Sora生成视频

Sora一款AI视频生成模型，能够根据文本指令创作长达60秒的逼真、富有想象力的视频。它不仅理解并模拟物理世界的运动规律，还能生成不同时长、比例和分辨率（最高1分钟高清）的视频和图像，帮助用户解决现实世界中复杂的交互问题，为内容创作带来了无限可能。

Sora有什么用

Sora模型不仅能够了解用户提示中给出的指令，并且能够理解物理世界的存在方式，比如：咬的痕迹。根据用户指令和物理世界的存在方式，生成多角色、特定运动、主体、背景准确细节的复杂视频。Sora模型对语言有深入的理解，可以在单个视频中创建多个镜头，准确地保留角色和视觉风格。

Sora原理：

Sora是一个在不同时长、分辨率和宽高比的视频及图像上训练而成的扩展模型，同时采用了Transformer架构，也就是一种扩散型Transformer。

简单来说，Soar整合了自家的GPT和DALL-E模型。其中，GPT-4就是基于Transformer架构的大型神经网络，目前是最强大的大预言模型。而最新的DALL-E3是基于文本提示生成图像的图像生成模型。

Sora使用教程

1、您需要登录您的 OpenAI 账户，并导航至 Sora 的使用界面，这通常可以在 OpenAI 的仪表板或专门的 Sora 页面上找到。一旦进入 Sora 的界面，您会看到一个文本输入框，您可以在这里输入您想要生成视频的详细描述，这可以是故事梗概、场景描述或具体的动作指令。

2、填写完描述后，接下来您需要提供关于视频的更具体的指引，包括影片内容、角色设定、特效等。这些指引可以涵盖场景设置、角色互动、背景音乐选择等方面，以确保最终生成的视频符合您的预期。

3、您只需点击界面上的生成按钮，Sora 将开始处理您的请求。Sora 的工作原理是从静态噪音视频开始生成内容，通过一系列精密步骤去除噪音并优化画面质量，最终呈现出一个视觉效果出色、符合描述的视频作品。这种基于文本描述生成视频的技术为用户提供了一种便捷而高效的创作工具，使创意想法能够迅速转化为具体的视觉呈现。

应用案例：

Prompt: Reflections in the window of a train traveling through the Tokyo suburbs.

翻译：一辆列车穿越东京郊区时，窗户上的倒影。

Prompt: Tour of an art gallery with many beautiful works of art in different styles.

翻译：参观一个艺术画廊，展示了许多不同风格的精美艺术品。

Prompt: A Chinese Lunar New Year celebration video with Chinese Dragon.

翻译：一个有中国龙的中国农历新年庆祝视频。

Sora软件特点

1、多机位：

2、自然融合两种完全不相干的场景：

3、Sora 还能直接以文生图，甚至还可以将图片转成动态视频，而且还不是目前流行的“小动物跳舞”呈现的粗糙效果：

4、人物的脸没那么“恐怖谷”，物体运动轨迹也很自然，画面的清晰度和顺畅程度，都像我们用手里的设备拍出来：

Sora技术细节

1、将视频数据转换为块。块是一种高度可扩展且有效的表示形式，可用于训练生成模型处理各种类型的视频和图像。在高层次上，我们通过首先将视频压缩成较低维度的潜在空间，然后将表示分解成时空块来将视频转换为块。

2、视频压缩网络。OpenAi训练了一个减少视觉数据维度的网络。这个网络以原始视频作为输入，并输出一个在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora 在这个压缩的潜在空间上进行训练，并随后生成视频。我们还训练了一个相应的解码器模型，将生成的潜在表示映射回像素空间。

3、时空潜在块。给定一个压缩的输入视频，OpenAI提取一系列作为变换器令牌的时空块。这种方案也适用于图像，因为图像只是具有单帧的视频。我们基于块的表示使 Sora 能够在各种分辨率、持续时间和宽高比的视频和图像上进行训练。在推理时，我们可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的块来控制生成的视频的大小。

4、将变换器扩展到视频生成。Sora 是一个扩散模型；给定输入的噪声块（以及文本提示等条件信息），它被训练以预测原始的“干净”块。值得注意的是，Sora 是一个扩散变换器。变换器已经在各种领域展示了显著的扩展性质，包括语言建模、计算机视觉和图像生成。

5、可变持续时间、分辨率、宽高比。过去处理图像和视频生成的方法通常将视频调整大小、裁剪或修剪为标准大小，例如，分辨率为 256x256 的 4 秒视频。OpenAI发现，与其训练数据调整到固定尺寸相比，训练数据使用其原始尺寸带来了几个好处。

6、采样灵活性。Sora 可以采样宽屏 1920x1080p 视频、纵向 1080x1920 视频以及两者之间的所有内容。这使 Sora 可以直接按照它们的原生宽高比为不同设备创建内容。这也让我们能够在生成全分辨率之前快速在较低尺寸上原型化内容——而所有这些都使用同一个模型。

7、改进的构图和组成。OpenAI凭经验发现，根据视频的原生宽高比进行训练可以改善构图和组成。OPenAI将 Sora 与一个将所有训练视频裁剪为正方形的模型版本进行比较，这在训练生成模型时是常见的做法。训练过程中使用正方形裁剪的模型（左侧）有时会生成主题只部分可见的视频。相比之下，Sora 生成的视频（右侧）具有改进的构图。

8、语言理解。训练文本到视频生成系统需要大量带有相应文本标题的视频。OpenAi将 DALL·E 330 中引入的重新标题技术应用到视频中。OpenAi首先训练一个高度描述性的标题模型，然后使用它为我们训练集中的所有视频生成文本标题。OpenAi发现，训练过程中使用高度描述性的视频标题可以提高文本的准确性以及视频的整体质量。

9、使用图像和视频进行提示。Sora 可以通过其他输入进行提示，比如预先存在的图像或视频。这种能力使得 Sora 能够执行各种图像和视频编辑任务，包括创建完美循环视频、使静态图像动画化、向前或向后延长视频等。

10、图像生成能力。Sora 也能够生成图像。我们通过将高斯噪声的补丁按照一帧的时间范围排列在空间网格中来实现这一点。该模型可以生成不同大小的图像，分辨率高达 2048x2048。

11、新兴的模拟能力。OpenAi发现，当视频模型进行大规模训练时，它们表现出许多有趣的新兴能力。这些能力使得 Sora 能够模拟物理世界中的人、动物和环境的某些方面。这些特性是在没有任何显式归纳偏见的情况下出现的，它们纯粹是规模现象。

12、三维一致性:Sora 能够生成具有动态相机运动的视频。随着相机的移动和旋转，人物和场景元素在三维空间中保持一致地移动。

13、长期连贯性和物体永恒性。视频生成系统面临的一个重要挑战是在采样长视频时保持时间上的一致性。我们发现，Sora 往往可以有效地建模短期和长期的依赖关系。例如，我们的模型可以在被遮挡或离开画面时持续存在人物、动物和物体。同样，它可以在一个样本中生成同一角色的多个镜头，并在整个视频中保持他们的外观。

14、与世界互动。Sora 有时可以模拟简单影响世界状态的行动。例如，一位画家可以在画布上留下新的笔触，并随着时间的推移而持续存在，或者一个人可以吃掉一个汉堡并留下咬痕。

15、模拟数字世界。Sora 还能够模拟人工过程，比如视频游戏。Sora 可以同时控制 Minecraft 中的玩家，同时以高保真度呈现世界和其动态。这些能力可以通过提及“Minecraft”的标题来零-shot地提示 Sora。