OpenAI的文生视频模型Sora刷屏了。
它有多震撼呢？这么说吧，上一次这么疯狂的刷屏可能还是人类第一次见到ChatGPT的时候。以及，Sora之前几小时Google刚刚推出了它最强的LLM Gemini1.5，并试图宣称自己终于杀死了GPT-4，然而，显然现在没人关注了。
因为看完Sora你可能会发现，OpenAI自己可能要用它先杀死GPT-4了。
每个人都可以创造自己的世界了
先来看看Sora。
人们一直期待GPT-5，但Sora带来的轰动不亚于一次GPT-5的发布。
作为OpenAI 首推的文本转视频模型，Sora能够根据文本指令或静态图像生成长达 1分钟的视频，其中包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动。同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。
每条提示60秒的视频长度与Pika Labs的3秒、Meta Emu Video的4秒、和Runway公司Gen-2的18秒相比，妥妥地铁赢了。并且从官方发布的演示来看，无论从视频流畅度还是细节表现能力上，Sora的效果都相当惊艳。
比如官推里这条14秒的东京雪景视频。
提示词：Beautiful, snowy Tokyo city is bustling. The camera moves through the bustling city street, following several people enjoying the beautiful snowy weather and shopping at nearby stalls. Gorgeous sakura petals are flying through the wind along with snowflakes.
「美丽的，被雪覆盖的东京正繁忙着。镜头穿过繁忙的城市街道，跟随着几个享受雪景和在附近摊位购物的人。美丽的樱花瓣随风飘落，与雪花一同飞舞。」
猛犸象自冰川雪原中缓步从来，背后升腾起雪雾。
不过OpenAI也表示，虽然Sora 对自然语言有着深入的理解，能够准确洞悉提示词，生成表达丰富的内容，并可以创建多个镜头、保持角色和视觉风格的一致性，但仍不可避免地存在一些弱点。
例如，它在准确模拟复杂场景的物理现象方面存在困难，也可能不理解特定的因果关系。比方说“一个人咬一口饼干后，饼干上可能并没有咬痕。”
模型也可能混淆提示的空间细节，像是弄错左右。或者“在准确体现随时间发生的事件方面遇到困难，比如遵循特定的摄像机轨迹”。
Sora也使用了DALL·E 3的recaptioning技术，该技术涉及为视觉训练数据生成高度描述性的标题。因此模型能够更忠实地按照用户在生成视频中的文本指令进行操作。
它能够一次性生成整个视频，或是扩展已生成的视频使其变长。通过让模型一次性预见多帧，解决了即使主体暂时离开视线也能保持不变的挑战性问题。
关于安全性，OpenAI表示正与错误信息、仇恨内容和偏见等领域的专家合作，对模型进行对抗性测试。同时也在开发帮助检测误导性内容的工具，识别视频是否由Sora生成。对于违反使用政策的文本提示，例如暴力、仇恨和侵犯他人知识产权等内容，将拒绝显示给用户。
除此以外，为DALL·E 3产品构建的现有安全方法也同样适用于Sora。
“尽管进行了广泛的研究和测试，我们仍无法预测人们将如何利用我们的技术，也无法预见人们如何滥用它。这就是为什么我们相信，从真实世界的用例中学习，是随时间构建越来越安全的AI系统的关键组成部分。”
OpenAI对 Sora信心满满，认为这为模型理解和模拟真实世界奠定了基础，是“实现AGI的重要里程碑”。
至于它是如何做到的，有不少行业内的专家给出了相同的猜测：它的训练数据里使用了游戏领域最前端的物理引擎Unreal Engine5，简单粗暴的理解，就是语言能力足够强大之后，它带来的泛化能力直接可以学习引擎生成的图像视频数据和它体现出的模式，然后还可以直接用学习来的，引擎最能理解的方式给这些利用了引擎的强大技术的视觉模型模块下指令，生成我们看到的逼真强大的对物理世界体现出“理解”的视频。
基于这个猜测，OpenAI简短的介绍中的这句话似乎就更加重要了：
“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。”
理解，现实，世界。
这不就是人们总在争论的那个唯一有可能“干掉”GPT-4的世界模型。现在，OpenAI搞出来了它的雏形，摆在了你的面前。
看起来，这个模型学会了关于 3D 几何形状和一致性的知识，而且并非OpenAI训练团队预先设定的，而是完全是通过观察大量数据自然而然地学会的。负责Sora训练的OpenAI科学家Tim Brooks表示，AGI将能够模拟物理世界，而Sora就是迈向这个方向的关键一步。
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