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C~A發表於2024-07-18

Sora

話不多說，上圖！

下面就是對sora的具體闡釋：

Sora是OpenAI推出的一款革命性的影片生成模型，能夠根據文字指令、靜態影像或影片生成長達60秒的完整影片。這一模型基於擴散式模型和自注意力深度學習機制，透過將影片片段轉換為靜態影像並去除噪音以達到清晰效果。

核心技術與功能

技術架構：

Sora結合了Diffusion和Transformer技術，並融合了Google的MAGViT和DeepMind的NaViT等方案，應用了OpenAI DALL-E 3影像描述方案。
使用獨特的CLIP模型架構，能夠生成高質量的影片描述。
基於Transformer架構的擴散模型，可以靈活地擴充套件影片內容，改變風格和背景環境。

影片生成能力：

能夠生成高度細緻的場景、複雜的多角度鏡頭以及富有情感的角色。
具備3D一致性、遠距離相干性和物體永續性等模擬功能。
可以實現對複雜物理運動和邏輯關係的準確捕捉，儘管目前仍存在一些侷限性。

應用範圍：

Sora在短影片、宣傳片、動畫電影等領域具有廣泛的應用前景。
對廣告業、電影預告片和短影片行業帶來巨大影響，甚至可能顛覆這些行業。
在傳媒領域推動智媒的發展，豐富元宇宙、長短影片和MR應用生態。

商業潛力與挑戰

商業化潛力：

Sora展現出明確的商業化潛力與應用路線，預計到2030年，全球/中國相關市場複合增長率將達45%/87%。
將進一步加深和拓寬OpenAI的護城河，少數巨頭將佔據底層演算法和模型的主導地位。

技術缺陷與挑戰：

目前Sora在處理複雜物理運動或邏輯關係時可能存在侷限性，例如混淆文字表達或不符合現實世界的物理關係認知等。
需要更豐富的資料和更強的算力來最佳化其效能。
存在監管難題和版權、隱私等問題，需要與各方合作確保安全使用。

行業影響與未來趨勢

行業影響：

Sora的出現為影片領域帶來了巨大的想象空間，突破了人類在專業能力上的限制，被譽為“世界模擬器”。
對於沒有成熟運營、設計、策劃團隊的中小商家來說，Sora的智慧生成可以實現內容生產的低成本化。

未來趨勢：

隨著業內追趕態勢，市場上可能會出現更多類似Sora的模型和產品，促進使用者採用率和需求的進一步增長。
Sora有望撬動AI多模態應用新熱度，對傳媒領域帶來存量提質增效和新增應用場景。

Sora作為一款先進的影片生成模型，在技術架構、影片生成能力和應用範圍等方面都展現了強大的潛力和優勢。然而，它也面臨著一些技術和監管上的挑戰，需要持續最佳化和改進以實現更廣泛的應用和更大的商業價值。

Sora影片生成模型的技術細節和原理是什麼？

Sora影片生成模型是OpenAI於2024年2月16日釋出的一項革命性技術，旨在透過文字提示、靜態影像或現有影片生成或擴充套件高質量的影片內容。該模型在多個方面展現了顯著的技術優勢和創新。

技術細節與原理

1. 擴散模型與Transformer架構

Sora基於擴散模型（Diffusion Model），其核心機制是從一個看起來像靜態噪聲的影片開始，逐步去除噪聲，最終生成清晰的影片。這種模型能夠處理影片和圖片中時空片段的潛在程式碼，並利用Transformer架構來捕捉前後文全域性關係，從而實現每一幀影像的精確生成以及前後時空的一致性。

2. 影片補丁（Patch）

Sora使用了“影片補丁”（Patch）這一高度可擴充套件且有效的表示形式。影片補丁將影片資料轉化為較小的資料單元，類似於GPT中的token，這使得模型能夠在不同型別的影片和影像上進行訓練。這些補丁作為資料的有效提示，幫助模型更好地理解和生成複雜的視覺場景。

3. 大規模訓練與語言理解

Sora採用了大規模訓練的方法，並結合了DALL·E 3中的重述技術和ChatGPT的大語言模型，以提高模型的語言理解能力。具體來說，Sora利用重新字幕技術生成高度描述性的字幕，並將簡短的使用者提示轉換為詳細的描述，從而生成與提示更匹配的高質量影片。

4. DiT模型與解碼器

Sora的核心技術之一是DiT（Denoising Diffusion Transformer）模型。該模型將影片壓縮到低維潛在空間中，並將其分解為補丁，然後在低維空間中進行訓練。透過逐步新增高斯噪聲並學習如何逆向去除噪聲，DiT模型能夠生成新資料。最後，模型透過對應的解碼器，將生成的元素對映回畫素空間，完成影片生成任務。

5. 功能特點

長時長影片生成：Sora可以一次性生成長達60秒的高保真影片，這在當前的AI影片生成領域中是一個重大突破。
複雜場景與細節：Sora能夠生成包含精細複雜場景、生動角色表情以及複雜鏡頭運動的影片，確保三維空間中的人物和場景元素保持一致性。
多模態輸入：除了文字提示外，Sora還支援根據靜態影像或現有影片進行擴充套件和生成。
靈活取樣與全解析度輸出：Sora具有靈活取樣和全解析度輸出的功能，可以快速建立不同裝置的原始寬高比內容。

總結

Sora影片生成模型透過結合擴散模型、Transformer架構、影片補丁技術、大規模訓練和語言理解能力等先進技術，實現了在影片生成領域的多項突破。

Sora在處理複雜物理運動和邏輯關係時的具體侷限性有哪些？

Sora在處理複雜物理運動和邏輯關係時存在以下具體侷限性：

無法準確模擬複雜物理現象：儘管Sora能夠理解使用者指令並生成影片，但其在模擬複雜場景中的物理特性方面仍存在困難。例如，它可能難以準確模擬玻璃杯傾倒、食物咬痕等複雜的物理運動，並且無法推演時間變化。
混淆因果關係和空間細節：Sora有時會創造出不符合現實世界物理關係認知的畫面，特別是在處理複雜、繁瑣的物理運動時，可能無法準確模擬因果關係或推演時間變化。此外，該模型還存在混淆部分畫面中文字表達的可能性，如廣告牌標語不合邏輯或不成文字。
難以精確描述隨時間變化的事件：Sora可能無法準確模擬複雜場景的物理原理，並且可能無法理解因果關係，混淆提示的空間細節，難以精確描述隨著時間推移發生的事件。
對牛頓定律等物理規律的掌握不足：一些外部專家猜測，Sora很難將物理世界中的牛頓定律、湍流方程和量子學定理等規律一條一條在模型中顯式羅列出來，這可能是由於神經網路模型的湧現之力所限。
影片時長限制：Sora生成的影片時長有限制，最長只能生成60秒的影片，對於更長的影片片段，Sora會使用預訓練模型進行處理。

目前OpenAI如何解決Sora模型在資料隱私和版權方面的挑戰？

目前，OpenAI在解決Sora模型在資料隱私和版權方面的挑戰方面採取了多種措施。首先，儘管有報導指出Sora模型的資料集可能包括未經許可獲取的大量書籍及其他版權材料，引發了關於是否遵守智慧財產權法和資料採集倫理標準的爭議，但OpenAI聲稱在訓練Sora時使用了“公開可用”和“已許可”的內容。

為了應對這些挑戰，OpenAI採取了一系列安全措施和對抗性測試。例如，在產品中使用Sora前，OpenAI承諾將由專家對模型進行對抗性測試，以評估其危害或風險，並核查並拒絕包含極端暴力、性騷擾、歧視、恐怖主義、仇恨影像、他人IP等文字輸出的內容。此外，Sora內建的文字提示過濾器可以篩選傳送給模型的所有提示，阻止對暴力、色情、仇恨言論以及名人肖像等敏感或不適當內容的請求。影片內容過濾器也能檢查生成的影片幀，遮蔽違反OpenAI安全政策的內容。

雖然OpenAI已經採取了一些措施來緩解資料隱私和版權方面的挑戰，但仍有公眾對其處理敏感資料問題上的透明度和有效性表示擔憂。

Sora對廣告業、電影預告片和短影片行業的具體影響有哪些例項？

Sora對廣告業、電影預告片和短影片行業的具體影響主要體現在以下幾個方面：

降低影片製作成本和門檻：Sora能夠幫助直播賣家高效地從長達數小時的直播中剪輯出亮點，並進行混剪和配音等處理，實現內容生產的低成本化。此外，Sora降低了影片製作的門檻和成本，將顛覆廣告業、電影預告片、短影片行業和遊戲等領域。
提高內容創作質量和效率：Sora的出現極大地提升了短影片的內容供給和創作質量，可能使短劇重心迴歸高質量劇本創作。它還能快速、準確地生成生動的現場影片，提高新聞報導的時效性。
個性化廣告推送：在廣告推送方面，Sora可以透過收集特定使用者的偏好和興趣來定製專屬廣告內容，提高顧客購買慾望和品牌忠誠度。
電影預告片和社交媒體宣傳影片的製作：對於即將上映的電影或電視節目，使用Sora可以簡化預告片或社交媒體宣傳影片的製作過程，只需輸入關鍵情節或場景的簡短描述便能渲染出精選內容彙編的短影片，縮短製作週期的同時還能節省一定的製作成本。
促進技術創新和應用想象：Sora代表了AI賦能的新階段，將為自學發展、人才培訓、科學研究、產品研發等多個領域帶來技術革新和應用想象。
改變內容產業的成本結構和資源支撐體系：短期內，Sora將直接改變很多內容產業的成本結構以及資源支撐體系，長期來看，其構建的基於三維物理世界來創造數字原型的強大引擎，將給一些產業帶來深遠影響。
可能引發行業內的就業變化：雖然Sora的問世可能會導致設計師、攝影師和後期製作崗位需求的大量減少，但對於擁有自身風格和調性的創作者來說，Sora只能起到輔助作用。同時，也有觀點認為，儘管Sora帶來了效率上的提升，但並不是說不需要人了，影片行業還有很多的環節不能被替代，比如創意。

未來市場上類似Sora的影片生成模型有哪些，它們的主要區別和優勢是什麼？

未來市場上類似Sora的影片生成模型主要有以下幾款：Runway和Pika。這些模型與Sora的主要區別和優勢如下：

影片時長：

Sora：能夠生成長達60秒的影片，這是目前市場上其他模型難以匹敵的。
Runway和Pika：雖然具體時長未明確提及，但它們在影片時長方面可能不如Sora長，通常只能生成5秒以內的短影片。

場景複雜度和逼真度：

Sora：可以生成主題精確、背景細節複雜的場景，並且影片效果逼真。此外，Sora還能夠實現多角度鏡頭切換，保持前後一致性。
Runway和Pika：相比之下，它們在處理複雜場景和多角度鏡頭方面的能力可能較弱，無法生成如此高質量和細節豐富的影片。

物理規律的掌握：

Sora：在對物理規律的掌握方面表現不俗，例如在汽車行駛影片中，汽車影子與車身始終契合。
Runway和Pika：這方面的能力可能不如Sora強，因為它們缺乏足夠的資料標註和清洗工作量，導致模型在邏輯性和連續性方面的表現不如Sora。

多模態能力：

Sora：不僅支援文字生成影片，還具備影像生成影片等能力，並能執行各種影像和影片編輯任務。
Runway和Pika：雖然也具備一定的多模態能力，但在綜合應用和擴充套件性方面可能不如Sora全面。