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简介

OpenAI 的最新项目 Sora 真正颠覆了人工智能对于视频生成的认知。Sora 不仅仅是一个视频生成器，它是一种能够理解用户需求并将其转化为高质量视频的革命性工具。通过深度学习和模拟物理世界的方式，Sora 能够准确地生成用户所需的视频内容，并且具备出色的视觉质量。
Sora 的工作原理令人惊叹。它能够根据用户提供的提示，理解这些提示在物理世界中的表现方式。这意味着它不仅能够理解用户的需求，还能够将这些需求转化为在视频中看得到的实体。无论是多角色、特定类型的运动，还是特定主题和背景，Sora 都能准确地呈现出来。

该模型对语言的理解能力非常深入，因此能够精准地解释用户的提示，并生成引人注目、生动且情感丰富的角色。此外，Sora 还能够在单个视频中创建多个镜头，以确保角色和视觉风格的连贯性。
Sora 使用了一种称为扩散模型的技术。它通过一系列步骤逐渐转换视频，从一个看起来像静态噪声的视频开始，逐步去除噪声并生成最终的视频。这种方法使得 Sora 能够一次性生成整个视频，或者扩展已有视频的长度，使其更长。

类似于 GPT 模型，Sora 也采用了变压器架构，这使得它具备了卓越的扩展性能。它将视频和图像表示为称为补丁的更小数据单元的集合，通过统一数据表示的方式，Sora 能够在更广泛的可视数据上进行训练，跨越不同的持续时间、分辨率和宽高比。
Sora 的安全性也备受关注。在发布之前，OpenAI 采取了多项重要的安全措施。他们与红队成员合作，这些专家擅长处理错误信息、仇恨内容和偏见等问题，对模型进行了对抗性测试。此外，OpenAI 还开发了工具来检测误导性内容，并建立了强大的图像分类器，用于检查生成的视频以确保符合使用策略。
总的来说，Sora 的推出标志着人工智能在视频生成领域的重大进步。尽管它具有许多优点，如视频效果的时间长、多角色和多镜头等，但也存在一些缺点。然而，随着时间的推移和技术的进步，相信 Sora 将会不断改进，并为用户带来更加优质、丰富的视频体验。
Sora的工作原理类似于OpenAI的图像生成人工智能工具DALL-E。用户输入想要的场景，Sora就会返回一个高清视频剪辑。Sora还可以生成受静态图像启发的视频剪辑，并扩展现有视频或填充缺失的帧。
随着聊天机器人和图像生成器逐渐渗透进入消费者和商业领域，视频创作很可能成为生成式人工智能的下一个前沿领域。尽管这种创新将会激发人工智能爱好者的热情，但随着全球重要政治选举的临近，新技术也引发了严重的错误信息担忧。根据机器学习公司Clarity的数据显示，人工智能生成的深度假信息数量同比增长了900%。
在这一趋势下，OpenAI推出了名为Sora的视频生成人工智能工具，意在与Meta和谷歌等公司的竞争对手展开角逐。早在1月份，谷歌就宣布推出了Lumiere。此外，其他初创公司也相继推出了类似的人工智能工具，如Stability AI，该公司推出了名为Stable Video Diffusion的产品。而亚马逊也发布了“与Alexa一起创造”（Create with Alexa）项目，专门用于生成基于提示的短篇儿童动画内容。
目前，Sora仅限于生成一分钟或更短的视频。OpenAI在微软的支持下，将多模态——文本、图像和视频生成的结合——作为其提供更广泛的人工智能模型套件的目标。
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在11月接受CNBC采访时表示：“世界是多模态的。如果你想想我们作为人类处理世界和与世界互动的方式，我们看到的东西，我们听到的东西，我们说的东西——世界比文字大得多。所以对我们来说，文本和代码作为单一的模式，单一的接口，我们可以拥有这些模型有多强大，它们能做什么，总是感觉不完整。”
截至目前，Sora仅供一小部分安全测试人员或“红队”使用，他们测试该模型在错误信息和偏见等方面的漏洞。除了在其网站上可以找到的10个样本片段外，该公司还没有发布任何公开演示，并表示将在周四晚些时候发布随附的技术论文。
OpenAI还表示，他们正在构建一个“检测分类器”，可以识别Sora生成的视频片段，并计划在其输出中包含某些元数据，以帮助识别人工智能生成的内容，这与Meta今年大选年用来识别人工智能生成的图像的方法相似。
Sora采用了扩散人工智能模型，与ChatGPT一样，它使用了谷歌研究人员在2017年提出的Transformer架构。
OpenAI在声明中写道：“Sora是能够理解和模拟现实世界的模型的基础。”

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