OpenAI推出生成式视频划时代的模型：Sora惊艳登场，引爆行业变革！这次，它又将颠覆哪些领域？
哈喽，大家好,我是程序视点的小二哥！
前言
就在今天，一个消息把我给震惊呆了：
奥特曼发布OpenAI首个视频生成模型Sora。完美继承DALL·E 3的画质和遵循指令能力，能生成长达1分钟的高清视频。
就在昨天~就是昨天，我还在和AI的小伙伴讨论说“目前的AI，在文生视频方面，还停留在5、6秒的视频”！
结果一觉醒来，就被OpenAI教育啦~ 啪啪打脸呀~
之前一丁点消息不放，一丁点预热也没有，直接王炸推出Sora！
之前我们常说AI给程序员带来了很大的影响，现在想想诸如虚拟拍摄、特效、广告…这些行业会有多大的影响！
一将功成，万骨枯！按照这个速度发展AI，后续会怎样?
用三个词来总结下Sora:
- 60s超长长度
- 单视频多角度镜头
- 世界模型
就这特点，在一年前，那是想都没想过的！现在，就现在，小二哥想对对自己说是 ”你不入AI，谁入AI？你的竞争对手吗？“
带你看“文生视频”
AI想象中的龙年春节，红旗招展人山人海。有紧跟舞龙队伍抬头好奇观望的儿童，还有不少人掏出手机边跟边拍，海量人物角色各有各的行为。
视频无法播放显示，请关注微信公众号【程序视点】2月17日的文章，以下同理！
雨后东京街头，潮湿地面反射霓虹灯光影效果堪比RTX ON。
行驶中的列车窗外偶遇遮挡，车内人物倒影短暂出现非常惊艳。
也可以来一段好莱坞大片质感的电影预告片：
竖屏超近景视角下，这只蜥蜴细节拉满：
…
Game over!，工作可能要丢了！是不是需要给某些行业准备追悼词了？
AI理解运动中的物理世界
OpenAI表示，正在教AI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。
根据文本提示生成视频，仅仅是整个计划其中的一步。
目前Sora已经能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，不仅能理解用户在提示中提出的要求，还了解这些物体在物理世界中的存在方式。
比如一大群纸飞机在树林中飞过，Sora知道碰撞后会发生什么，并表现其中的光影变化。
一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞，在树林中穿梭，就像候鸟一样。
Sora还可以在单个视频中创建多个镜头，并依靠对语言的深入理解准确地解释提示词，保留角色和视觉风格。
美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。
对于Sora当前存在的弱点，OpenAI也不避讳，指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理，并且可能无法理解因果关系。
例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”，狼的数量会变化，一些凭空出现或消失。
该模型还可能混淆提示的空间细节，例如混淆左右，并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件，例如遵循特定的相机轨迹。如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中，篮球没有正确被篮筐阻挡。
技术方面，目前OpenAI透露的不多，简单介绍如下：
Sora是一种扩散模型，从噪声开始，能够一次生成整个视频或扩展视频的长度，关键之处在于一次生成多帧的预测，确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。
与GPT模型类似，Sora使用了Transformer架构，有很强的扩展性。在数据方面，OpenAI将视频和图像表示为patch，类似于GPT中的token。通过这种统一的数据表示方式，可以在比以前更广泛的视觉数据上训练模型，涵盖不同的持续时间、分辨率和纵横比。
Sora建立在过去对DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示词技术，为视觉训练数据生成高度描述性的标注，因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。
除了能够仅根据文本指令生成视频之外，该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频，准确地让图像内容动起来并关注小细节。
该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧，请参阅技术论文了解更多信息（说是今晚发布，大家可以期待）。
Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。
最后
目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人（以及OpenAI员工）获得了Sora访问权限。他们开始不断创造 出新的作品。OpenAI CEO奥特曼也开始了在线接单模式: 你可以带上你的提示词@sama，就有可能收到生成好的视频回复。
更多精彩内容，请关注微信公众号【程序视点】2月17日的文章。
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