sora是什么？sora是最近非常火爆的一个ai全新概念，只需要输入文字ai就能帮助用户依照文字的意思来生成视频，这是非常震撼的一项突破，那么究竟该技术的概念是怎样的呢？接下来68小编就会为大家来介绍sora是什么软件！ sora软件概念介绍 最近OpenAI发布了视频生成模型Sora，最大的Sora模型能够生成一分钟的高保真视频。

同时OpenAI称，可扩展的视频生成模型，是构建物理世界通用模拟器的一条可能的路径。

Sora能够生成横屏1920*1080视频，竖屏1080*1920视频，以及之间的所有内容。

这使得Sora可以兼容不同的视频播放设备，根据特定的纵横比来生成视频内容，这也会大大影响视频创作领域，包括电影制作，电视内容，自媒体等。

技术报告：https://openai.com/research/video-generation-els-as-world-simulators 技术解读 魔搭社区的开发者也针对Sora的技术报告展开了热烈的讨论，并根据技术报告的内容，推测了Sora的技术架构图如下：

Sora的技术架构图(from魔搭社区开发者) Sora模型的核心技术点(图中红色标注)： 1、视频压缩网络 OpenAI训练了一个降低视觉数据维度的网络。

这个网络接受原始视频作为输入，并输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。

Sora在这个压缩的潜在空间上进行训练，并随后生成视频。

同时还训练了一个相应的解码器模型，将生成的潜在表示映射回像素空间(源自Sora技术报告)。

这部分内容为图中的红色部分，核心工作为将视觉数据转化为patches，patches是从大语言模型中获得的灵感，大语言模型范式的成功部分得益于使用优雅统一各种文本模态(代码、数学和各种自然语言)的token。

大语言模型拥有文本token，而Sora拥有视觉分块(patches)。

OpenAI在之前的Clip等工作中，充分实践了分块是视觉数据模型的一种有效表示(参考论文：An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale.)这一技术路线。

而视频压缩网络的工作就是将高维度的视频数据转换为patches，首先将视频压缩到一个低纬的latent space，然后分解为spacetime patches。

这个方法同样适用于图像(将图像作为单一帧视频处理)，基于Patches的表示使得Sora能够训练具有不同分辨率，持续时间和纵横比的视频和图像，而在推理过程中，只需要在适当大小的grid中随机初始化patches即可控制视频生成的大小。

技术难点：视频压缩网络类比于latent diffusion model中的VAE，但是压缩率是多少，如何保证视频特征被更好地保留，还需要进一步的研究。

2. 用于视频生成的Scaling Transformers Sora是一个diffusion模型;给定输入的噪声块+文本prompt，它被训练来预测原始的“干净”分块。

重要的是，Sora是一个Scaling Transformers。

Transformers在大语言模型上展示了显著的扩展性，我们相信OpenAI将很多在大语言模型的技术积累用在了Sora上。

在Sora的工作中，OpenAI发现Diffusion Transformers作为视频生成模型具备很好的扩展性。

技术难点：能够scaling up的transformer如何训练出来，对第一步的patches进行有效训练，可能包括的难点有long context(长达1分钟的视频)的支持、期间error accumulation如何保证比较低，视频中实体的高质量和一致性，video condition，image condition，text condition的多模态支持等。

3. 语言理解 OpenAI发现训练文本到视频生成系统需要大量带有相应文本标题的视频。

这里，OpenAI将DALL·E 3中介绍的标题生成技术用到了视频领域，训练了一个具备高度描述性的视频标题生成(video captioning)模型，使用这个模型为所有的视频训练数据生成了高质量文本标题，再将视频和高质量标题作为视频文本对进行训练。

通过这样的高质量的训练数据，保障了文本(prompt)和视频数据之间高度的align。

而在生成阶段，Sora会基于OpenAI的GPT模型对于用户的prompt进行改写，生成高质量且具备很好描述性的高质量prompt，再送到视频生成模型完成生成工作。

技术难点：如何训练一个高质量的视频caption模型，需要海量的高质量视频数据，包括数据的获取和标注，为了保障通用性，需要支持各种多样化的视频源，电影、纪录片、游戏、3D引擎渲染等等;标注工作包括对长视频的精准切片，以及切片后的captioning。

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