OpenAI 推出 Sora 模型

OpenAI 推出了令人瞩目的文生视频模型 Sora，这一消息如同一颗重磅炸弹，在科技和内容创作领域掀起了惊涛骇浪。Sora 的问世，标志着人工智能在多模态生成领域迈出了极为重要的一步，为内容创作带来了前所未有的可能性。

一、Sora 诞生的背景

在 Sora 之前，OpenAI 已经在人工智能领域取得了诸多显著成就。从 2021 年推出的可以根据书面文字生成图像的 Dall・E，到 2022 年发布的能够创造出原创、逼真图像和艺术作品的 Dall・E-2，再到 2022 年 11 月推出的现象级聊天机器人 ChatGPT，以及 2023 年 3 月发布的 GPT-4 语言模型，OpenAI 在文本和图像生成方面不断取得突破。

与此同时，视觉算法行业也在持续进步。2023 年至 2024 年初，Meta、谷歌等科技企业陆续发布类似文本生成视频的 AI 模型。Meta 推出的 “Emu Edit” 和 “Emu Video”，能够仅用文字指令准确编辑图像；谷歌研究院推出的 Lumiere 文生视频扩散模型，主打采用自家开发的 “Space - Time U - Net” 基础架构，可生成 “完整、真实、动作连贯” 的视频。此外，人工智能初创企业 Runway 以及 Pika、HeyGen 等 AI 文生视频应用也纷纷上线，验证了多模态技术的不断成熟。在这样的行业大环境下，OpenAI 推出 Sora 模型，可谓是顺势而为，也是其在人工智能领域持续深耕的必然结果。

二、Sora 的特点与功能

（一）强大的视频生成能力

Sora 继承了 Dall・E - 3 的画质和遵循指令能力，能够严格根据用户输入的文本描述，生成不同时长、长宽比和分辨率的高清视频和图像，视频时长最多可达一分钟。这一时长相较于其他同类 AI 视频工具，具有显著优势。例如，它可以制作时尚女性走在霓虹闪烁的东京街头的视频，或是雪地里的巨型长毛象视频，甚至是太空人冒险的电影预告片等各种丰富场景。

（二）支持现有视频输入与编辑

Sora 支持将现有视频输入，并对其进行扩展或填充缺失的帧。通过这一功能，它能够执行广泛的视频编辑任务，比如创建完美的循环视频、向前或向后扩展视频等。举例来说，它可以基于 Dall・E - 3 生成的图像来进一步生成视频，也可以从一个已有的生成视频片段开始，向前或向后扩展视频，还能编辑转换视频的风格或环境，甚至将两个输入视频无缝衔接在一起。

（三）具备新兴的仿真能力

Sora 可以生成带有动态摄像机运动的视频。随着摄像机的移动和旋转，人物和场景元素在三维空间中始终如一地移动。它还能够有效地为短期和长期依赖关系建模，在单个样本中生成同一角色的多个镜头，并且在整个视频中保持其外观一致。不仅如此，Sora 有时还能用简单的方式模拟影响世界状态的行为，比如画家在画布上留下新笔触，或是一个人吃汉堡时留下咬痕。在模拟数字世界方面，Sora 能够模拟人工过程，比如在高保真度渲染世界及其动态的同时，用基本策略控制《我的世界》中的玩家。

（四）静态图像生成视频

Sora 模型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。该功能可通过在一个时间范围为一帧的空间网格中排列高斯噪声块来实现。

三、Sora 的技术特点

（一）多帧预测与生成

Sora 是一个扩散模型，它从类似于静态噪声的视频开始，通过多个步骤逐渐去除噪声，视频也从最初的随机像素转化为清晰的图像场景。其独特之处在于能够一次生成多帧预测，确保画面主体在暂时离开视野时仍保持一致。

（二）视觉数据转为 Patches

研发团队发现 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，Sora 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。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。

（三）视频压缩网络

研发团队训练了一个降低视觉数据维度的网络。该网络将原始视频作为输入，并输出在时间和空间上压缩的潜在表示。Sora 在这个压缩的潜在空间中接受训练，而后生成视频。团队还训练了相应的解码器模型，将生成的潜在表示映射回像素空间。

（四）用于视频生成的缩放 Transformer

Sora 采用与 GPT 模型相似的 Transformer 架构，这使得模型具有很强的扩展性，可以有效地缩放为视频模型。Transformer 架构能够处理长序列数据，并通过自注意力机制捕捉数据中的依赖关系，从而提高模型的生成能力。但为了解决 Transformer 架构在长文本和高分辨率图像处理上的问题，扩散模型采用更可扩展的状态空间模型 (SSM) 主干替代了传统的注意力机制，从而减少了算力需求，并能够生成高分辨率图像。

四、Sora 的应用场景

（一）影视创作

在影视行业，Sora 可以帮助导演和编剧快速将创意转化为可视化的视频片段。例如，导演在筹备一部科幻电影时，对于一些难以通过传统拍摄方式实现的宏大场景，如外星生物的活动、星际大战的场面等，可以借助 Sora 根据文字描述生成视频参考，为后期的实际拍摄和特效制作提供灵感和方向。这大大缩短了从创意构思到视觉呈现的周期，降低了制作成本。

（二）广告制作

广告公司在为客户制作广告时，往往需要根据客户的品牌理念和产品特点，设计出富有创意的广告视频。Sora 可以根据广告文案，快速生成多种风格的广告视频小样，供客户选择和修改。比如，一家化妆品公司推出新产品，广告公司利用 Sora 生成不同场景下（如时尚秀场、日常化妆间等）模特使用该化妆品的视频，帮助客户直观感受不同创意的效果，提高广告制作的效率和质量。

（三）教育领域

在教育中，Sora 可用于制作生动有趣的教学视频。例如，在讲解历史事件时，教师可以通过 Sora 生成相关历史场景的视频，让学生更直观地了解历史事件的发生过程；在科学教学中，对于一些微观世界的现象（如细胞分裂）或宏观宇宙的场景（如行星运动），Sora 生成的视频能够帮助学生更好地理解抽象的知识，提升学习效果。

（四）游戏开发

游戏开发者可以利用 Sora 生成游戏中的过场动画、角色动作演示等视频内容。比如，在开发一款角色扮演游戏时，对于角色的技能释放特效、剧情中的关键场景等，通过 Sora 生成视频素材，既节省了人力绘制和制作动画的时间，又能为游戏增添丰富多样的视觉效果，提升游戏的吸引力。

五、Sora 对行业的影响

（一）降低内容创作门槛

Sora 的出现，使得没有专业视频制作技能的人也能够轻松生成高质量的视频内容。无论是个人创作者、小型企业还是教育工作者，都可以利用 Sora 将自己的想法快速转化为视频，极大地降低了内容创作的门槛，激发了更多人的创作热情和创造力。

（二）推动内容创作行业变革

在内容创作行业，Sora 的应用将改变传统的创作流程和模式。以往需要大量人力、物力和时间投入的视频创作过程，现在借助 Sora 可以更高效地完成。这将促使内容创作行业更加注重创意的挖掘和表达，同时也会加剧行业竞争，推动企业和创作者不断提升自身的创新能力和服务质量。

（三）引发版权和伦理问题的讨论

随着 Sora 等人工智能生成内容技术的发展，版权和伦理问题日益凸显。例如，Sora 生成的视频内容的版权归属如何界定？如果生成的视频涉及侵权或不良信息，责任该由谁承担？此外，人工智能生成的内容是否会对人类的创造力和文化传承产生影响？这些问题需要社会各界共同探讨，制定相应的法律法规和道德准则，以确保技术的健康发展。

OpenAI 推出的 Sora 模型为文生视频领域带来了革命性的变化，其强大的功能和广泛的应用前景，将对科技、内容创作、教育等多个行业产生深远影响。尽管在发展过程中还面临着一些挑战，但随着技术的不断完善和相关规则的逐步建立，Sora 有望为我们的生活和工作带来更多的惊喜和便利。