什么是 Sora OpenAI？
OpenAI 不断开发人工智能来理解和复制物理世界的动态。目的是训练帮助个人解决现实世界交互问题的模型。OpenAI 推出文本视频生成器 Sora 后，世界见证了多媒体内容创作的革命性飞跃。Sora AI 是一款文本到视频生成器，能够生成具有高视觉质量的一分钟长的视频，并与用户提示保持一致。
目前，红队成员可以使用 Sora AI 来评估潜在的危害和风险。视觉艺术家、设计师和电影制作人还可以收集反馈，为创意专业人士完善模型。OpenAI是一家文本转视频生成器，它正在尽早分享其研究进展，以便与外部用户互动并接收反馈，从而让人们了解即将推出的人工智能功能。
Sora AI 生成具有多个角色、特定运动类型以及精确的主题和背景细节的复杂场景。该模型理解用户的提示以及这些元素如何存在于物理世界中。凭借深厚的语言理解能力，Sora AI 能够准确地解读提示并创造出表达生动情感的迷人角色。它可以在单个视频中生成多个镜头，保持角色和视觉风格的一致性。
Sora 的用例超出了文本到视频的范围，包括动画静态图像、连续视频和视频编辑。尽管 OpenAI 能力非凡，但它承认潜在的风险和道德问题，强调需要外部输入和反馈。您可以理解这个模型在我们日常生活中的关键性和重要性。例如，图形设计师可以将其用于图像动画、视频延续、编辑等。教育部门的教师可以为学生创建动画图像。它对于建筑学和生物学的学生也很有用。
Sora OpenAI 的用例
以下是Sora OpenAI的应用：
文本转视频：
Sora 擅长将文本指令转换为具有视觉吸引力的视频，使用户能够将想法无缝地转化为动态视觉内容。
图像动画：
该模型可以通过动画使静态图像栩栩如生，为静态视觉效果引入运动和活力。
视频继续：
Sora 可以扩展现有视频，提供场景和叙述的无缝延续，并增强讲故事的可能性。
视频编辑：
用户可以利用 Sora 执行视频编辑任务，例如更改视频中的背景或设置，展示其在增强和修改视觉内容方面的多功能性。
Sora OpenAI 是如何工作的？
Sora 的技术建立在DALL-E 3 技术的基础上。Sora AI 被 OpenAI 描述为扩散变压器，它采用去噪潜在扩散模型，并使用单个 Transformer 作为降噪器。在此过程中，通过对 3D“补丁”进行去噪，在潜在空间内创建视频，随后通过视频解压缩器将其转换为标准空间。为了增强训练数据，重新字幕涉及视频到文本模型，该模型可以为视频生成详细的字幕。
该模型的架构包括视觉编码器、扩散变压器和视觉解码器。
视觉编码器将视频压缩到潜在空间中，代表降维。
扩散变压器根据用户提示生成视觉补丁序列，视觉解码器反转编码，生成最终视频。
Sora OpenAI 的工作原理：
用于图像增强的去噪网络
Sora 利用降噪网络消除图像噪声，逐步产生干净、高质量的视觉效果。
训练涉及对数据集中的干净图像进行编码并预测添加的噪声，类似于前向扩散过程。
创新的图像生成技术
Sora 采用级联扩散和潜在扩散方法来生成高分辨率图像。
级联扩散从低分辨率图像开始，逐步上采样以实现高分辨率。
潜在扩散涉及将图像压缩为低分辨率潜在的、有效训练的去噪网络。
扩散变压器的灵活性和可扩展性
Sora 利用扩散变压器，在管理数据和计算资源方面提供灵活性和可扩展性。
缩放模型大小和令牌数量会对视频生成的质量产生积极影响。
有效处理可变图像尺寸：
通过在训练期间将补丁打包到单个序列中，可以有效地处理可变大小的图像。
这使得 Sora 能够生成具有不同纵横比的视频，适应各种分辨率。
利用重新字幕技术进行培训：
Sora 依靠 DALL-E 3 的重新字幕技术为文本-视频训练对生成描述性字幕。
大规模、高质量的数据集对于训练文本到视频模型至关重要。
长视频生成的不确定方法：
生成内容一致的长视频的确切方法仍不确定。
一种可能的方法涉及生成一组稀疏的关键帧并将它们用作生成剩余内容的条件。
增强能力的多种技术：
Sora 集成了潜在扩散模型、级联进化、重新字幕、扩散变换器和本地视觉变换器，以增强其功能的特定方面。
卓越的视频生成质量：
Sora 展示了卓越的视频生成质量，具有 3D 一致性、对象持久性以及与对象的物理交互。
尽管复杂物理场景建模存在局限性，但扩大训练过程已被证明是有效的。
令人兴奋的未来创新：
技术报告缺乏训练数据的详细信息，但 Sora 令人印象深刻的结果激发了人们对未来创新的兴奋。
Sora 擅长制作静态图像动画、创建循环视频以及输入视频之间的无缝转换。
Sora AI 展示了新兴特性，展示了对 3D 一致性、远程一致性、对象持久性、交互和模拟整个数字世界的理解水平。我们期待未来有更多像Sora AI这样的模型。