Sora 是一个强大的视频生成模型，具有以下特点和使用方式：
此外，关于 Sora 的使用，各家 AI 最细致的教程几乎都在其官网上，例如 OpenAI 的综合文档：https://platform.openai.com/docs/overview ，API 使用：https://platform.openai.com/docs/api-reference ，API Playground：https://platform.openai.com/playground ，API 案例与答疑：https://cookbook.openai.com/ 。同时，请注意妥善保管 API Key，它是扣费凭证，不要泄漏。
We can also use Sora to gradually interpolate between two input videos,creating seamless transitions between videos with entirely different subjects and scene compositions.In the examples below,the videos in the center interpolate between the corresponding videos on the left and right.我们也可以使用Sora在两个输入视频之间逐渐插值，创建在完全不同的主题和场景构成之间的无缝过渡。在下面的例子中，中间的视频在左侧和右侧对应的视频之间插值。
帮我升级一下这个代码，完整重写：你不需要输出这篇文章的原始内容，而是通过OpenAI的API，生成这篇文章的缩略信息，并打印你假定我的OpenAI API key是（我这是一个假的Key）：Craze-Thursday-Vivo-50这是示例代码：[heading1]ChatGPT[content]为了满足你的要求，我们需要重写上述代码，以便首先抓取文章内容，然后使用假设的OpenAI API key（注意实际操作中需要替换为真实的API key）来生成文章的缩略信息。以下是整个过程的代码：首先，安装必要的库：接下来，使用以下代码：[heading3]运行看看效果[content]先复制第一段，运行试试然后是第二段，记得把Key改一下😊截图的时候我把key换成了疯四😊看一下生成结果：Sora是OpenAI发布的超强视频生成AI，通过处理各种视觉数据生成视频。它使用视频压缩网络和空间时间补丁来统一不同来源的数据，然后借助文本条件化的Diffusion模型生成与文本提示匹配的视觉作品。这种方法使Sora能够创造出高度创新和多样化的视频内容，跨越语言和视觉障碍，展现出AI在理解语言和创作视觉方面的强大实力。[heading3]Tips[content]API Key是你的扣费凭证，请永远妥善保管你的Key，不要泄漏各家AI最细致的教程，几乎都在他们的官网上，对于OpenAI来说：综合文档：https://platform.openai.com/docs/overviewAPI使用：https://platform.openai.com/docs/api-referenceAPI Playground：https://platform.openai.com/playgroundAPI案例与答疑：https://cookbook.openai.com/
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[4]，如图4所示。它有三个部分：（1）时空压缩器首先将原始视频映射到潜在空间。（2）ViT然后处理标记化的潜在表示，并输出去噪的潜在表示。（3）类似CLIP[26]的条件机制接收LLM增强的用户指令和可能的视觉提示，以指导扩散模型生成风格化或主题化的视频。经过多次去噪图4：逆向工程：Sora框架概览在这一步骤中，生成视频的潜在表示被获得，然后通过相应的解码器映射回像素空间。在本节中，我们的目标是对Sora使用的技术进行逆向工程，并讨论广泛的相关工作。