华夏名网帮助中心奥特曼发布OpenAI首个视频生成模型Sora。
完美继承DALL·E 3的画质和遵循指令能力，能生成长达1分钟的高清视频。
目前Sora已经能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，不仅能理解用户在提示中提出的要求，还了解这些物体在物理世界中的存在方式。
比如一大群纸飞机在树林中飞过，Sora知道碰撞后会发生什么，并表现其中的光影变化。
Sora还可以在单个视频中创建多个镜头，并依靠对语言的深入理解准确地解释提示词，保留角色和视觉风格。
对于Sora当前存在的弱点，OpenAI也不避讳，指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理，并且可能无法理解因果关系。
技术方面，目前OpenAI透露的不多，简单介绍如下：
Sora是一种扩散模型，从噪声开始，能够一次生成整个视频或扩展视频的长度，
关键之处在于一次生成多帧的预测，确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。
与GPT模型类似，Sora使用了Transformer架构，有很强的扩展性。
在数据方面，OpenAI将视频和图像表示为patch，类似于GPT中的token。
通过这种统一的数据表示方式，可以在比以前更广泛的视觉数据上训练模型，涵盖不同的持续时间、分辨率和纵横比。
Sora建立在过去对DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示词技术，为视觉训练数据生成高度描述性的标注，因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。
除了能够仅根据文本指令生成视频之外，该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频，准确地让图像内容动起来并关注小细节。
该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧，请参阅技术论文了解更多信息（晚些时候发布）。
Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。
Sora 目前还未正式对外上线，后续预计先在GPT Plus 覆盖。
