刚刚，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。
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官网的儿童，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。
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：
网友直呼 game over，工作要丢了：
甚至有人已经开始 “悼念” 一整个行业：
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（晚些时候发布）。
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。
奥特曼在线接单
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 po 出新的作品，奥特曼也开始了在线接单模式。
带上你的提示词 @sama，就有可能收到生成好的视频回复。
来源：量子位 微信号：QbitAI
