Sora 是 OpenAI 推出的一款令人瞩目的 AI
视频生成模型。它具备将文本描述转化为视频的卓越能力,能够创造出既逼真又充满想象力的视频场景。该模型专注于模拟物理世界的运动,致力于帮助人们解决需要现实世界互动的问题。目前虽未正式对外开放,但已吸引了众多关注。
- 文本驱动的视频生成:能根据用户提供的详细文本描述,生成相符的视频内容,描述可涉及场景、角色、动作、情感等多方面。
- 长视频生成能力:相较于只能生成四五秒视频的其他 AI 工具,Sora 能够生成长达一分钟的视频,同时保持视觉质量和对用户输入的高度还原。
- 高质量与忠实度:生成的视频保持高质量的视觉效果,紧密遵循用户的文本提示,确保内容与描述相符。
- 模拟物理世界:旨在模拟现实世界的运动和物理规律,使生成的视频在视觉上更加逼真,能处理复杂的场景和角色动作。
- 多角色与复杂场景处理:可处理包含多个角色和复杂背景的视频生成任务。
- 视频扩展与补全:不仅能从头开始生成视频,还能基于现有静态图像生成动画,或者扩展和补全现有视频。
- 文本条件生成:通过将文本信息与视频内容相结合,理解用户描述并生成相符的视频片段。
- 视觉块(Visual Patches):将视频和图像分解为小块的视觉块,作为低维表示,便于处理和理解复杂视觉信息,保持计算效率。
- 视频压缩网络:在生成视频前,将原始视频数据压缩到低维的潜在空间,减少数据复杂性,便于模型学习和生成内容。
- 空间时间块(Spacetime Patches):将视频表示进一步分解为空间时间块,作为模型输入,使其能处理和理解视频的时空特性。
- 扩散模型(Diffusion Model):采用基于 Transformer 架构的 DiT 模型作为核心生成机制,从噪声补丁开始逐步恢复出清晰的视频帧。
- Transformer 架构:利用 Transformer 架构处理空间时间块,用于理解和生成视频帧序列。
- 大规模训练:在大规模视频数据集上训练,使模型学习丰富的视觉模式和动态变化,提高泛化能力。
- 零样本学习:能够在没有直接训练数据的情况下,根据文本提示生成相应的视频内容。
- 社交媒体短片制作:内容创作者可快速制作吸引人的短片,轻松将想法转化为视频,还能根据平台特点生成适合的内容。
- 广告营销:快速生成广告视频,传达核心信息,测试不同广告创意,找到有效营销策略。
- 原型设计和概念可视化:设计师和工程师可用于可视化设计和概念,如建筑师生成建筑项目三维动画,产品设计师展示新产品工作原理。
- 影视制作:辅助导演和制片人构建故事板、生成特效预览,规划场景和镜头,探索不同视觉效果。
- 教育和培训:创建教育视频,帮助学生理解复杂概念,如生成科学实验模拟视频或历史事件重现。
与 Pika、Runway、PixVerse、Morph Studio、Genmo 等只能生成四五秒的 AI 视频工具相比,Sora 的显著优势在于能生成长达一分钟的视频,且保持视觉质量和对用户输入的高度还原。在功能的多样性和对复杂场景的处理能力上也有一定优势。
目前 Sora 暂未提供公开访问使用的入口,该模型正在接受红队(安全专家)的评估,只向少数视觉艺术家、设计师和电影制作人进行测试评估。OpenAI 未指定更广泛公众可用性的具体时间表,可能在 2024 年的某个时间。若想现在获得访问权限,个人需根据 OpenAI 定义的专家标准获得资格,包括属于参与评估模型有用性和风险缓解策略的相关专业团体。
由于 Sora 未开放使用,可设置 “关注最新动态” 按钮,引导用户关注 OpenAI 官方渠道,获取 Sora 开放使用的最新消息。