剛剛,柯曼釋出OpenAI首個影片生成模型Sora。
完美繼承DALL·E 3的畫質和遵循指令能力,能生成長達1分鐘的高畫質影片。
柯曼釋出OpenAI首個影片生成模型
AI想象中的龍年春節,紅旗招展人山人海。
有緊跟舞龍隊伍擡頭好奇官網的兒童,還有不少人掏出手機邊跟邊拍,海量人物角色各有各的行為。
舞龍隊伍
雨後東京街頭,潮濕地面反射霓虹燈光影效果堪比RTX ON。
效果
行駛中的列車窗外偶遇遮擋,車內人物倒影短暫出現非常驚艷。
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也可以來一段好萊塢大片質感的電影預告片:
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豎屏超近景視角下,這只蜥蜴細節拉滿:
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網友直呼game over,工作要丟了:
留言截圖
甚至有人已經開始「悼念」一整個行業:
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AI理解運動中的物理世界
OpenAI表示,正在教AI理解和模擬運動中的物理世界,目標是訓練模型來幫助人們解決需要現實世界互動的問題
根據文本提示生成影片,僅僅是整個計劃其中的一步。
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目前Sora已經能生成具有多個角色、包含特定運動的復雜場景,不僅能理解使用者在提示中提出的要求,還了解這些物體在物理世界中的存在方式。
比如一大群紙飛機在樹林中飛過,Sora知道碰撞後會發生什麽,並表現其中的光影變化。
一群紙飛機在茂密的叢林中翩翩起舞,在樹林中穿梭,就像候鳥一樣。
Sora還可以在單個影片中建立多個鏡頭,並依靠對語言的深入理解準確地解釋提示詞,保留角色和視覺風格。
美麗、白雪皚皚的東京熙熙攘攘。鏡頭穿過熙熙攘攘的城市街道,跟隨幾個人享受美麗的雪天並在附近的攤位購物。絢麗的櫻花花瓣隨著雪花隨風飄揚。
對於Sora當前存在的弱點,OpenAI也不避諱,指出它可能難以準確模擬復雜場景的物理原理,並且可能無法理解因果關系。
例如「五只灰狼幼崽在一條偏僻的碎石路上互相嬉戲、追逐」,狼的數量會變化,一些憑空出現或消失。
該模型還可能混淆提示的空間細節,例如混淆左右,並且可能難以精確描述隨著時間推移發生的事件,例如遵循特定的相機軌跡。
如提示詞「籃球穿過籃筐然後爆炸」中,籃球沒有正確被籃筐阻擋。
效果
技術方面,目前OpenAI透露的不多,簡單介紹如下:
Sora是一種擴散模型,從雜訊開始,能夠一次生成整個影片或擴充套件影片的長度,
關鍵之處在於一次生成多幀的預測,確保畫面主體即使暫時離開視野也能保持不變。
與GPT模型類似,Sora使用了Transformer架構,有很強的擴充套件性。
在數據方面,OpenAI將影片和影像表示為patch,類似於GPT中的token。
透過這種統一的數據表示方式,可以在比以前更廣泛的視覺數據上訓練模型,涵蓋不同的持續時間、分辨率和長寬比。
Sora建立在過去對DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示詞技術,為視覺訓練數據生成高度描述性的標註,因此能夠更忠實地遵循使用者的文本指令。
除了能夠僅根據文本指令生成影片之外,該模型還能夠獲取現有的靜態影像並從中生成影片,準確地讓影像內容動起來並關註小細節。
該模型還可以獲取現有影片並對其進行擴充套件或填充缺失的幀,請參閱技術論文了解更多資訊(晚些時候釋出)。
Sora 是能夠理解和模擬現實世界的模型的基礎,OpenAI相信這一功能將成為實作AGI的重要裏程碑。
柯曼線上接單
目前已有一些視覺藝術家、設計師和電影制作人(以及OpenAI員工)獲得了Sora存取許可權。
他們開始不斷po出新的作品,柯曼也開始了線上接單模式。
帶上你的提示詞@sama,就有可能收到生成好的影片回復。
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下面是更多精彩影片欣賞。
一位時尚女性走在充滿溫暖霓虹燈和動畫城市標牌的東京街道上。她穿著黑色皮夾克、紅色長裙和黑色靴子,拎著黑色錢包。她戴著太陽鏡,塗著紅色口紅。她走路自信又隨意。街道潮濕且反光,在彩色燈光的照射下形成鏡面效果。許多行人走來走去。
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一只柯基犬在熱帶毛伊島拍攝影片網誌
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參考連結:[1]https://openai.com/sora
夢晨 西風 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI