如何使用 OpenAI Sora?

Sora - 探索AI视频模型的无限可能

OpenAI 的最新项目名为 Sora,这是一个强大的文本到视频模型,可以根据简单的文本提示生成令人兴奋的视频。这个尖端的人工智能模型允许用户描述一个场景,例如“卡通袋鼠跳迪斯科舞”,Sora将生成与描述相匹配的逼真视频。与之前的 OpenAI 项目(如 DALL-E 和 ChatGPT)一样,Sora 有望彻底改变我们与技术互动和创建内容的方式。

通过提示生成的视频:卡通袋鼠跳迪斯科舞。

Sora官网地址:https://openai.com/sora
在这里插入图片描述

幕后技术:

Sora 建立在 OpenAI 最先进的语言模型 GPT 之上。该技术使用一种称为“扩散”的过程,该过程从随机点的模式开始,并逐渐对其进行细化以匹配文本提示。每一帧都会重复此过程,从而产生流畅的视频。

Sora生成高质量视频的能力得益于其庞大的神经网络,该神经网络已经在庞大的视频和图像数据集上进行了训练。这种训练使 Sora 能够理解物体、动作和场景之间的关系,使其能够生成不仅在视觉上令人惊叹而且在上下文上准确的视频。该平台仍处于早期阶段,OpenAI 强调它正在采取预防措施,以确保负责任地使用该技术。尽管如此,Sora 代表了 AI 生成内容领域的重大飞跃,其潜在应用确实令人兴奋。

与 Google 和 Facebook 等其他人工智能公司相比,OpenAI 的文本转视频技术方法为何如此成功?

OpenAI 在 Sora 方面的成功可归因于其对人工智能研究和开发的专注,以及对大量计算资源和数据集的访问。 与谷歌和 Facebook 等拥有多元化商业利益的科技巨头不同,OpenAI 专门致力于推进人工智能的发展。 这种单一的关注使他们能够分配更多的资源用于人工智能研究并吸引该领域的顶尖人才。 此外,OpenAI 凭借 GPT 等项目一直走在创新的前沿,GPT 是 Sora 的支柱。 通过不断突破人工智能的极限,OpenAI 对神经网络架构和训练技术有了深入的了解,这给了他们竞争优势。

最后,OpenAI还受益于与微软的合作,微软提供了大量的财务和技术资源。 这种合作关系使 OpenAI 能够加速其研发,从而实现像 Sora 这样的其他公司可能难以实现的突破。

OpenAI 的 Sora 可供公众使用吗?

目前,OpenAI 的 Sora 尚未可供公众使用。 OpenAI 采取谨慎的态度,为一组精选的红队成员提供访问权限,这些成员是错误信息、仇恨内容和偏见等领域的专家,以帮助识别潜在的问题或风险。 此外,OpenAI 还允许视觉艺术家、设计师和电影制作人收集有关改进模型的反馈。 目标是确保 Sora 以负责任的方式开发和部署,考虑到如此强大的人工智能工具的潜在影响。

OpenAI 尚未宣布 Sora 何时向公众开放的时间表。 然而,鉴于人工智能发展的快速步伐,可以合理地预期 Sora 或类似工具在未来几年可能会变得更广泛。

可以使用这个平台制作一部完整的故事片吗?

虽然 Sora 的能力确实令人印象深刻,但目前它不太可能完全独立制作一部完整的故事片。 虽然 Sora 可以根据文本提示生成短视频剪辑,但完整的故事片需要有连贯的情节、角色发展以及各种场景和设置。 此外,该技术目前在计算资源、训练数据和道德考虑方面的局限性可能会阻碍其制作长片的能力。

然而,Sora 有可能被用作协助电影制作创作过程的工具。 例如,它可以生成故事板、创建短序列或产生视觉效果,从而为电影制作人节省时间和精力。 随着技术的不断发展,像 Sora 这样的人工智能模型最终可能能够制作更复杂、更长的视频,甚至可能是长片。

Sora 只制作视频还是也制作声音?

虽然 Sora 的主要重点是生成视频内容,但它确实能够生成简单的声音和音乐来伴随视频。 然而,生成的音频的质量和复杂性与其视频生成能力不相上下。 Sora 可以生成与视频的基调和情绪相匹配的基本音效、环境噪音和音符。 但为了获得完全身临其境的体验,电影制作者或内容创作者可能仍然需要融入更复杂的音频元素,如对话、画外音或完整的配乐。

与视频生成功能一样,随着技术的不断进步以及开发人员从用户那里收集更多反馈,Sora 的音频生成功能可能会随着时间的推移而提高。

如何使用OpenAi Sora?

目前,OpenAI Sora 尚未可供公众使用。 访问权限仅限于精选的红队成员、视觉艺术家、设计师和电影制作人。 这些人正在与 OpenAI 合作,测试和改进 Sora 的功能,确保负责任的使用,并为未来的开发收集反馈。

然而,一旦 Sora 或类似工具公开可用,使用它的过程可能会涉及提供文本提示来指导人工智能生成视频。 用户可以输入场景、人物或动作的描述,Sora 会根据对文本的理解生成相应的视频。 用户输入的级别可能会根据应用程序和用户的专业知识水平而有所不同。

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