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还是要买Nvidia

效果炸裂！OpenAI首个视频生成模型发布，1分钟流畅高清，网友：整个行业RIP

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小清水
02-16
小清水
没错，强者恒强

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style=\"text-align: start;\">　　雨后东京街头，潮湿地面反射霓虹灯光影效果堪比RTX ON。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/490c7dfe4ee7ae21885c2ca493a1bbaa\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a65d52e6407bb3a9546eb30444dd061\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　也可以来一段好莱坞大片质感的电影预告片：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa312d03e0f7187438708f89c00eb9e9\" title=\"\" tg-width=\"634\" tg-height=\"348\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　竖屏超近景视角下，这只蜥蜴细节拉满：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/70194d0bd6de2047c3390c166ab6b5bd\" title=\"\" tg-width=\"258\" tg-height=\"450\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　网友直呼game over，工作要丢了：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9ac6affb9b5036dafa32afb34c03f782\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"119\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　甚至有人已经开始“悼念”一整个行业：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/001b228080a2217ffb3e23bf55fa3ffd\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"432\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　AI理解运动中的物理世界</p><p style=\"text-align: start;\">　　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</p><p style=\"text-align: start;\">　　根据文本提示生成视频，仅仅是整个计划其中的一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2ac9122632ecf13d4287b1a66faca09f\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"219\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><blockquote><p>一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞，在树林中穿梭，就像候鸟一样。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><blockquote><p>美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43efea8415deb36ed48a94b01d51456d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39492a61c0beed91e7fe99e5cfb92f54\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　技术方面，目前OpenAI透露的不多，简单介绍如下：</p><p style=\"text-align: start;\">　　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，</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　与GPT模型类似，Sora使用了Transformer架构，有很强的扩展性。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在数据方面，OpenAI将视频和图像表示为patch，类似于GPT中的token。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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）。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　奥特曼在线接单</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　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。</p><p style=\"text-align: start;\">　　带上你的提示词@sama，就有可能收到生成好的视频回复。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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over，工作要丢了：　　甚至有人已经开始“悼念”一整个行业：　　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。　　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。一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞，在树林中穿梭，就像候鸟一样。　　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。美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。　　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。　　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。　　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 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