简介
文生视频指的是将文本描述转化为视频内容的技术，2024年2月15日 OpenAI 正式对外发布 Sora 人工智能模型，在人工智能领域掀起了一场风波，这是计算机视觉领域的一个突破。
Sora 这一名称起源于日文中“空”的含义，暗示了其具备的无限潜力。OpenAI 也在报告中将 Sora 定义为 “word simulators” 即世界模型或者世界模拟器，可见 OpenAI 对于 sora 的能力具备足够的信心。
注意：个人暂时无法体验。
Sora 的能力
Sora 是一种扩散模型，旨在对语言更深入的理解，使得模型能够准确的识别出文本的含义，OpenAI 官方表明 Sora 能够生成1分钟的高清视频，并且给出了一个视频生成的示例，该示例展示出了 Sora 根据文本内容所生成的一段视频信息：
- 提示文本：一个时髦的女人走在东京的街道上，街道上充满了温暖发光的霓虹灯和生动的城市标志。她穿着黑色的皮夹克，红色的长裙和黑色的靴子。
可以看出，Sora根据文本所产生的视频完美地展示了文本所表达的含义，并且视频的质量非常出色。除了描述的主体内容外，视频还展示了与天气和时间相关的光影效果，增添了画面的层次和真实感。
Sora 除了根据文本生成视频，还可有以下几种生成视频的方式：
- 图像生成视频：
- 图像
- 视频
- 扩展生成的视频：
- 视频1
- 视频2
- 改变视频风格：
- 改变前
- 改变后
- 连接视频：
- 视频1
- 视频2
- 连接后
扩展能力
3D 一致性
Sora 还可以在单个生成的视频中创建多个镜头，准确地保留视频主体和视频的风格，使得视频主体可以跟随环境的变化而一同变化。
如下这个视频所示，视频从头到尾都围绕着两个人物，当周围场景变换时，两个主体人物也随之自然地调整位置和距离。在切换回大远景时，视频的主题也会自然地从人物转换为城市景观，完美地保持了连贯性和流畅度。
远程相干性和物体持久性
Sora 也有处理空间物体依赖性的能力，保持物体在短视频或长视频中的空间关系，如下图所示，虽然场景在不断的进行，但是窗边的斑点狗并不会因为人物的穿行而消失或者覆盖人物。
与世界交互性
Sora 还可呈现出视频中物体的变化状态，如下图所示，在被咬过的汉堡上能够成功的出现咬掉的痕迹：
Sora 的局限性
- 不能准确模拟许多基本相互作用的物理过程。
- 与物体的交互并不总是产生对象状态的正确变化。
- 混淆提示空间细节，例如混淆左右。
现状
文生视频还处在开发并且测试的阶段，基于安全考虑，目前 Sora 还是仅仅是邀请 “red teamers” 也就是对抗性角色领域的专家来对 Sora 进行安全测试。
并且还会和各个领域的政策制定者，避免 Sora 技术的滥用和可能带来的不良影响。
总结
- 了解 Sora 的能力。
- 了解 Sora 的局限性。
- 了解 Sora 的安全问题。
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