文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成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。
总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。Sora借鉴LLM中将文本信息转化为token的思路，针对视频训练视觉patch,实现视觉数据模型的统一表达，实现对多样化视频和图像内容的有效处理和生成，之后通过视频压缩网络分解为时空patches,允许模型在时间和空间范围内进行信息交换和操作。
从Sora技术报告来看，时空patches或借鉴谷歌ViViT操作。ViViT借鉴ViT在图片分割上的思路，把输入的视频划分成若干个tuplet,每个tuplet会变成一个token,经过spatial temperal attention进行空间和时间建模获得有效的视频表征token。传统方法可能将视频简单分解为一系列连续的帧，因而忽略了视频中的空间信息，也就是在每一帧中物体的位置和运动。
我们认为，由于连续帧存在时空连续性，Sora的时空patches可同时考虑视频中时间和空间关系，能够更加精准生成视频，捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果，灵活满足用户的各种需求。
Sora：AIGC领域的划时代成就
Sora模型的横空出世，标志着AIGC行业的重大里程碑。基于MOE架构，谷歌Gemini大模型性能再创新高。
Sora以惊人的算力加速了文生视频的应用，引发AIGC持续正向循环。计算机行业研究表明，Sora将为全球文视频领域带来重大机遇。
Sora的突破性技术开启了创意领域的新篇章，堪比iPhone时刻，重新定义了文生视频的可能性。
《OpenAI新工具Sora，文字秒生短片》
OpenAI推出创新工具Sora，只需一句提示就能生成精彩的60秒短片。然而，Sora目前存在技术缺陷，导致生成视频偶尔会穿帮，暂时限制了其公开使用。
OpenAI发布首款文生视频大模型Sora，训练算力需求大幅提升
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