Sora

openai.com:介绍Sora:从文本创建视频。探索OpenAI的创新语言模型和人工智能进展,以及在OpenAI网站上使用ChatGPT的体验。

Sora - OpenAI 语言模型与人工智能进展

Sora -简介

Sora是由OpenAI开发的人工智能模型,专注于根据文本指令创建逼真而富有想象力的场景。这个创新模型可以生成长达一分钟的视频,同时保持视觉质量并遵循用户的提示。Sora对语言的深刻理解使其能够准确解读提示,并生成表现生动情感的引人入胜的角色。该模型可以创建包含多个角色、特定类型动作和主题及背景准确细节的复杂场景。通过利用扩散模型和变换器架构,Sora能够一次性生成视频或无缝扩展现有视频。Sora建立在对DALL·E和GPT模型的过去研究基础上,代表了人工智能技术的一个重要里程碑,为能够有效理解和模拟现实世界的模型铺平了道路。

Sora -功能

Sora的产品特点

概述

Sora是由OpenAI开发的人工智能模型,专注于根据文本指令创建逼真而富有想象力的场景。它旨在模拟动态的物理世界,帮助用户解决需要现实世界互动的问题。Sora可以生成最长达一分钟的视频,同时保持视觉质量,并遵循用户的提示。

主要目的和目标用户群体

Sora的主要目的是帮助红队成员评估关键领域的危害或风险,并为视觉艺术家、设计师和电影制作人提供一种工具,以提升他们的创意项目。Sora特别适合那些需要基于文本提示生成高质量视频的创意专业人士。

功能细节和操作

  • Sora是一个扩散模型,通过多步转换静态噪声来生成视频。
  • 它使用类似于GPT模型的变换器架构,以实现卓越的扩展性能。
  • 视频和图像以补丁形式表示,使模型能够在广泛的视觉数据上进行训练。
  • Sora可以仅根据文本指令生成视频,动画静态图像,并扩展现有视频。#### 用户收益
  • 能够创建复杂场景,包含多个角色、特定动作类型和准确细节。
  • 对语言有深刻理解,能准确解读提示并展现生动的角色表情。
  • 能够在单个视频中生成多个镜头,同时保持视觉一致性。
  • 前瞻性功能确保对象在暂时不可见时仍然保持一致。

兼容性与集成

  • Sora 基于 DALL·E 和 GPT 模型的过去研究,结合了重新配caption技术以实现忠实的视频生成。
  • 该模型可以集成到各种创意项目中,需根据文本提示生成视频。

客户反馈与案例研究

  • Sora 目前向红队成员和视觉艺术家开放,以获取反馈和进行测试。
  • OpenAI 正在与政策制定者、教育工作者和艺术家进行互动,以了解他们的关注点并识别该技术的积极使用案例。

访问与激活方式

  • Sora 通过 OpenAI 的产品可访问,并设有安全措施以检测误导性内容。
  • 该模型经过严格测试和安全检查,以确保符合 OpenAI 的使用政策。
  • 现实世界的反馈和测试对提高像 Sora 这样的人工智能系统的安全性和有效性至关重要。

Sora -常见问题

常见问题解答

1. 什么是 Sora?

Sora 是由 OpenAI 开发的人工智能模型,可以根据文本指令创建真实和富有想象力的场景。它是一个文本到视频的模型,可以生成最长达一分钟的视频,同时保持视觉质量并符合用户的提示。

2. Sora 是如何工作的?

Sora 是一个扩散模型,通过从静态噪声开始,逐渐去除噪声来生成视频,经过多个步骤进行转换。它使用类似于 GPT 模型的变换器架构,并将视频和图像表示为称为补丁的小数据单元的集合。

3. Sora 可以根据哪些提示生成视频?

Sora 可以根据各种各样的提示生成视频,例如人们在城市街道上行走的场景、野生动物在自然栖息地中的活动、电影预告片、动画场景等。该模型还可以扩展现有视频或填补缺失的帧。

4. 当前 Sora 模型有哪些弱点?

当前 Sora 模型的一个弱点是,它可能难以模拟复杂场景的物理特性或理解特定的因果关系。它在空间细节方面也可能存在困难,比如区分左右,或提供关于随时间展开事件的精确描述。#### 5. OpenAI 如何确保 Sora 在其产品中的安全性? OpenAI 正在采取多项安全措施,以确保 Sora 在其产品中的负责任部署。这包括与领域专家合作,对模型进行对抗性测试,构建检测误导性内容的工具,以及利用为其他 OpenAI 产品开发的现有安全方法。

6. 用户可以对 Sora 生成的内容提供反馈吗?

是的,OpenAI 正在向视觉艺术家、设计师、电影制作人和其他专业人士提供访问权限,以获得关于如何改善模型并使其在创意方面更有帮助的反馈。公司还与政策制定者、教育工作者和艺术家进行互动,以了解他们的担忧并识别该技术的积极应用案例。

7. Sora 与其他 OpenAI 模型(如 DALL·E 和 GPT)相比如何?

Sora 基于 DALL·E 和 GPT 模型的过去研究,使用诸如重新描述等技术,为视觉训练数据生成描述性标题。虽然 DALL·E 专注于从文本提示生成图像,GPT 专注于文本生成,但 Sora 专门用于从文本指令生成视频。

8. Sora 的主要研究人员和贡献者是谁?

Sora 的研究负责人是 Bill Peebles 和 Tim Brooks,系统负责人是 Connor Holmes。核心贡献者包括 Clarence Ng、David Schnurr、Eric Luhman、Joe Taylor、Li Jing、Natalie Summers、Ricky Wang、Rohan Sahai、Ryan O'Rourke、Troy Luhman、Will DePue 和 Yufei Guo。

9. 用户如何访问 Sora 进行项目或创意工作?

目前,Sora 正在向红队成员提供评估权限,并向视觉艺术家、设计师和电影制作人提供反馈。OpenAI 正在努力将该模型部署到其产品中,一旦准备好供公众使用,用户将能够通过 OpenAI 平台访问 Sora。

10. Sora 及其应用的未来目标是什么?

OpenAI 旨在继续开发 Sora,作为能够理解和模拟现实世界的模型基础,最终朝着实现人工通用智能(AGI)努力。公司致力于持续的研究和开发,以提升像 Sora 这样的人工智能系统的能力和安全性。

Sora -数据分析

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