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在本页
  • 一、Sora产品说明
  • 二、Sora主要功能
  • 三、Sora使用场景
  • 四、Sora的优势和不足
  • 五、如何使用Sora
  1. Sora 教程
  2. 基础篇

Sora 基础介绍(中文)

上一页基础篇下一页Sora 官网介绍(English)

最后更新于1年前

Sora是美国人工智能研究组织OpenAI开发的文本到视频模型。这是一款革命性的AI工具,它能够根据文本指令生成现实且富有想象力的场景视频。Sora的出现,标志着AI在视频内容创作领域的重大突破,为视频制作、广告、娱乐、教育等多个行业带来了新的可能。

Sora 官网:

一、Sora产品说明

Sora模型是由OpenAI开发的先进AI模型,它具备理解和复现现实世界动态的能力。这项技术的目标是在视频生成领域达到前所未有的真实感。Sora可以从基本的文本描述中创建出色的视频场景,并且具备理解现实世界物理规则的能力,从而生产出准确有趣的视频内容。

它能够在几秒钟内生成高品质、长达一分钟的视频,这些视频可以是基于特定主题的指令生成的,如时尚女性在东京霓虹灯闪烁的街道上行走的场景,或者是加利福尼亚州淘金热时期的历史影像。

二、Sora主要功能

  1. 文本到视频的转换: 用户只需提供文本描述,Sora就能生成与之匹配的视频内容。这种转换能力极大地降低了视频创作的门槛,使得没有专业视频制作技能的人也能创作出高质量的视频。

  2. 理解物理世界: Sora不仅理解文本内容,还理解物理世界的存在方式。这意味着它能够生成符合物理规则的视频,如物体的运动、光影效果等。

  3. 多角色与复杂场景: Sora能够生成包含多个角色和复杂场景的视频,这些角色和场景具有特定的运动和情感表达。

  4. 视频生成与扩展: Sora采用扩散模型,可以从一个静态噪声视频开始,通过多步去除噪声来逐渐转换视频。它还能一次性生成整个视频或扩展现有视频的长度。

  5. Transformer架构: 类似于GPT模型,Sora使用了Transformer架构,这使得它具有强大的扩展性和处理复杂任务的能力。

  6. 重述提示词技术: Sora基于DALL·E和GPT的研究,使用重述提示词技术生成高度描述性的标注,从而更忠实地遵循用户的文本指令。

  7. 图像动画化: Sora能够利用现有的静态图像生成视频,对图像内容进行精确动画处理。

三、Sora使用场景

Sora的应用场景非常广泛,包括但不限于:

  1. 影视制作: 在电影和电视剧的预制作阶段,Sora可以用于快速生成概念视频,帮助导演和制片人可视化剧本内容。

  2. 广告行业: 广告商可以利用Sora快速制作出吸引人的广告视频,无需昂贵的拍摄成本。

  3. 教育与培训: Sora可以用于创建教育视频,帮助学生更好地理解复杂的概念和历史事件。

  4. 游戏开发: 游戏开发者可以利用Sora生成游戏预告片或概念视频,提高游戏的吸引力。

  5. 社交媒体内容创作: 内容创作者可以使用Sora制作短视频,快速吸引观众的注意力。

  6. 新闻报道: 新闻机构可以利用Sora生成新闻报道的背景视频,提高报道的视觉效果。

  7. 个人娱乐: 用户可以根据自己的想象创作个性化的视频,如模拟旅行、重现历史场景等。

四、Sora的优势和不足

有关Sora的优势和不足,其实官网已经给出了具体的答案。

1.物理世界的交互

教授人工智能理解和模拟运动中的物理世界,目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题。目前Sora是个支持文本转视频模型,可以生成长达-一分钟的视频,同时保持视觉质量并遵守用户的提示

2.创意世界的绽放

今天,红队可以使用Sora来评估关键区域的危害或风险。我们也允许一些视觉艺术家、设计师和电影制作人访问以获得关于如何推进该模型以对创意专业人士最有帮助的反馈。我们正在尽早分享我们的研究进展,以便开始与OpenAI之外的人合作,并从他们那里获得反馈,让公众了解即将出现的AI功能。

3.多角色、更精准、更细节Sora能够生成具有多个角色、特定类型的运动以及精确的主题和背景细节的复杂场景。该模型不仅了解用户在提示中要求什么,还了解这些东西在物理世界中的存在方式,

4.情感注入、多视觉

Sora对语言有深刻的理解,使其能够准确地解释提示,并生成表达充满活力的情感的引人注目的角色。Sora还可以在一个生成的视频中创建多个镜头,准确地保留角色和视觉风格。

5.复杂场的物理现象、混淆空间细节(弱点)

Sora当前的模式存在弱点。它可能难以准确地模拟复杂场景的物理,也可能无法理解因果关系的具体实例。例如-个人可能咬了一口饼干,但之后,饼干上可能没有咬痕。该模型还可能混淆提示的空间细节,例如,混淆左和右,并且可能难以精确描述随时间发生的事件,例如跟随特定的摄像机轨迹。

6.对抗测试、检测误导内容、安全问题保证

在 OpenAI 产品中使用 Sora 之前,我们将采取几个重要的安全措施。我们正在与红队成员(错误信息、仇恨内容和偏见等领域的领域专家)合作,他们将以对抗性方式测试该模型。我们还在构建工具来帮助检测误导性内容,例如检测分类器,可以判断 Sora 何时生成视频。如果我们在OpenAI 产品中部署模型,我们计划将来包含C2PA 元数据。除了开发新技术来准备部署之外,我们还利用为使用 DALL·E3 的产品构建的现有安全方法,这些方法也适用于Sora。

例如,在 OpenAI 产品中,我们的文本分类器将检査并拒绝违反我们的使用政策的文本输入提示,例如要求极端暴力、性内容、仇恨图像、名人肖像或他人 IP 的文本输入提示。我们还开发了强大的图像分类器,用于检查生成的每个视频的帧,以帮助确保它在向用户显示之前符合我们的使用政策。我们将与世界各地的政策制定者、教育工作者和艺术家合作,了解他们的担忧并确定这项新技术的积极用例。尽管进行了广泛的研究和测试,我们仍无法预测人们使用我们的技术的所有有益方式,也无法预测人们滥用我们的技术的所有方式。这就是为什么我们相信,随着时间的推移,从现实世界的使用中学习是创建和发布越来越安全的人工智能系统的关键组成部分。

五、如何使用Sora

截止2024年2月23日,OpenAI暂未开放Sora的测试入口,而是仅限于专家和创意人士使用。这是为了确保模型在初期阶段能够得到充分的反馈和不断的完善。据有测试权限的消息人士透露,Sora的测试账号仅限于早期ChatGPT Plus付费用户,目前大约有1000名用户通过特殊申请获得了测试资格。

对于有兴趣的专家和创意人士,可以通过OpenAI的官方网站或平台提交申请加入红队网络,以获得使用Sora的权限。

OpenAI Red Teaming Network :

官方介绍:

申请入口:

🚩
https://openai.com/sora
https://openai.com/blog/red-teaming-network
https://openai.com/form/red-teaming-network
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