Sora是OpenAI开发的一个文生视频AI大模型,能够根据文本指令创建现实和想象中的场景。Sora 旨在理解和模拟运动中的物理世界,以帮助解决需要真实世界互动的问题世界模拟器。Sora能够生成长达一分钟的视频,同时保持视觉质量和并准确反映用户给出的提示词。
Sora已经能够生成包含多个角色、特定类型的运动和精确的主题及背景细节的复杂场景。该模型不仅理解用户在提示中请求的内容,还理解这些内容在物理世界中的存在方式。目前,Sora已向红队成员(red teamers)开放,以评估关键领域的风险或危害,并向一些视觉艺术家、设计师和电影制作人提供访问权限,以获取如何使模型对创意专业人士最有帮助的反馈。
1、准确性和多样性: Sora 的显著特征之一是能够准确解释长达 135 个单词的长提示。它可以准确地解释用户提供的文本输入,并生成具有各种场景和人物的高质量视频剪辑。这一新工具可将简短的文本描述转化成长达 1 分钟的高清视频。它涵盖了广泛的主题,从人物和动物到郁郁葱葱的风景、城市场景、花园,甚至是水下的纽约市,可根据用户的要求提供多样化的内容。
2、强大的语言理解: OpenAI 利用 Dall-E 模型的 re-captioning(重述要点)技术,生成视觉训练数据的描述性字幕,不仅能提高文本的准确性,还能提升视频的整体质量。此外,与 DALL·E 3 类似,OpenAI 还利用 GPT 技术将简短的用户提示转换为更长的详细转译,并将其发送到视频模型。这使 Sora 能够精确地按照用户提示生成高质量的视频。
3、以图/视频生成视频: Sora 除了可以将文本转化为视频,还能接受其他类型的输入提示,如已经存在的图像或视频。这使 Sora 能够执行广泛的图像和视频编辑任务,如创建完美的循环视频、将静态图像转化为动画、向前或向后扩展视频等。OpenAI 在报告中展示了基于 DALL·E 2 和 DALL·E 3 的图像生成的 demo 视频。这不仅证明了 Sora 的强大功能,还展示了它在图像和视频编辑领域的无限潜力。
4、视频扩展功能: 由于可接受多样化的输入提示,用户可以根据图像创建视频或补充现有视频。作为基于 Transformer 的扩散模型,Sora 还能沿时间线向前或向后扩展视频。从 OpenAI 提供的 4 个 demo 视频看,都从同一个视频片段开始,向时间线的过去进行延伸。因此,尽管开头不同,但视频结局都是相同的。
5、优异的设备适配性: Sora 具备出色的采样能力,从宽屏的 1920x1080p 到竖屏的 1080x1920,两者之间的任何视频尺寸都能轻松应对。这意味着 Sora 能够为各种设备生成与其原始纵横比完美匹配的内容。而在生成高分辨率内容之前,Sora 还能以小尺寸迅速创建内容原型。
6、场景和物体的一致性和连续性: Sora 可以生成带有动态视角变化的视频,人物和场景元素在三维空间中的移动会显得更加自然。Sora 能够很好地处理遮挡问题。现有模型的一个问题是,当物体离开视野时,它们可能无法对其进行追踪。 而通过一次性提供多帧预测 ,Sora 可确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。
OpenAI的Sora模型,作为一种能够从文本指令创建视频的先进AI技术,可能会对多个领域带来深远的影响:
创意产业的变革:对于电影制作人、动画师、游戏设计师等创意专业人士而言,Sora可以成为一个强大的工具,使他们能够快速、低成本地将想象中的场景转化为视觉内容。这不仅可以加速创作过程,还可能激发新的艺术表现形式。
教育和培训:Sora能够创建详细的场景和复杂的故事情节,这可能被用于制作教育材料和模拟训练视频,为学生和专业人士提供更加互动和沉浸式的学习体验。
广告和营销:通过Sora,企业可以根据文本描述快速生成吸引人的广告视频,这能够大幅度降低制作成本和时间,同时提供高度定制化的营销内容。
内容创新:Sora打开了创作新型内容的大门,例如能够生成用户参与式故事、交互式视频以及根据观众反馈即时调整的娱乐内容。
新闻和报道:Sora可能用于生成新闻报道中的再现视频或模拟场景,帮助观众更好地理解复杂或遥远的事件。
信息的真实性:Sora生成的内容可能被用于制造误导性或虚假信息,这对社会信任和信息传播的真实性构成挑战。
版权和知识产权:自动生成的内容可能涉及到版权和知识产权的问题,尤其是当视频中包含特定的人物形象、商标或其他受保护元素时。
职业影响:虽然Sora能够增强创意过程,但它也可能引发关于自动化取代人类工作的担忧,特别是在内容制作领域。
伦理和道德考量:创建看似真实但实际上不存在的视频内容,可能引发关于伦理、道德以及对现实认知的影响的讨论。
总的来说,Sora展示了AI技术在视频创作方面的巨大潜力,但同时也强调了制定相应政策、伦理准则和技术措施的重要性,以确保这项技术的积极影响最大化,同时减少潜在的负面影响。
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