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效果炸裂!OpenAI首个视频生成模型发布,网友:整个行业RIP

新火种    2024-02-18

刚刚,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。

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AI想象中的龙年春节,红旗招展人山人海。

有紧跟舞龙队伍抬头好奇官网的儿童,还有不少人掏出手机边跟边拍,海量人物角色各有各的行为。

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雨后东京街头,潮湿地面反射霓虹灯光影效果堪比RTX ON。

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行驶中的列车窗外偶遇遮挡,车内人物倒影短暂出现非常惊艳。

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也可以来一段好莱坞大片质感的电影预告片:

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竖屏超近景视角下,这只蜥蜴细节拉满:

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网友直呼game over,工作要丢了:

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甚至有人已经开始“悼念”一整个行业:

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AI理解运动中的物理世界

OpenAI表示,正在教AI理解和模拟运动中的物理世界,目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题

根据文本提示生成视频,仅仅是整个计划其中的一步。

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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。

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。

例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”,狼的数量会变化,一些凭空出现或消失。

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该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。

如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中,篮球没有正确被篮筐阻挡。

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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。

奥特曼在线接单

目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人(以及OpenAI员工)获得了Sora访问权限。

他们开始不断po出新的作品,奥特曼也开始了在线接单模式。

带上你的提示词@sama,就有可能收到生成好的视频回复。

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