深夜, 实在睡不着,
这个视频, 希望多一个人看到能少一个人被割
最近sora的瓜是,根本吃不完, sora还没开放,课程就满天飞
更有网友调侃到, 奥特曼之所以没开放sora的使用, 是因为还没学这些课程.
作为Ai爱好者和圈内人, 有一些想说的
Sora目前还没正式开放, 只有openai和少数人有产品权限，可以试用到.而且获取Sora的测试帐号条件十分严苛.所以那些现在就告诉你跟他学提示词,工作流,有变现案例之类的, 你自己细品.
那么现在我们就什么都不做吗? 也不是, 这就要说回到sora本身了, 他本质是一个视频模型, 你想用好他, 用他做出好的内容, 就好像你是一个导演, 要告诉他,你这个电影, 这个视频要怎么拍. 所以学习一些编剧相关的和视觉表达的知识是必要的.
比如, 你告诉sora ”绕着物体一圈拍摄"远比不上"360-Degree Shot”这样的视觉表达更能让AI准确的理解你需要表达的意思.
可以自己整理一份根据通常视频拍摄的顺序会用到的视觉表达语言,像这个表格一样.用的时候方便查阅
其实关键不在于AI工具, 而在于作为使用者的你,你的创意想法,专业能力.
也在这里向AI圏那些”为爱发热”的共创者, 开源者, 真正的知识传播者致敬,
MONEY DOESN'T CHANGE THE WORLD, IDEAS DO
关于sora
Sora是一个由OpenAI开发的人工智能视频生成模型，它能够生成高清视频和图像，具备跨越不同持续时间、宽高比和分辨率的能力。Sora是基于Transformer架构训练的网络，通过降低视觉数据的维度，通过将视频压缩为低维度的潜在空间，生成具有不同宽高比和分辨率的内容[1]。Sora是一种扩散模型，通过从看似静态噪声的视频出发，经过多步骤的噪声去除过程，逐渐生成视频，从而解决了即使在短暂离开视野的情况下，也能保持主体不变的难题[2][8]。
Sora的技术细节包括采样的灵活性，它可以采样宽屏视频1920x1080p，垂直视频1920x1080p以及两者之间的视频，这使Sora能够直接以其天然纵横比为不同设备创建内容，并允许在生成全分辨率的内容之前，以较小的尺寸快速创建内容原型[4]。
尽管Sora仍处于开发早期阶段，但它的推出已经标志着生成式AI迎来一个里程碑[9]。它的出现可能会重塑整个电影行业，并反映出中美在生成式AI方面的差异[16]。Sora的出现被视为新一轮产业技术革命的爆发点，与之前各种商业和开源的文本生成式大模型相比，Sora的出现被看作是一个巨大风口出现的转折点[21]。
总的来说，Sora是OpenAI推出的一款先进的人工智能视频生成模型，它通过扩散模型和Transformer架构，结合高分辨率视频采样和复杂场景理解能力，能够生成高质量的视频内容，为内容创作提供了新的可能性。
Sora模型的最新研究进展是什么？
Sora模型的最新研究进展主要包括以下几个方面：
技术原理和训练细节的公布：OpenAI已经发布了关于Sora模型技术原理和训练细节的详细报告，这对于相关从业者来说是一个重要的参考资料[31]。
多模态技术的进步：与Pika、HeyGen等AI文生视频应用相比，Sora的推出加剧了视频生成领域的激烈竞争，验证了多模态技术的不断进步与成熟[32]。
视觉补丁（patches）的应用：受到大语言模型的启发，Sora采用了视觉补丁（patches）等技术，虽然文章篇幅所限，但展示了使用视觉transformer处理视频以及分词器的新创意[33]。
视频质量和情感表达：官网上已经更新了48个视频demo，Sora不仅能准确呈现细节，还能理解物体在物理世界中的存在，并生成具有丰富情感的角色。该模型还可以根据提示、静止图像甚至填补现有视频中的缺失帧来生成视频[34]。
根据文本生成视频的能力：Sora能够根据快速文本提示创建"逼真"和"富有想象力"的60秒视频，同时保持视觉质量并遵守用户提示[39]。
架构和关键技术特点的介绍：官方报告中详细介绍了Sora模型的架构、关键技术特点以及其在模拟数字世界中的应用，同时讨论了Sora模型的训练过程[38]。
Sora模型的最新研究进展涵盖了其技术原理、训练细节、多模态技术的应用、视频质量和情感表达、根据文本生成视频的能力以及架构和关键技术特点的介绍等多个方面。
Sora模型在生成高质量视频内容方面的具体应用案例有哪些？
时尚女子漫步东京街头短视频：Sora生成的这一视频展示了其在影视传媒等行业中的应用潜力，与同类产品相比，Sora能够提供更长的时长、包含多角度镜头以及遵循部分物理规律的视频内容[42]。
广告领域的应用：作为OpenAI首个视频生成模型，Sora的上线为广告行业提供了新的可能性。通过输入文本，用户可以生成长达1分钟的高清视频，这对广告公司的内容产出具有重要意义[45]。
对现实世界的理解和模拟能力：周鸿祎提到，OpenAI利用其大语言模型的优势，实现了对现实世界的理解和对世界的模拟两层能力，这表明Sora不仅仅局限于视频生成，还能够深入理解并模拟世界，从而带来新的成果和突破[46]。
高度细致的背景、复杂的多角度镜头以及富有情感的多个角色：据介绍，Sora能够生成包含高度细致背景、复杂多角度镜头的视频，以及多个富有情感的角色，这些特点使得Sora不仅能准确呈现视频细节，还能理解物体在物理世界中的行为[48]。
Sora模型在生成高质量视频内容方面展现出了广泛的应用范围和强大的能力，从时尚短视频到广告内容，再到对真实世界的理解和模拟，Sora模型都能提供高质量的视频解决方案。
Sora模型与其他视频生成模型（如DALL.E）相比有哪些优势和不足？
优势：
生成多样性和训练稳定性：Sora模型采用了扩散模型，相比传统的GAN模型具有更好的生成多样性和训练稳定性[54]。
一次性生成完整视频或扩展生成视频长度：Sora能够一次性生成整个视频，或者将生成的视频延长以使其更长[51]。
完美继承DALL·E 3的画质和遵循指令的能力：Sora不仅完美继承了DALL·E 3的高画质和指令遵循能力，还能根据详细的文本指令生成具有详尽细节的视频内容[58]。
生成与真实视频没有区别的视频：OpenAI用内部工具给视频详尽的描述，提升了模型服从prompt的能力，以及视频的质量[53]。
迅速生成长达一分钟、与用户指令高度契合的连贯视频：相较于其他AI视频工具仅能在几秒内维持连贯性的局限，Sora更能呈现复杂场景，包括多角色互动、特定动作以及精确的背景和主题细节[57]。
不足：
技术实现难度：虽然具体的实现难度没有直接提及，但考虑到Sora技术的复杂性和创新性，可以推测其实现过程中可能会遇到一些技术挑战[60]。
Sora模型相比于其他视频生成模型如DALL.E，在生成多样性、训练稳定性、一次性生成完整视频能力、继承DALL·E 3画质和遵循指令能力、生成与真实视频无区别的能力以及快速生成长连贯视频等方面展现出明显优势。然而，其技术实现难度也是一个潜在的不足。
Sora模型如何处理和优化生成视频中的噪声去除过程？
Sora模型在处理和优化生成视频中的噪声去除过程中，采用了一种多步骤的方法，首先从看似静态噪声的视频开始，经过一系列步骤逐步去除噪声，最终将噪声视频转化为接近文本描述的内容[61][63]。这种过程不仅涉及到对视频内容的理解和处理，还包括了对噪声去除技术的优化。
具体来说，Sora是一个扩散模型，它能够从一个初始的噪声图像开始，通过一次性预测多帧画面，来逐步生成视频[62]。这意味着Sora在训练过程中会利用大量的视频和图片数据来学习如何逐步去除噪声，从而将噪声转变成更接近真实场景的内容[63]。此外，Sora的训练过程中还引入了梯度条件法，这是一种基于梯度优化的方式，用于改善去噪数据的条件损失，从而让生成的视频通过自回归的方式扩展至更长的时间步和更高的分辨率[65]。
这种方法通过附加梯度项提供额外的指导，基于模型对条件数据的重建，被称为重建引导采样或重建指导[65]。这种方法的应用使得Sora能够通过自回归的方式扩展视频的长度，同时保持画面主体即使暂时离开视野也能保持不变[64]。
Sora模型通过结合扩散模型的特性、多步骤的噪声去除过程以及基于梯度优化的条件生成方法，有效地处理和优化了生成视频中的噪声去除过程，最终生成出清晰、连贯的视频场景[61][63][65]。
Sora模型对电影行业的影响有哪些具体案例或预测？
Sora模型对电影行业的影响主要体现在以下几个方面：
提升电影制作的真实性和细节：Sora模型能够生成非常真实、有细节的画面，这对于追求高质量视觉效果的电影行业来说是一个巨大的进步。中国香港青年导演朱智立认为，Sora模型的影响只是一个时间问题，因为其已经能够做到画面的真实感[70]。
改变3D行业从业者的技能需求：Sora模型的出现可能会导致3D行业从业者的技能需求发生变化，传统的3D建模、动画等技能可能会变得相对不重要，而掌握Sora模型等人工智能技术的从业者将会更加抢手[72]。
影响影视制作的各个环节：Sora模型对影视制作的各个环节都有潜在的影响。例如，它可能会改变前期的分镜创作、远景里不重要的群演、一些视频画面的插帧特效等方面的需求[76]。此外，影视行业的演员道具等成本将会下降，尤其是影视特效方面的影响最为明显[77]。
对广告业、电影预告片和短视频行业的颠覆：Sora模型能够生成长达1分钟的高清视频，这对于广告业、电影预告片和短视频行业将带来巨大的颠覆[74]。这种技术的应用不仅能够提高视频内容的质量，还能降低成本，从而可能催生更多创新的视频内容。
对影视宣传片的影响：Sora作为一种通用的视觉数据模型，能够生成各种持续时间、宽高比和分辨率的视频和图片，甚至长达一分钟的高清视频，对影视的宣传片等领域也将产生积极影响[79]。
Sora模型通过提升电影制作的真实性和细节，改变3D行业从业者的技能需求，影响影视制作的各个环节，以及对广告业、电影预告片和短视频行业的颠覆，展现了其对于电影行业的深远影响。
sora的技术实现原理
Sora的技术实现原理主要基于以下几个方面：
扩散型变换器模型：Sora采用了扩散型变换器模型，这是一种类似于DALL-E 3和Stable Diffusion的模型，通过去除噪声并逐渐转化为视频来实现视频生成[5]。这种模型能够在潜在空间上进行训练，将视频转换为时空区块，从而实现在压缩的潜在空间上的训练和视频生成[1]。
视频压缩网络：Sora通过视频压缩网络将输入的图片或视频压缩成低维度表示形式，并通过空间时间补丁将其分解为基本构建块，进一步生成高质量视频[16][17]。
Transformer架构：Sora使用了Transformer架构，这种架构能够处理视频和图片中时空片段的潜代码，从而具备了生成一分钟高质量视频的能力[27]。与大语言模型不同，Sora将实现逻辑从U-Net架构替换成了Transformer架构[23]。
去噪和梯度数学方法：在模拟器的训练过程中，模拟器通过去噪和梯度数学方法来学习复杂的视觉渲染，构建出「直观」的物理效果，以及进行长期推理和语义基础[7]。
视觉块嵌入代码：Sora能够根据文本描述生成长达1分钟的连贯流畅视频，通过视觉块嵌入代码实现多镜头无缝切换，具有高度可扩展[9]。
数据驱动物理引擎：Sora实际上是一个基于数据驱动的物理引擎，能够模拟各种真实或奇幻的世界，学会复杂的渲染技术、直观的物理规律、长期的逻辑推理以及语义理解[20]。
综上所述，Sora的核心技术包括扩散型变换器模型、视频压缩网络、Transformer架构，以及去噪和梯度数学方法等，这些技术共同作用，使得Sora能够生成出具有高分辨率、高保真度和流畅连贯性的视频内容。
Sora扩散型变换器模型的具体工作原理是什么？
结合变换器（Transformer）主干的扩散模型：Sora模型结合了变换器主干，具体来说，DiT由变分自编码器（VAE）编码器、视觉变换器（ViT）、去噪扩散概率模型（DDPM）和VAE组成[32]。这表明Sora模型通过将不同的技术组合起来，以实现对视频的处理和生成。
视觉变换器和扩散模型的组合：Sora是视觉变换器（ViT）和扩散模型的组合[34]。这种组合背后的核心理念是将视频片段嵌入一个名为"patch"的潜在空间中，从而精准捕捉视频中时间和空间的流转[36]。
扩散模型的应用：Sora是一个扩散模型，其工作原理是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，从而生成视频[35]。这个过程使得视频从最初的随机像素逐步转化为具有特定内容的视频。
核心部件的作用：Sora模型的核心部件——扩展变换器起着至关重要的角色，相当于模型的眼睛，帮助模型精准捕捉视频中时间和空间的流转[36]。
其他技术的组合使用：为了实现上述目的，自注意力机制、扩散模型和变换神经网络等被组合在一起使用[37]。
Sora扩散型变换器模型的工作原理是通过结合多种技术，如变换器主干、扩散概率模型、视觉变换器等，以及自注意力机制和变换神经网络等，来实现对视频的处理和生成。这些技术的结合使得Sora模型能够有效地捕捉视频中的时间和空间信息，从而生成高质量的视频内容。
Sora视频压缩网络如何实现低维度表示形式的高效压缩？
视频压缩：Sora首先通过视频压缩网络将输入的图片或视频转换为低维表示形式，这一过程涉及到将视频压缩到一个低维潜在空间[40][43][45]。
空间时间补丁分解：通过将输入的视频转换为低维表示形式，Sora进一步将这种形式分解为时空区块，即时间和空间上的补丁，从而将视频内容分解为基本构建块[39][43][44]。
文本条件化的Diffusion模型：Sora还利用文本条件化的Diffusion模型，根据文本信息对视频进行条件化处理，进一步优化视频的压缩效果[39]。
训练网络：Sora是基于Transformer架构训练的网络，专门用于降低视觉数据的维度。通过训练这个网络，Sora可以生成具有不同宽高比和分辨率的内容[41]。
Sora视频压缩网络通过先将视频数据压缩到低维潜在空间，再通过空间时间补丁分解和文本条件化的Diffusion模型等技术手段，实现了高效的低维度表示形式的压缩。
在Sora中，Transformer架构是如何处理视频和图片中时空片段的潜代码的？
自编码器的训练：Sora从头训练了一套能直接压缩视频的自编码器，这套自编码器不仅能在空间上压缩图像，还能在时间上压缩视频长度[49]。这种自编码器的设计使得Sora能够在生成视频时，通过对视频帧的压缩和时间轴上的调整，实现对时空片段的处理。
时空块的处理：Sora利用Transformer架构操作视频的时空块(patches)和图像隐编码(latent codes)[56]。这意味着Sora能够将视频和图片数据分解成多个小块，每个小块都包含了特定的时空信息，从而实现对这些时空片段的潜代码的有效处理。
主题连续性的保持：Sora通过同时处理许多视频帧，解决了保持视频中主题连续性的挑战。即使某个主题暂时从画面中消失，也能保持一致[52]。这种处理能力得益于Transformer架构的强大特征提取能力，它能够捕捉到视频内容的深层语义信息，并将其映射到生成的图像中。
视频压缩网络：Sora通过视频压缩网络将输入的图片或视频压缩成低维度表示形式，并通过空间时间补丁将其分解为基本单元[53]。这种压缩过程有助于减少模型的输入大小，同时保留更多的细节信息，为后续的时空片段处理提供基础。
Sora通过自编码器的训练、时空块的处理、主题连续性的保持以及视频压缩网络等技术手段，有效地处理了视频和图片中时空片段的潜代码，从而能够生成高质量的视频或图片[49][52][53]。
Sora去噪和梯度数学方法在模拟器训练中的具体应用和效果如何？
Sora模拟器在训练过程中采用了去噪和梯度数学方法。这些方法被用于学习复杂的视觉渲染，构建出直观的物理效果，并进行长期推理和语义基础的构建[59][62]。去噪是指去除图像或视频中不需要的噪声，以提高图像质量和清晰度。梯度数学则是一种优化算法，通过计算目标函数的梯度来调整模型的参数，从而优化模型性能[61][68]。
具体到应用效果上，Sora通过去噪和梯度计算，能够学习到复杂的图像渲染和"直观"的物理行为，这表明其在处理复杂视觉信息方面具有较高的能力[63][65]。此外，Sora的模拟能力不仅限于物理现象的简单模拟，还包括长期推理和语义理解，这进一步证明了其在处理更深层次的信息处理任务上的潜力[64][65]。
Sora模拟器在训练过程中通过有效地运用去噪和梯度数学方法，显著提升了其模拟复杂视觉信息的能力，包括复杂的渲染、直观的物理行为以及长期的推理和语义理解。这些技术的应用使得Sora成为一个强大的数据驱动的物理引擎，能够模拟出真实或虚构的世界，为视频生成领域带来革命性的变化[59][62][63]。
Sora视觉块嵌入代码是如何实现多镜头无缝切换的？
Sora模型通过引入视觉块嵌入代码（patches）来实现多镜头无缝切换的。这种技术是一种高度可扩展且有效的视觉数据表现形式，它能够极大地提升生成模型处理多样化的视觉数据的能力[69]。具体来说，Sora模型能够通过简单的提示语（Prompt）在一分钟视频内实现多角度的镜头切换，并且在这个过程中，物体的一致性得到了完美保持[70]。此外，OpenAI通过一种名为视觉块嵌入代码的技术，根据用户提供的简单描述性文字生成长达60秒的连贯流畅视频，这些视频包含详细的场景和正在运动的镜头[72]。这表明，Sora模型利用视觉块嵌入代码技术实现了从一个镜头到另一个镜头的无缝切换，同时保持了视频内容的一致性和连贯性。
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