sora视频生成

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2024-02-21

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    是一款视频生成AI工具,利用扩散模型从压缩的视频潜在空间生成内容。具体来说,模型先学习如何压缩和解压缩真实视频样本,再将学到的知识用于将随机噪声图像逐渐"退化"成语义化的视频内容。同时,模型还需从大量数据中学会如何将文本描述对应到视觉元素。扩散模型的核心就是生成和编码视频信息,而条件文本则指导生成的内容和风格。

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    OpenAI正在构建一个用于识别由Sora生成的视频的“检测分类器”,并计划在其输出中包含元数据以帮助辨识人工智能内容。这与 在今年大选期间推出的人工智能图像元数据类型相似。

    目前,只有小部分安全测试人员使用Sora进行测试,在错误信息和偏见等方面的漏洞方面发挥作用。该公司表示,相关技术论文将在周四晚些时候发布。

    除了Sora外, 于今年初推出了Lumiere,与OpenAI和谷歌等公司竞争视频生成AI工具市场。其他初创公司也提供了类似的人工智能工具,例如Stability AI的稳定视频diffusion产品和服务。

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    大型语言模型通过在互联网规模的数据

    上进行训练,获得了出色的通用能力中,OpenAI 从这一点汲取了灵感。LLM 得以确立新范式,部分得益于创新了 token 使用的方法。研究人员们巧妙地将文本的多种模态 —— 代码、数学和各种自然语言统一了起来。

    在这项工作中,OpenAI 考虑了生成视觉数据的模型如何继承这种方法的好处。大型语言模型有文本 token,而 Sora 有视觉 patches。此前的研究已经证明 patches 是视觉数据模型的有效表示。OpenAI 发现 patches 是训练生成各种类型视频和图像的模型的可扩展且有效的表示。

    在更高层面上,OpenAI 首先将视频压缩到较低维的潜在空间,然后将表示分解为时空 patches,从而将视频转换为 patches。

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    OpenAI推出的Sora系统,无疑是人工智能领域的一次重大突破,为我们展示了人工智能技术的无限可能性。通过将文本转换为逼真的视频,Sora不仅为用户带来了全新的创作体验,也为商业和教育领域带来了巨大的变革。相信随着时间的推移,Sora将在人工智能领域掀起一股新的浪潮,为我们的生活带来更多的惊喜和便利。