Artikeln presenterar LATTE som en öppen källkodsmodell liknande Sora, som använder Vision Transformer-arkitekturen för text-till-video-generering. Den förklarar övergången från 3D U-Net, som har begränsningar i konsistens och inlärningskapacitet, till Vision Transformer, som möjliggör global videogenerering och bättre hanterar rörelse och längre videolängder. Författaren har replikerat och gjort träningskoden för text-till-video för LATTE tillgänglig som öppen källkod, med steg för användare att träna sina egna Sora-alternativa modeller. Trots att LATTE presterar bra, särskilt med rörelse, noterar artikeln att dess prestanda är starkt beroende av kvantiteten och kvaliteten på träningsdata samt styrkan i dess förtränade bildmodell, vilket antyder att andra modeller kan prestera bättre. Träning av LATTE kräver betydande hårdvara, specifikt A100- eller H100-GPU:er med 80 GB minne.