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Sora是什么

回答

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。

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参考资料

问:Sora 是什么?

Sora是OpenAI发布的一个文本到视频的生成模型。它可以根据描述性的文本提示生成高质量的视频内容。Sora的能力标志着人工智能在创意领域的重大飞跃,它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,虽然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。

视频模型:Sora

卷疯了卷疯了,短短十几小时内,OpenAI和谷歌接连发布核弹级成果。国内还没睡的人们,经历了过山车般的疯狂一晚。就在刚刚,OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora。简单来说就是,AI视频要变天了!它不仅能够根据文字指令创造出既逼真又充满想象力的场景,而且生成长达1分钟的超长视频,还是一镜到底那种。Runway Gen 2、Pika等AI视频工具,都还在突破几秒内的连贯性,而OpenAI,已经达到了史诗级的纪录。60秒的一镜到底,视频中的女主角、背景人物,都达到了惊人的一致性,各种镜头随意切换,人物都是保持了神一般的稳定性。

Sora 原理解释

本技术报告侧重于(1)我们将各类视觉数据转换为统一表示的方法,该方法使得大规模训练生成模型成为可能,以及(2)对Sora能力和局限性的定性评估。模型和实现细节不包括在本报告中。Much prior work has studied generative modeling of video data using a variety of methods,including recurrent networks,generative adversarial networks,autoregressive transformers,and diffusion models.These works often focus on a narrow category of visual data,on shorter videos,or on videos of a fixed size.Sora is a generalist model of visual data—it can generate videos and images spanning diverse durations,aspect ratios and resolutions,up to a full minute of high definition video.以往的许多研究通过使用各种方法对视频数据进行生成建模,包括循环网络、生成对抗网络、自回归变换器和扩散模型。这些工作通常关注于视觉数据的狭窄类别、较短视频或固定大小的视频。Sora是一个视觉数据的通用模型——它可以生成持续时间、纵横比和分辨率各异的视频和图像,长达一分钟的高清视频。

其他人在问
sora模型不同于其他同类模型的优势
Sora 模型不同于其他同类模型的优势主要体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:能够根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频,而早期模型通常只能生成短视频片段。生成的长视频具有高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性,从第一帧到最后一帧有良好的视觉一致性。 2. 处理复杂指令:展示了准确解释和执行复杂人类指令的显著能力,能生成包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景。 3. 数据预处理:能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像,拥抱视觉数据的多样性,在从宽屏 1920x1080p 视频到竖屏 1080x1920p 视频以及之间的任何格式上采样,而不会损害原始尺寸。在原始尺寸上训练数据显著改善了生成视频的构图和框架,实现更自然和连贯的视觉叙事。 4. 符合规模化定律:作为大型视觉模型,符合规模化原则,揭示了文本到视频生成中的几种新兴能力,是第一个展示确认新兴能力的视觉模型,标志着计算机视觉领域的一个重要里程碑。此外,还展示了包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等显著能力。
2024-10-30
sora 是什么工具
Sora 是一个大型视觉模型,具有以下应用和原理: 应用: 教育:能将文本描述或课程大纲转化为针对个别学习者特定风格和兴趣量身定制的动态、引人入胜的视频内容,还能将静态教育资产转换为互动视频,支持一系列学习偏好,增加学生参与度,使复杂概念更易于理解和吸引人。 游戏:生成动态、高保真视频内容和实时效果的真实声音,克服传统游戏开发的限制,为开发者提供创建响应玩家行动和游戏事件的不断发展的游戏环境的工具,创造前所未有的沉浸式体验,为叙事、互动和沉浸打开新的可能性。 原理: 类似于 DALLE3,在处理用户提供的文本提示时,可以利用 GPT 模型来扩展或优化提示。GPT 模型将简短的用户提示转化成更详细、更富有描述性的文本,有助于 Sora 更准确地理解并生成符合用户意图的视频。 用户提供文本提示,Sora 根据提示在潜在空间中初始化视频的生成过程。利用训练好的扩散模型,从初始化的时空潜伏斑块开始,逐步生成清晰的视频内容。 使用与视频压缩相对应的解码器将潜在空间中的视频转换回原始像素视频,并对生成的视频进行可能的后处理,如调整分辨率、裁剪等,以满足发布或展示的需求。
2024-10-09
微软 Sora 的论文
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
2024-08-08
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