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微软 Sora 的论文

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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

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参考资料

微软37页论文逆向工程Sora，得到了哪些结论？

论文论文标题：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 is a text-to-video generative AI model,released by OpenAI in February 2024.The model is trained to generate videos of realistic or imaginative scenes from text instructions and show potential in simulating the physical world.Based on public technical reports and reverse engineering,this paper presents a comprehensive review of the model's background,related technologies,applications,remaining challenges,and future directions of text-to-video AI models.We first trace Sora's development and investigate the underlying technologies used to build this"world simulator".Then,we describe in detail the applications and potential impact of Sora in multiple industries ranging from film-making and education to marketing.We discuss the main challenges and limitations that need to be addressed to widely deploy Sora,such as ensuring safe and unbiased video generation.Lastly,we discuss the future development of Sora and video generation models in general,and how advancements in the field could enable new ways of human-AI interaction,boosting productivity and creativity of video generation.摘要翻译（由计算机程序完成，仅供参考，内容以英文原文为准）：

微软37页论文逆向工程Sora，得到了哪些结论？

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。所属学科：[计算机](https://www.linkresearcher.com/searchall?tab=theses&filters.subject=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA&query=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA)[阅读论文原文](https://arxiv.org/abs/2402.17177)一篇论文回顾Sora文生视频技术的背景、技术和应用。

微软37页论文逆向工程Sora，得到了哪些结论？

在这种情况下，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。

其他人在问
Sora是什么
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。
2024-08-26
sora背后的核心技术是啥
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。
2024-06-10
sora是什么
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
2024-06-04
什么是 Sora 能否简单介绍一下？
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。
2024-05-20
SORA有什么能力
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。
2024-04-23
近期有关sora的好文推荐
近期有关 Sora 的好文推荐如下： 1. ：这篇论文由微软研究院的研究者撰写，对 Sora 进行了全面的综述，包括其背景、相关技术、应用、现存挑战和未来发展方向。 2. ：这篇文章对 Sora 的技术报告进行了详细分析，给出了大致的技术猜测。
2024-04-18
微软AI证书考取的流程是什么
考取微软AI证书的流程通常包括以下几个步骤： 1. 选择证书：确定你想要考取的微软AI证书类型，例如"Azure AI Engineer Associate"（AI102）或"Azure AI Fundamentals"（AI900）。 2. 了解考试内容：访问微软官方网站，了解所选证书的考试大纲、测试的技能点以及考试要求。 3. 学习准备：根据考试大纲，通过官方或第三方提供的教材、在线课程、实验室练习和模拟考试进行学习。 4. 获取学习资源：利用微软提供的资源或参加微软官方认证的培训课程来准备考试。 5. 注册考试：在准备好之后，在微软认证的考试平台上注册并安排考试时间。 6. 参加考试：在预定的时间和地点参加考试，考试可能包括多种题型，如单选题、多选题、判断题等。 7. 考试通过：考试合格后，你将获得微软颁发的AI证书。 8. 认证续订：某些微软认证可能需要定期续订，以保持认证的有效性。 具体步骤可能会有所变化，建议访问微软官方认证页面或相关资源获取最新信息。以下是一些微软AI证书的官方链接，你可以访问了解更多详情： 此外，根据搜索结果，还有一些博客和论坛提供了关于微软AI证书考取的经验和指南，你可以作为参考：
2024-06-13
微软桌面端可以使用GPT-4o吗
微软最新推出的 AIPC 可以使用GPT4o。
2024-05-21
能将论文形成总结的AI
在论文写作领域，AI 技术提供了多方面的辅助，以下是一些相关的工具和方法： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑使用以下工具： Scite.ai：是一个创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，增强对科学文献的洞察。 Scholarcy：能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 关于总结长文档，由于 GPT 具有固定的上下文长度，不能在单个查询中总结太长的文本。要总结长文档，如一本书，可以使用一系列查询来总结文档的每一部分，部分总结连接并再次总结，递归进行直至完成。若需使用早期章节信息理解后期章节，在总结某一点内容时，可包括前文的运行总结。OpenAI 在使用 GPT3 的变体进行的之前的研究中，已研究过此程序对总结书籍的有效性。
2024-09-17
可以找最新研究论文的平台工具
以下为您推荐一个可以查找最新研究论文的平台工具：Cambrian：AI 研究的副驾驶（https://www.cambrianml.org/）。该平台能够搜索超过 24 万篇机器学习论文，获取当天的论文，生成研究见解，并自动化文献综述。用户还可以在该平台与网络中的人分享论文、书签和文件夹，或者公开个人资料展示自己的想法。
2024-09-16
可以找最新研究方向论文的智能体
以下是关于具身智能的相关信息： 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力，执行能力是技术难点，涉及硬件设计，从执行角度来说，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。在移动方面，如二足机器人、四足机器狗、轮式机器人在各种地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。 相关研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法使智能体能够理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别。 相关论文如《Catalyzing nextgeneration Artificial Intelligence through NeuroAI》，链接为：https://www.nature.com/articles/s4146702337180x 。 具身智能的测试如 Coffee test：一台机器需要进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡：找到咖啡机，找到咖啡，加水，找到一个杯子，然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址：https://analyticsindiamag.com/turingtestisunreliablethewinogradschemaisobsoletecoffeeistheanswer/ 。 此外，DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能，Nature 发表了相关研究成果，研究人员在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类的行为，被视为向人工通用智能（AGI）迈进的一大步。
2024-09-16
如何用AI写论文综述
利用 AI 写论文综述可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文综述的主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：通过 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：利用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：使用 AI 审阅工具检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，用 AI 抄袭检测工具确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，使用 AI 写东西时，可以让它草拟初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。还可以将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的更好建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子等。也可以像使用实习生一样，让 AI 帮忙写邮件、创建销售模板、给出商业计划的下一步等。
2024-09-15
如何利用ChatGPT写优质论文
以下是利用 ChatGPT 写优质论文的一些方法： 1. 精简和重塑段落：可以利用 ChatGPT 来半自动化地缩短学术论文摘要，辅助自动笔记记录。 2. 清晰表达观点：在撰写学术论文（比如摘要和提案）及其他类似文档时，ChatGPT 能帮助清晰、简洁地表达观点。 3. 英语语法纠错：对于非英语母语者，ChatGPT 在这方面表现出色。可以请它不仅重写，还突出并解释错误，以改进写作并在学习中提高。 此外，ChatGPT 是以“词”为单位进行文本生成的。每一步都会生成一个带有概率的单词列表，但如果总是选择概率最高的单词，通常会得到平淡的文章，有时随机选择排名较低的单词，能得到更有趣的文章。
2024-09-12
用哪个AI工具可以写论文的调研报告
以下是一些可以用于写论文调研报告的 AI 工具： 1. Kimi：https://kimi.moonshot.cn/ 2. 其他任何 AI 工具也可以，越智能的大模型，输出质量会更好，有条件的推荐使用 ChatGPT4o。 写调研报告的实现思路如下： 1. 先确定整个调研报告的大纲目录。可以参考老师发的示例报告，用手机识别目录截图。 2. 确定整体的语言风格和特色。例如，调研报告一般和论文差不多，语言风格通常是“逻辑清晰，层层递进，条理分明”。可以把范文丢给 Claude 2 让其总结语言风格，但不要过于限制 GPT4，否则可能影响输出效果。 3. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。可以在 workflow 当中设置一个循环结构，在其生成一段章节内容后，您同意后再进行下一章节的内容，否则重新生成。 4. 在生成内容之前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件，查询相关信息后，再来撰写报告章节部分。
2024-09-09