原创详解OpenAI Sora是什么？技术先进在哪里？能够带来什么影响？附中英文技术文档

一：Sora是什么

Sora是一个文本到视频的模型，由美国的人工智能研究机构OpenAI开发。Sora可以根据描述性的文本提示，生成高质量的视频，也可以根据已有的视频，向前或向后延伸，生成更长的视频。

Sora的主要功能和特点包括：

可以处理不同的视频时长、分辨率和纵横比，最多可以生成一分钟的高清视频。
使用了一个压缩网络，将原始的视频数据降维到一个潜在空间，然后用一个变换器网络，将潜在空间分割成时空块，作为输入。
使用了一个基于扩散的生成方法，从一个随机噪声开始，逐步恢复出目标视频。
可以理解自然语言，并根据语言的语义和语法，生成合理的视频内容。
可以用图片或视频作为提示，生成与之相关的视频，或者在其基础上进行修改或延续。

二：Sora底层技术先进在哪里

据OpenAI Sora技术论文介绍，Sora是一个通用的视频生成模型，可以模拟物理世界的各种现象，也可以创造出虚构的场景。Sora的目标是成为一个能够模拟任何视频数据的世界模拟器。

统一的视觉数据表示：Sora 使用视觉补丁（patches）作为其表示方式，类似于大型语言模型（LLM）中的文本标记，将所有类型的视觉数据转换为统一的表示，以便进行大规模的生成模型训练。
视频压缩网络：OpenAI训练了一个网络，该网络将原始视频压缩到一个低维空间，并将该低维空间表示分解为时空片。Sora 在这个压缩的空间片中进行训练，并生成视频。
扩散模型：Sora 是一个扩散模型，它通过预测原始“干净”的补丁来从输入的噪声补丁中生成视频。扩散模型在语言建模、计算机视觉和图像生成等领域已经显示出了显著的扩展性。
视频生成的可扩展性：Sora 能够生成不同分辨率、时长和宽高比的视频，包括全高清视频。这种灵活性使得 Sora 能够直接为不同设备生成内容，或者在生成全分辨率视频之前快速原型化内容。
语言理解：为了训练文本到视频生成系统，需要大量的视频和相应的文本标题。研究者们应用了在 DALL·E 3 中引入的重新描述技术，首先训练一个高度描述性的标题生成器，然后为训练集中的所有视频生成文本标题。
图像和视频编辑：Sora 不仅能够基于文本提示生成视频，还可以基于现有图像或视频进行提示。这使得 Sora 能够执行广泛的图像和视频编辑任务，如创建完美循环的视频、动画静态图像、向前或向后扩展视频等。
模拟能力：当视频模型在大规模训练时，它们展现出了一些有趣的新兴能力，使得 Sora 能够模拟物理世界中的某些方面，如动态相机运动、长期一致性和对象持久性等。