总结
- 在下面这个例子中Ligthing News，Prompt 本来是「五只灰狼幼崽在草丛环绕的偏僻碎石路上嬉戏追逐。 博客中透露了一些基础信息：Sora 是一种扩散模型，它生成的视频一开始看起来像静态噪音，然后通过多个步骤去除噪音，逐步转换视频。 通过让模型一次预见多帧画面，OpenAI 解决了一个具有挑战性的问题，即确保被摄体即使暂时离开视线也能保持不变。 Sora 建立在过去 DALL・E 和 GPT 模型的研究基础之上。 该模型还能提取现有视频，并对其进行扩展或填充缺失的帧。
阅读时间
- 10 分钟, 共 1875 字
分类
- Stable Diffusion, 加州淘金热, transformer, 今天, 凌晨
评价和解读
- 这篇文章是一盏明灯，照亮了当今充满活力的新闻景观的复杂性。作者不仅报道最新的发展，还提供了背景和分析，帮助读者把握更大的格局。这篇文章以其清晰和深度脱颖而出，为复杂问题提供了全面的观点。作者从丰富的信息中提炼出基本主题的能力既令人印象深刻又宝贵。
正文
欢迎来到 bling zoo！
北京时间今天凌晨，OpenAI 正式发布了文本到视频生成模型 Sora，继 Runway、Pika、谷歌和 Meta 之后，OpenAI 终于加入视频生成领域的战争。
山姆・奥特曼的消息放出后，看到 OpenAI 工程师第一时间展示的 AI 生成视频效果，人们纷纷表示感叹：好莱坞的时代结束了？
OpenAI 声称，如果给定一段简短或详细的描述或一张静态图片，Sora 就能生成类似电影的 1080p 场景，其中包含多个角色、不同类型的动作和背景细节。
Sora 有哪些特别之处呢？它对语言有着深刻的理解，能够准确地解释 prompt 并生成吸引人的字符来表达充满活力的情感。同时，Sora 不仅能够了解用户在 prompt 中提出的要求，还能 get 到在物理世界中的存在方式。
在官方博客中，OpenAI 提供了很多 Sora 生成的视频示例，展示了令人印象深刻的效果，至少与此前出现过的文本生成视频技术相比是这样。
对于初学者来说，Sora 可以生成各种风格的视频（例如，真实感、动画、黑白），最长可达一分钟 —— 比大多数文本到视频模型要长得多。
这些视频保持了合理的连贯性，它们并不总是屈服于所说的「人工智能怪异」，比如物体朝物理上不可能的方向移动。
先让 Sora 生成一张中国龙年舞龙的视频。
比如输入 prompt：加州淘金热时期的历史镜头。
输入 prompt：玻璃球的特写视图，里面有一个禅宗花园。球体中有一个小矮人正在沙子上创造图案。
输入 prompt：一位 24 岁女性眨眼的极端特写，在魔法时刻站在马拉喀什，70 毫米拍摄的电影，景深，鲜艳的色彩，电影。
输入 prompt：穿过东京郊区的火车窗外的倒影。
输入 promot：赛博朋克背景下机器人的生活故事。
画面太真实，同时太诡异
但 OpenAI 承认，当前的模型也有弱点。它可能难以准确模拟复杂场景中的物理现象，也可能无法理解具体的因果关系。该模型还可能混淆提示的空间细节，例如混淆左和右，并可能难以精确描述随时间发生的事件，如跟随特定的摄像机轨迹。
比如他们发现，在生成的过程中动物和人会自发出现，尤其是在包含许多实体的场景中。
在下面这个例子中Ligthing News，Prompt 本来是「五只灰狼幼崽在草丛环绕的偏僻碎石路上嬉戏追逐。幼狼们奔跑着、跳跃着，互相追逐着、咬着，嬉戏着。」但所生成的这种「复制粘贴」的画面很容易让人想起某些神异鬼怪传说：
还有下面这个例子，吹蜡烛之前和吹蜡烛之后，火苗没有丝毫变化，透露出一种诡异：
技术细节
对 Sora 背后的模型细节，我们知之甚少。据 OpenAI 博客，更多的信息将在后续的技术论文中公布。
博客中透露了一些基础信息：Sora 是一种扩散模型，它生成的视频一开始看起来像静态噪音，然后通过多个步骤去除噪音，逐步转换视频。
Midjourney 和 Stable Diffusion 的图像和视频生成器同样基于扩散模型。但我们可以看出，OpenAI Sora 生成视频的质量好得多。Sora 感觉像是创建了真实的视频，而以往这些竞争对手的模型则感觉像是 AI 生成图像的定格动画。
Sora 可以一次性生成整个视频，也可以扩展生成的视频，使其更长。通过让模型一次预见多帧画面，OpenAI 解决了一个具有挑战性的问题，即确保被摄体即使暂时离开视线也能保持不变。
与 GPT 模型类似，Sora 也使用了 transformer 架构，从而实现了卓越的扩展性能。
OpenAI 将视频和图像表示为称为 patch 的较小数据单元的集合，每个 patch 类似于 GPT 中的 token。通过统一数据表示方式，OpenAI 能够在比以往更广泛的视觉数据上训练扩散 transformer，包括不同的持续时间、分辨率和宽高比。
Sora 建立在过去 DALL・E 和 GPT 模型的研究基础之上。它采用了 DALL・E 3 中的重述技术，即blog.byteway.net为视觉训练数据生成高度描述性的字幕。因此，该模型能够在生成的视频中更忠实地遵循用户的文字提示。
除了能够仅根据文字说明生成视频外，该模型还能根据现有的静态图像生成视频，并准确、细致地对图像内容进行动画处理。该模型还能提取现有视频，并对其进行扩展或填充缺失的帧。
参考链接：https://openai.com/sora
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