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2月16日OpenAI宣布推出全新的生成式人工智能模型“Sora”。
据了解通过文本指令Sora可以直接输出长达60秒的视频并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头以及富有情感的多个角色。
刚刚发布的google的Gemini pro 1.5就一下子变得无人问津了太尴尬了。 什么是OpenAI Sora
OpenAI Sora是一种结合了Diffusion模型和Transformer模型的技术。 通过将视频压缩网络将原始视频压缩到一个低维的潜在空间并将这些表示分解为时空补丁类似于Transformer的tokens这样的表示使得模型能够有效地训练在不同分辨率、持续时间和宽高比的视频和图像上。 工作原理
Sora扩散模型的工作原理是通过结合变换器主干和扩散模型利用文本条件扩散模型对视频和图像潜在代码的时空补丁进行操作从而实现文本到视频的生成。 算法原理
简单来说就是用了transformerdiffusion结构对视频结构做了全面创新。
首先对视频进行进行处理变成有时序的向量transformer非常擅长一个向量预测下一个向量所以无论是语言还是视频都需要将原本的信息变为一个高维向量组成的序列。对于GPT而言这个最小单位是token对于Sora而言这个最小单位叫做patch。
区别是语言中比如词或者词组是天然的token且天然就是有顺序的一维线性排列。而视频除了有时序还有长和宽所以patch化之后是一个由高纬向量组成的三维空间他们又用一个压缩模型处理成了单维向量序列。 应用场景展望 视频内容创作 Sora可以帮助视频内容创作者更快速地生成高质量的视频内容例如视频编辑、特效制作等。 视频游戏开发 开发者可以利用Sora来创建逼真的游戏场景、角色动画等提升游戏的视觉效果和用户体验。 视频监控与安防 Sora可以用于视频监控系统中实现智能识别、行为分析等功能帮助提高安防监控的效率和准确性。 视频教育与培训 教育机构或企业可以利用Sora开发智能教学系统提供个性化、交互式的视频教育与培训服务。 视频内容分析与搜索 Sora可以用于视频内容的自动标注、分类、检索等任务帮助用户更快速地找到他们感兴趣的视频内容。 与其他视频生成模型相比有哪些优势和不足
优点 强大的功能和潜力 Sora展示了在图像和视频编辑领域的巨大潜力能够处理复杂的图像和视频编辑任务。 对现实世界的理解和模拟 OpenAI利用其大语言模型的优势使Sora实现了对现实世界的理解和对世界的模拟两层理解。 长视频生成能力 Sora能够生成非常长的视频这在技术上是一个突破尤其是在制作2秒和1分钟视频时差异巨大。 采用成熟的技术方案 Sora采用了扩散模型架构这是一个比较成熟的技术方案与DALL-E类似从随机噪音开始逐步去噪生成视频。 准确遵循用户提示 Sora能够根据用户提示生成视频这使得它能够生成准确遵循用户提示的高质量视频。
缺点 难以准确模拟复杂场景 官方指出当前的模型存在弱点可能难以准确模拟复杂场景的要求。 错误累积问题 尽管Sora能够生成非常长的视频但仍面临如何解决错误累积并在时间上保持质量和一致性的挑战。 总结
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展OpenAI的视频大模型Sora在未来可能会发挥更加重要和广泛的作用为视频处理和分析领域带来更多创新和应用。 强烈推荐
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