型效果相比更接近，有了比较清晰的轮廓，但是细节仍然模糊。
+- 32 倍算力训练出来的模型在细节、光影、一致性上就达到了接近实拍的效果。
 
+这里的算力 OpenAI 用的词是 “training compute”，没有提数据量的变化，指的应该是同样数据量下，训练的 epoch 数量和 GPU 时长的变化。
 <video width="100%" poster="/img/in-post/sora/sora1.png" controls="" preload="none" type="video/mp4">  
 <source src="http://video.chendi.me/videos/Sora%20-%20%E7%AE%97%E5%8A%9B.mp4">  
 </video>
@@ -41,7 +45,7 @@ Scaling Law 也提到，要训练更长时间，就需要有更大的模型容
 
 ### 视频patch
 
-语言大模型之所以可以利用起全互联网的数据，很关键的一点就是在建模时，把文本拆成了以 “token” 为最小单位，不管什么语言，在什么场景，都可以把一篇文章拆成一个由 token 组成的序列。而对于视频来讲，这里也有一个类似的概念叫 patch，这个概念不是 OpenAI 这次提出的，之前何恺明等大神也用这个方法训练了图像的 transformer，达到了图像领域的 SOTA。Patch 的概念主要是让训练的过程可以更好的并行化。
+语言大模型之所以可以利用起全互联网的数据，很关键的一点就是在建模时，把文本拆成了以 “token” 为最小单位，不管什么语言，在什么场景，都可以把一篇文章拆成一个由 token 组成的序列。而对于视频来讲，这里也有一个类似的概念叫 patch，这个概念不是 OpenAI 这次提出的，之前何恺明等大神也用这个方法训练了图像的 transformer，达到了图像领域的 SOTA。Patch 的概念主要是让训练的过程可以更好地并行化。
 
 [![figure-patches](/img/in-post/sora/figure-patches.png)](/img/in-post/sora/figure-patches.png)
 
@@ -51,7 +55,7 @@ Scaling Law 也提到，要训练更长时间，就需要有更大的模型容
 
 **这两个用来生产 patch 的模型虽然篇幅不多，但我感觉是 OpenAI 能有效使用大量视频数据的关键。**Patch一定不是是每一帧对应一个 patch，因为文中也提到 Sora 在训练时，也把图片作为只有一帧的视频进行训练，说明一张图片也能生成 N 个 patch。从 OpenAI 数据驱动的风格来看，很可能这个 patch 与以往的定义不同，并不能直接映射到某一段数据上，只是一个人为定义的概念，其具体表示完全是由上面的两个模型生成的。
 
-由于视频 patch 的优雅设计，使得 OpenAI 可以使用不同分辨率、比率、时长的视频和图片进行训练，也一定程度上避免出现生成被裁切主体的情况。玩过 Stable Diffusion 之类的生图软件的同学应该知道，由于模型训练时把素材裁切成统一大小后进行了输入，所以当生成的图片大小与输入图片不一致时，很容易出现主体只出现一般的情况。OpenAI 的 patch 设计似乎也解决了这一点。
+由于视频 patch 的优雅设计，使得 OpenAI 可以使用不同分辨率、比率、时长的视频和图片进行训练，也一定程度上避免出现生成被裁切主体的情况。玩过 Stable Diffusion 之类的生图软件的同学应该知道，由于模型训练时把素材裁切成统一大小后进行了输入，所以当生成的图片大小与输入图片不一致时，很容易出现主体只出现一半的情况。OpenAI 的 patch 设计似乎也解决了这一点。
 
 <video width="100%" poster="/img/in-post/sora/sora2.png" controls="" preload="none" type="video/mp4">  
 <source src="http://video.chendi.me/videos/Sora%20-%20%E6%88%AA%E6%96%AD.mp4">  
@@ -59,12 +63,16 @@ Scaling Law 也提到，要训练更长时间，就需要有更大的模型容
 
 ### 复合数据
 
-在训练 Sora 时，数据集除了视频本身，还需要有**描述视频的文本**。对视频的描述越详细，模型就越容易捕捉到视频内的细节，但对视频进行细致的标注是很困难，也很昂贵的。
+复合数据，也就是由人工和算法​一起标注合成的数据。
 
-Sora 使用了和 Dall-E 3 类似的 Recaption 流程。Dall-E 3 的 Paper 里提到 OpenAI 基于 CLIP 训练了一个专门用来写图片内容的模型：https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf。这个模型不仅仅会写出图片内有什么，还会写出并不是主体的内容，例如角落摆放的饰品、图片里的文字内容、物品上的细小标志。用这个模型给大量图片生成细致的描述 （300字以上）后，大大提升了生成图片的可控性和细节的准确性。所以在 Dall-E 3 的成功背后，由大量的这样的复合数据在进行支撑，这个思路也被用于 Sora 的训练里。
+在训练 Sora 时，数据集除了视频本身，还需要有**描述视频的文本**。对视频的描述越详细，模型就越容易捕捉到视频内的细节，但对视频进行细致的标注是很困难，也很昂贵的。于是 OpenAI 就选择了让 AI 来​帮助标注视频。
+
+Sora 使用了和 Dall-E 3 类似的 Recaption 流程。Dall-E 3 的 Paper 里提到 OpenAI 基于 CLIP 训练了一个专门用来写图片内容的模型：https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf。这个模型不仅仅会写出图片内有什么，还会写出并不是主体的内容，例如角落摆放的饰品、图片里的文字内容、物品上的细小标志。用这个模型给大量图片生成细致的描述 （300字以上）后，大大提升了生成图片的可控性和细节的准确性。所以在 Dall-E 3 的成功背后，有大量的这样的复合数据在进行支撑，这个思路也被用于 Sora 的训练里。
 
 [![dall-e-data](/img/in-post/sora/dall-e-data.png)](/img/in-post/sora/dall-e-data.png)
 
+比如上面的图里，DSC 是Recaption模型生成的描述，明显比人工标注丰富了很多。
+
 Caption生成模型也被用在了 Sora 训练集的标注上，但具体流程文中没有写出。是给每个 patch 对应的采样图片进行 caption 生成？还是给整个视频进行1分钟大小的内容进行 caption 生成？文中也没有写是如何把文本描述和视频 patch 对应起来的。这个部分可能也是让 Sora 能如此成功的一个 trick。
 
 同时，Sora 在生成图片前，会先用 GPT 对用户输入的提示语进行优化，相当于是一个 “自动提示词工程”，从而让画面内容更丰富，更具有表现力。
@@ -81,7 +89,7 @@ Caption生成模型也被用在了 Sora 训练集的标注上，但具体流程
 
 ## 定性的能力边界测试
 
-技术文档里还对 Sora 的能力边界进行了不同的测试，[在昨天的文章中可以直观的感受到。](https://mp.weixin.qq.com/s/Ufs7__JmBAIKDGVErA5pcg)
+技术文档里还对 Sora 的能力边界进行了不同的测试，[在昨天的文章中可以直观地感受到。](https://mp.weixin.qq.com/s/Ufs7__JmBAIKDGVErA5pcg)
 
 OpenAI 也暴露出其目前的一些不足，例如在生成杯子破碎的时候，破碎的过程并不准确，模型不理解碎片是由杯子上出来的。就像盗梦空间一般，我们已经无法从画质上区分 Sora 生产的视频和实拍视频了，要区分是不是 AI 生产的视频，只能从很细小的细节里去找违反物理规律的动作。
 
@@ -94,7 +102,7 @@ OpenAI 也暴露出其目前的一些不足，例如在生成杯子破碎的时
 
 Sora 的出现把原本的很多“猜想”变成了可以尝试的事情。例如：
 - Sora 使用的 Video encoder 和 patch，会不会是视频压缩效率更高的一种方案？
-- Sora 生成的视频是不是能用来做为 NERF 的输入，做 3D 建模？
+- Sora 生成的视频是不是能用来作为 NERF 的输入，做 3D 建模？
 - Sora 是不是可以作为模拟器，给机器人做强化学习的 playground？
 - Sora 生成的 caption 是不是可以用来做视频索引，让视频剪辑工作者更容易找自己需要的素材？