近期有关sora的好文推荐

Sora 是 OpenAI 发布的一个文本到视频的生成模型。 其能力标志着人工智能在创意领域的重大飞跃，能够根据描述性的文本提示生成高质量的视频内容。它不仅可以创造出逼真且充满想象力的场景，还能生成长达 1 分钟的一镜到底的超长视频，视频中的人物和场景具有很高的一致性和稳定性。 本技术报告侧重于：（1）将各类视觉数据转换为统一表示的方法，使大规模训练生成模型成为可能；（2）对 Sora 能力和局限性的定性评估。但模型和实现细节未在报告中包括。 目前 OpenAI 并没有公开发布 Sora 的计划，而是选择仅向少数研究人员和创意人士提供有限的访问权限，以便获取他们的使用反馈并评估技术的安全性。

以下是关于微软 Sora 论文的相关信息： 论文标题：Sora:A Review on Background,Technology,Limitations,and Opportunities of Large Vision Models 作者：Yixin Liu,Kai Zhang,Yuan Li,Zhiling Yan,Chujie Gao,Ruoxi Chen,Zhengqing Yuan,Yue Huang,Hanchi Sun,Jianfeng Gao,Lifang He,Lichao Sun 期刊：arXiv 发表时间：2024/02/27 数字识别码：arXiv:2402.17177 摘要：Sora 是一个文本到视频生成的人工智能模型，由 OpenAI 于 2024 年 2 月发布。该模型经过训练，可以根据文本指令生成逼真或富有想象力的场景的视频，并显示出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文全面回顾了文本到视频人工智能模型的背景、相关技术、应用、剩余挑战和未来方向。我们首先追踪索拉的发展，并研究用于构建这个“世界模拟器”的底层技术。然后，我们详细描述了索拉在从电影制作、教育到营销等多个行业的应用和潜在影响。我们讨论了广泛部署索拉需要解决的主要挑战和局限性，例如确保安全、公正的视频生成。最后，我们讨论了索拉和视频生成模型的未来发展，以及该领域的进步如何能够实现人类人工智能交互的新方式，提高视频生成的生产力和创造力。 背景：Sora 是一项重大突破，类似于 ChatGPT 在 NLP 领域的影响。Sora 是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，同时保持较高的视觉质量和引人注目的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧都具有渐进感和视觉连贯性。这是一个里程碑，对生成式 AI 的研究和发展产生了深远影响。如图 2 所示，Sora 在准确解读和执行复杂的人类指令方面表现出非凡的能力。该模型可以生成包含多个角色的详细场景，这些角色在错综复杂的背景下执行特定的动作。研究人员认为，Sora 不仅能熟练处理用户生成的文本提示，还能辨别场景中各种元素之间复杂的相互作用。此外，Sora 的进步还体现在它能够生成具有细微运动和交互描绘的扩展视频序列，克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉渲染的限制。这种能力代表了人工智能驱动的创意工具的飞跃，使用户能够将文字叙述转换成丰富的视觉故事。总之，这些进步显示了 Sora 作为世界模拟器的潜力，它可以提供对所描绘场景的物理和背景动态的细微洞察。为了方便读者查阅视觉生成模型的最新进展，研究者在论文附录汇编了近期的代表性工作成果。 您可以通过以下链接阅读论文原文：https://arxiv.org/abs/2402.17177

Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型，其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型，通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中，扩散模型被用来学习视频的分布，从而生成新的视频。 Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers（DiT），它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术，优化了视频生成。具体来说，Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示，然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁，以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记，为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始，模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上，生成的视频通过多步精炼过程出现，每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。 总的来说，Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器，它能够解析文本并理解复杂的用户指令，然后通过扩散模型生成视频。

Sora 是 OpenAI 发布的一个文本到视频的生成模型，可以根据描述性的文本提示生成高质量的视频内容。其能力标志着人工智能在创意领域的重大飞跃，有望将简单的文本描述转变为丰富的动态视频内容。 Sora 模型的发布，在技术界引起了广泛的关注和讨论，但目前 OpenAI 并没有公开发布 Sora 的计划，而是选择仅向少数研究人员和创意人士提供有限的访问权限，以便获取他们的使用反馈并评估技术的安全性。 We explore largescale training of generative models on video data.Specifically,we train textconditional diffusion models jointly on videos and images of variable durations,resolutions and aspect ratios.We leverage a Transformer architecture that operates on spacetime patches of video and image latent codes.Our largest model,Sora,is capable of generating a minute of high fidelity video.Our results suggest that scaling video generation models is a promising path towards building general purpose simulators of the physical world. This technical report focuses onqualitative evaluation of Sora’s capabilities and limitations.Model and implementation details are not included in this report. Sora is a diffusion model; given input noisy patches,it’s trained to predict the original “clean” patches.Importantly,Sora is a diffusion transformer.Transformers have demonstrated remarkable scaling properties across a variety of domains,including language modeling,computer vision,and image generation. In this work,we find that diffusion transformers scale effectively as video models as well.Below,we show a comparison of video samples with fixed seeds and inputs as training progresses.Sample quality improves markedly as training compute increases.Base compute32x compute

Sora 是 OpenAI 发布的一个文本到视频的生成模型，可以根据描述性的文本提示生成高质量的视频内容。从核心本质上看，Sora 是一个具有灵活采样维度的扩散变压器，有三个部分：时空压缩器、ViT 和类似 CLIP 的条件机制。Sora 将视觉数据转换成补丁，通过一个专门的网络来降低视觉数据的维度，提取一系列的时空补丁，作为变换器模型的输入令牌，然后通过预测输入噪声补丁的原始“干净”版本进行训练，结合了变换器架构，从而生成新的视频内容。

SORA是OpenAI开发的一款强大的文本到视频生成AI模型，具有以下主要能力: 1. 可以根据文本描述生成高质量的视频内容，长度可达1分钟。 2. 能够创造出包含多个角色、复杂动作和精细细节的场景。 3. 对物理世界有深入的理解，可以准确模拟物理特性和因果关系。 4. 擅长生成具有生动表情的角色，并能在视频中保持角色和视觉风格的连续性。 5. 可以根据静态图像生成视频，或者对现有视频进行扩展和补帧。 6. 具有一定的局限性，可能在模拟复杂物理场景、表达时间序列细节等方面存在问题。 总的来说，SORA是一款功能强大的文本到视频生成AI模型，在创造逼真、生动的视觉内容方面展现了出色的能力。它标志着AI在视频生成领域取得的重大进步。

以下是为您推荐的 AI 数据分析相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 实现方式：支持多维数据分析，包括 SQL 分析（分析平台自身使用情况）和个性化分析（上传数据自定义分析）。 结果展示：分析完成后展示结果数据的图表（折线图和柱状图可随意切换）和分析结论。 案例详情： 其他案例： 开发场景： 工作场景：

以下是为您推荐的项目型、任务型的 AI 整合工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具： Jira、Trello 等项目管理软件已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具： 微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑提供 AI 助手功能。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具： 部分 AI 工具能帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具： AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具： 如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 6. Dart： 是一款擅长智能化处理任务管理的项目管理工具，具有路线图、日历视图、文档处理等功能。 拥有用户友好界面、AI 功能（如自动填充特性和子任务自动生成），可高度自定义布局，轻松区分工作和个人任务。 集成了生成性 AI（如 ChatGPT），在规划和任务创建方面能为用户节约大量时间和精力。 随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。

以下为您推荐一些关于数字人直播的相关信息： 在电商领域，数字人直播带货可通过以下步骤实现： 1. 添加产品/介绍背景：若有自己的视频/图片素材可用自己的，没有则可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景：在剪映里把数字人扣下来，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能扣像，调整到合适大小和位置。 3. 添加字幕和音乐：智能识别字幕，可搜索或手动添加喜欢的音乐。 目前业界对数字人的定义尚未统一，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 在电商直播方面的探索结果： 1. 选择做电商直播并非因电商适合数字人，可能是前期宣传及未发现其他更好场景。 2. 数字人不能成为壁垒，配套的运营服务才是，续费客户多因服务而非数字人。 3. 店播中数字人直播效果较好，数据能与真人基本保持一致。 4. 建议商家别依赖数字人，单纯数字人甚至算不上辅助。 此外，还有几个领域数字人效果很棒，ROI 比电商还高。在店播场景下，实时互动必要性没那么高，多轮 AB 测效果差不多。 但目前直播可能需要收费，短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版。 由于不清楚具体的团队推荐，以上信息供您参考，希望对您有所帮助。

以下为您推荐一些免费的 AI 翻译软件： 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 翻译 PDF 的方法及相关工具： DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 视频自动字幕工具推荐： Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可以直接上传视频进行精准识别，并且可以对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。声称已经处理了 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言，有 98%的超高准确率。此外，用户还可以自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。 Arctime：可以对视频语音自动识别并转换为字幕的工具，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，并且支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外：国内知名的语音平台，支持视频智能字幕功能，转换的正确率比较高，并且支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些将线上视频转换成文字的应用推荐： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，能在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需注意是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看： 另外，为您推荐在线 TTS 工具 Voicemaker（https://voicemaker.in/），它可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。

以下是近期更新的一些虚拟陪伴产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，包括名人、动漫角色等，还能创建自己的角色并赋予其描述、图像、个性等特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至可发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 享受型虚拟陪伴方面：享受是人不用付出就能得到想要的。过去 20 年，互联网产品在让用户享受上有成熟方法论，如交互简便、流程便利、连接畅通、内容无限。但用这些标准衡量 AI 产品，尤其是虚拟陪伴产品时，能经受审视的不多。当前虚拟陪伴产品本质上是角色扮演对话工具，用户核心体验是和 AI 扮演的虚拟角色通过文字消息、图片消息、语音消息、语音通话、视频通话等方式聊天。 此外，主流虚拟陪伴产品以一问一答的多轮对话作为基础交互方式，通过更产品化的信息收集方式降低高质量 Prompt 获得的门槛。但仍有人表示不会使用此类产品。推荐大家收听如等播客。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

近期有以下新的 AI 产品： 1. 4 月下半月有 78 个 AI 新产品，包括 15 个初创企业的新产品（从开源和闭源角度划分）、39 个有用的和 10 个好玩的新产品（有用的部分从通用场景及垂直场景划分，并单列了模型训练、AI 安全、代码学习和 AI 代理等关注度较高的类别）、14 个大公司的新产品（如微软、谷歌、英伟达、苹果、Palantir 等）。 2. Google 在 I/O 大会上推出的新产品，如新一代 LLM PaLM2（在常识推理、数学和逻辑方面有所改进，编程能力好于 ChatGPT）、多模态大模型 Gemini、基于 PaLM2 运行的 Bard（向所有用户全面放开，并将逐步增加适配语言，具备多种功能）、Duet AI（Office Copilot 的竞品）。 3. 3 月底有 23 个 AI 新产品，包括 5 个来自大公司和成熟创业公司的新产品、9 个有用的、4 个有趣的和 5 个华人开发者所搭建的小产品。

WaytoAGI 近期有以下更新活动： 1. 8 月 1 日更新： 【线下⬇️】Founder Park，WaytoAGI 专属优惠为全票种八折（优惠码：WH87），Workshop 七折（优惠码：YP9X）。 【线上⬆️】，8 月 6 日截止，在即梦创作剧场，图片和视频片段作品都可投稿，获奖作品将获得 600 积分，活动链接：https://jimeng.jianying.com/aitool/activity?weekly_act_key=2024015dreaminaweeklychallenge 。 2. 8 月 15 日更新：，2024 年 7 月 26 日 9 月下旬，由中国科学技术馆和网易新闻发起，WaytoAGI 作为特别支持社区，即日起向全球征集 AI 音乐歌曲作品，通过专业评审评选出 10 首歌曲，将在 9 月下旬进行线下汇演，活动链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YEmhwULvUiRyp8k9noQchrJGnEh 。

大模型因其强大的语言理解和生成能力，在以下领域有比较火的应用场景： 1. 文本生成和内容创作：能够生成连贯、有逻辑的文本，用于撰写文章、新闻报道、诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：凭借自然语言处理能力，实现与人类自然对话，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助：可进行代码自动补全、bug 修复和代码解释，提升开发者编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，便于不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型能根据文本描述生成相应图像，未来可能拓展到视频内容生成。 此外，根据当前市场状况和分析，在企业中真正实施的模型解决方案主要集中在应用层面，利用模型强大功能发展出多种“模型应用”。尽管大型模型是一个综合体，但人们习惯从逻辑上分类和定义，寻找应用场景实际是为其能力寻找适当逻辑划分，明确在特定领域或范围的具体应用方向，并针对特定需求设定功能进行有目标的开发。基于大模型的产品（确切说是大型语言模型），都是“简约但不简单”。

电脑版的 GPT 图片显示不了的问题可能存在以下情况： 1. 对于 GPTs 试用链接，如果最后没有展示图片，可以问 GPT：“你没有展示图片给我！”或者“你没有把图片下载链接给我”。 2. 除了最后生成图片的过程中，有时候没法展示给用户，需要再多要一次，其他的问题基本调好了。如果觉得难度过于简单，可以试试让他加大难度等方法（在创作代码的时候就要求加大难度）。 3. 制作新春贺卡时，D3 画图时候“2024”这种数字显示不好。最后去掉了“2024”的数字，GPTs 字体图片显示的时候，有个 bug 不能显示图片预览，最后绕了一下，在提示词中使用 Markdown 语法来显示图片，同时图片存在了 github 的服务器上，没有存在 knowledge 中。但据说存在 knowledge 中也可以，次数到了还没测试。文字生成时，没法做到垂直和水平居中，目前依然有点小问题，可能得调整下代码。 中间还遇到过关于低于 13 岁孩子相关的判定，但原因不明，有待进一步摸透。