Sora ！！！
近日，互联网上掀起了一阵关于Sora的热潮。作为OpenAI最新推出的技术，Sora赋予了文字生成视频的魔力，其展示的效果令人印象深刻。
在当前，短视频的吸引力已远超过传统的小说和图像漫画。因此，Sora的问世，可能会在视频制作领域引发一场革命。
Sora的魅力在于，它能够基于文本描述生成长达60秒的视频内容，这些内容包括了精细的场景设置、栩栩如生的角色表情，以及流畅的镜头转换。
这项技术能够塑造出多元化的角色，实现特定的动作，并且在主题和背景方面做到与描述高度一致。Sora不仅准确地理解用户的指令，还能深刻洞察这些元素在现实世界中应有的呈现方式。
Sora展现了对语言的深刻洞察力，能够精确捕捉用户的意图，创造出既生动又情感充沛的视频内容。它甚至能在同一视频中呈现多个场景，同时保证角色的连贯性和视觉风格的统一。
然而，Sora并非完美无瑕。在模拟复杂场景下的物理效应，以及理解特定因果关系方面，它仍有待提升。例如，视频中的角色可能会咬一口饼干，却未能在饼干上留下明显的痕迹。
此外，Sora在处理空间细节，如分辨方向，或是描述一段时间内的具体事件，如摄影机的移动轨迹时，也可能显示出一定的局限性。
简单来说，简单来说，Sora 是一种能用文本生成最长 60 秒视频的技术，也可以用来生成图片，因为图片本质上是一帧的视频。
这篇文章，将会从 Sora 的架构，然后到 Sora 的生态，以及最后普通人或者开发者如何利用或者使用 Sora ，为这个 AI 浪潮做准备 ~
Sora的架构与创新
Sora代表了在AI视频生成技术中的一次重大创新，它在架构上与之前的Runway及Stable Diffusion等基于扩散模型的系统有着明显的区别。核心之处在于Sora采用了Diffusion Transformer模型，这是一个结合了扩散模型和Transformer模型的先进架构，为视频生成带来了前所未有的灵活性和质量提升。
架构比较
- Runway/Stable Diffusion：这些系统基于扩散模型，通过逐步向图片添加噪点，再逐步去除噪点的方式生成清晰图片。这一过程虽然能够生成高质量的图像，但在视频生成上存在限制，尤其是在处理长视频和维持视频一致性方面。
- Sora：Sora利用Diffusion Transformer模型，通过Transformer的编码器-解码器架构处理含噪点的输入图像，并预测出更清晰的图像版本。这不仅提高了图像处理的效率，而且在视频生成上实现了显著的进步。Sora的创新在于它处理的基本单位不是文本的Token，而是视频的"Patch"，即随时间变化的色块，这允许Sora处理任何大小和长宽比的视频，无需预先裁剪或调整。
创新应用
Sora的架构使其能够在训练时使用更多的数据和计算资源，得到更高质量的输出。这种方法不仅避免了视频预处理可能导致的原始构图丢失问题，而且因为能够接收任何视频作为训练输入，Sora的输出不会受到训练输入构图不良的影响。此外，Sora展示了模拟复杂物理现象（如液体动力学）的能力，这得益于其在训练时使用的大量视频数据中包含的物理规则。
研究基础与启示
Sora的开发受到了《Scalable Diffusion Models with Transformers》和《Patch n' Pack: NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution》两篇论文的启发，这些研究来自Google，并在Sora项目启动后不久发表。这些研究提供了Sora架构的理论基础和技术细节，为Sora及未来AI视频生成技术的发展奠定了坚实的基础。
通过结合扩散模型和Transformer模型，Sora不仅在技术上实现了突破，而且为视频制作和AI应用开辟了新的可能性，预示着AI在影视制作、内容创作等领域的未来将更加广阔和深入。
Sora 和 之前的 AI 视频生成工具有什么升级
Sora在AI视频生成领域的出现，标志着技术进步的一个重要里程碑。与早期的AI视频生成工具相比，Sora引入了一系列创新和升级，这些改进不仅提高了视频的生成质量，而且极大地扩展了视频创作的可能性。以下是Sora与之前AI视频生成工具的主要升级和优化：
提升生成视频的质量和稳定性
Sora的技术进步主要体现在能够生成高质量视频的能力上。与之前的工具相比，Sora生成的视频可以达到长达60秒的长度，同时支持镜头切换、确保画面中的人物和背景的稳定性，以及实现高画质输出。这些改进意味着使用Sora生成的视频更加逼真，观看体验更佳，为用户提供了更为丰富和动态的视觉内容。
创新的技术架构：Diffusion Transformer模型
Sora之所以能够实现上述优势，归功于其基于Diffusion Transformer模型的创新技术架构。这一架构融合了扩散模型和Transformer模型的优点，使Sora不仅能够生成文本内容，而且能够预测生成所谓的"时空补丁"。这些时空补丁可以理解为视频中的一个小片段，包含了几帧视频内容。这种方法使得Sora在训练过程中不受视频长度和显卡性能的限制，生成过程更加灵活多样，能够组合不同的时空补丁来创造出新的视频内容。
灵活性和多样性的增强
与基于Diffusion模型的Pika或基于Transformer模型的LLM和ChatGPT等工具相比，Sora的技术架构赋予了它更高的灵活性和多样性。Pika在处理视频内容时受到显卡性能的限制，而且主要模式集中在基于图片关键帧的视频扩展或风格转换上。Sora则通过其独特的模型，能够无需拘泥于特定的视频分辨率或长度限制，创造出更加丰富和多变的视频内容。
Sora 的算力要求
在讨论Sora的使用成本和算力要求之前，我们需要明白AI视频生成技术特别是像Sora这样的先进模型，其成本和算力需求是由多种因素决定的。这些因素包括但不限于模型的复杂度、生成内容的分辨率、视频的长度、以及所需的生成质量。以下是对Sora使用成本和算力要求的一个专业化和详细的分析。
成本估算基础
在估算Sora生成60秒视频的成本前，我们参考了现有的AI生成技术的定价模式。例如，DALL-E 3的HD图像生成成本为 $0.08 每次生成，而Runway Gen-2的视频生成服务收费为$0.05/秒。这些价格提供了AI生成服务定价的大致范围。
DALL-E 3
DALL-E 3是OpenAI开发的最新一代AI图像生成模型，它是DALL-E系列的后续版本。这款AI利用深度学习来生成高分辨率的图像，用户只需提供简短的文本描述，DALL-E 3就能根据这些描述创造出相应的图像。这种模型展现了令人印象深刻的创造性和理解能力，能够处理复杂的概念和抽象的思维，生成各种风格和主题的图像。DALL-E 3在艺术创作、设计探索、教育和娱乐等多个领域都有广泛的应用潜力。
Runway Gen-2
Runway Gen-2是RunwayML推出的一款AI视频生成工具，它使用户能够通过AI技术轻松创建和编辑视频内容。Runway Gen-2提供了一系列基于AI的视频编辑功能，如实时视频合成、风格转换、内容生成等。用户可以利用这些工具将文本描述转换为视频场景，或者对现有视频素材进行风格化处理和内容编辑。Runway Gen-2旨在简化视频创作过程，降低制作高质量视频内容的门槛，适用于影视制作、广告创意、数字艺术等领域。
Sora的算力需求
Sora的技术文档或宣传资料尚未明确公布其算力需求。然而，基于其采用的技术架构---结合了扩散模型和Transformer模型---我们可以合理推测Sora对算力的需求相对较高。假设Sora在推理时需要约8个NVIDIA A100 GPU，这是目前业界一些最高端的计算卡，专为深度学习和AI任务设计。
成本估算
根据假设，如果Sora的推理大约需要8个A100 GPU，我们可以参考云计算服务的GPU租用成本来估算。假设每个A100 GPU的云服务租用成本为每小时 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 3 （这是一个假设值，实际成本可能因供应商和区域而异），那么 S o r a 运行时的成本大约为每小时 3（这是一个假设值，实际成本可能因供应商和区域而异），那么Sora运行时的成本大约为每小时 </math>3（这是一个假设值，实际成本可能因供应商和区域而异），那么Sora运行时的成本大约为每小时24。
如果Sora生成一分钟视频的时间为一分钟，那么每分钟视频的直接算力成本约为$0.4。然而，这还不包括其他潜在成本，如软件使用费、数据存储和传输费用、以及任何附加的处理时间。
综合估算和市场定价
综上所述，如果考虑到软件使用费和其他运营成本，我们可以推测Sora生成60秒视频的成本可能高于直接算力成本。如果按照半小时成本约为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 10 的估算（这是一个非常粗略的估计），则每秒视频成本约为 10的估算（这是一个非常粗略的估计），则每秒视频成本约为 </math>10的估算（这是一个非常粗略的估计），则每秒视频成本约为0.33，这个价格可能会根据实际使用的资源和服务定价策略有所调整。
未来生成音乐
目前，DALL-E 3和Runway Gen-2主要集中在图像和视频的视觉内容生成上。虽然它们尚未直接应用于音乐（音频）生成，但未来实现这一功能必然的趋势，可能会面临的几个问题：
- 环境与物体声音的匹配： 视频中的每个环境和物体都可能发出独特的声音。AI需要理解这些环境和物体的特性，以及它们如何相互作用（例如物体之间的碰撞声），从而生成相匹配的声音。
- 声源叠加： 现实世界中的声音往往是多种声源叠加的结果。AI需要能够处理这种复杂性，合成多层次的音频景观。
- 音乐与场景的融合： 音乐或背景音乐不仅需要质量高，还需要与视频中的场景、情绪和节奏紧密融合，这对AI的理解和创造力提出了更高的要求。
- 人物对白的同步： 对于包含人物对白的视频，AI需要生成的音频不仅要内容准确，还要与人物的位置、口型和表情紧密对齐，这需要复杂的模型和算法来实现。
什么方式使用?
使用方式概述
与ChatGPT相似，预计用户无需在本地环境中部署和设置，而是可以通过以下两种便捷方式接入和使用该服务：
- ChatGPT集成：用户可以直接通过ChatGPT的界面，比如说 GPTS 使用该功能，实现无缝的视频生成体验。这种集成方式将为用户提供一个简洁直观的操作界面，通过文本指令即可定制和生成视频内容。
- API调用：为了满足开发者和企业用户的定制化需求，预计还会提供API接口。通过API调用，用户可以将视频生成功能集成到自己的应用、服务或工作流中，实现更高程度的自动化和个性化。
成本和使用限制
考虑到视频生成的成本较高和处理时间较长的特点，使用这项服务可能会遇到以下限制：
- 次数限制：为了确保服务的可持续性，对用户的使用次数可能会有一定的限制。这可能体现为每日或每月的使用次数上限，以平衡用户需求和资源消耗。
- 高级订阅服务：为了满足部分用户对更高频率或更高质量视频生成的需求，可能会推出更高一档的订阅服务。这种服务可能会提供更高的使用次数限额、更快的处理速度或更多的定制选项。
逐步放开计划
预计在接下来的三个月到半年内，这项服务的可用性和功能将会逐步放开。
市场规模将会很庞大，引发一场新的 AI 浪潮 ~
更长的视频
随着视频生成时长的增加，对显存的需求也随之升高。然而，考虑到当前技术发展的快速进步，我们可以乐观预计，在一年内，技术将能支持生成长达5至10分钟的视频。对于更长的视频，如30分钟或60分钟，预计在未来3年内实现。
版权问题
视频生成及其产生的版权归属问题是当今技术和法律讨论的热点。基于图像或文本生成视频的情况下，通常认为版权归创作该视频的原始内容创作者所有。然而，这一原则的应用前提是生成的作品本身不得侵犯他人的版权。
版权归属分析
- 创作者权益：在AI根据图像或文字生成视频的情况下，若原始输入内容（图像或文字）为创作者原创，那么生成的视频版权理应归属于该创作者。这是因为生成过程视作技术手段，而创意和原始内容的版权属于创作者。
- 非侵权原则：尽管创作者对原始输入内容拥有版权，生成的视频仍需遵守版权法的基本原则，即不能侵犯任何第三方的版权。这意味着，即使视频是由AI生成，其中使用的任何版权材料也必须获得相应的授权或符合公平使用原则。
实践挑战
在实践中，确定AI生成作品的版权归属可能会遇到一系列挑战，尤其是当原始输入材料或生成算法涉及多方权利时。此外，不同国家和地区对于AI生成作品的版权归属可能有不同的法律解释和实践，这给创作者和使用者带来了额外的复杂性。
个人推测版权问题未来将会是一个很大的方向。
有人用 AI 诈骗和伪造？
在AI技术，特别是像Sora这样的高级视频生成工具的发展下，我们面临着虚拟内容与现实内容之间界限日益模糊的问题。这不仅涉及到如何区分哪些视频是真实拍摄的，哪些是通过Sora等工具制作的，还关乎未来真实性的本质和我们如何应对深度伪造带来的潜在风险。
虚拟与现实的区分
随着AI生成视频的质量越来越高，区分哪些内容是实际拍摄的，哪些是AI生成的变得更加困难。不过，技术进步同时也意味着将开发出更精确的检测工具来识别AI生成的视频。目前，视频内容通常会被嵌入水印来标识其来源，预计未来也会有更高级的标记和验证技术来帮助区分虚拟和现实内容。
深度伪造的挑战
深度伪造技术的发展使得伪造内容更加易于制作，从而增加了被诈骗的风险。然而，就像历史上的摄影和影视制作技术一样，公众对于辨别这些内容的能力也在不断提高。虽然现在的AI技术可能在某些细节上还不够完美，如生成的蚂蚁只有四条腿，或人物手部变形等错误，但这些不符合逻辑的地方提供了识别AI生成内容的线索。
对策和未来方向
面对深度伪造的问题，伪造与反伪造之间的博弈将是一个长期的过程。除了开发更精确的检测工具外，教育公众如何识别伪造内容，提高他们的媒体素养，也是应对这一挑战的关键。此外，随着技术的发展和法律法规的完善，我们可能会看到更多关于内容真实性验证的标准和协议被建立，旨在保护消费者免受深度伪造内容的潜在危害。
Sora 未来发展方向？
随着人工智能技术的飞速发展，Sora作为一款前沿的AI视频生成工具，其未来的发展前景和演进趋势令人充满期待。以下是一些对Sora接下来发展的想象和预测：
成本和效率的革命
随着算法优化和硬件进步，Sora生成视频的成本预计将大幅降低，同时生成速度将显著加快。这意味着高质量视频的制作将变得更快、更经济，为中小企业乃至个人创作者提供之前难以想象的视频制作能力。这种成本和效率的革命将使视频内容的创作更加民主化，激发更多的创新和创意表达。
质量和功能的全面升级
未来的Sora将不仅仅是画质和视频时长的提升，更将在镜头切换、场景一致性以及符合物理规律等方面实现质的飞跃。AI将能够更加精准地理解和模拟现实世界的物理法则，使生成的视频内容几乎无法与真实拍摄的内容区分。此外，AI的这种能力还将进一步扩展到微妙的人类表情和复杂的自然现象模拟上，为观众提供前所未有的视觉体验。
声音与多模态融合
我们可以预见它将不仅限于视觉内容的生成。结合先进的声音合成技术，Sora将能够生成与视频完美匹配的声音效果和背景音乐，甚至实现角色对话的自然流畅。进一步地，与GPT等文本生成模型的深度融合，将开启完全的多模态交互能力，实现从文本描述到包含视觉、听觉乃至更多感官维度的全方位内容生成。这种多模态融合将极大地扩展AI在教育、娱乐、虚拟现实等领域的应用前景。
Sora 的应用场景
Sora的应用场景和实用性覆盖了广泛的领域，其商业应用价值同样不容小觑。以下是Sora价值和应用的综合分析：
增强个人表达能力
Sora像一种综合的表达工具，极大地扩展了个人的创造和表达能力。正如汽车扩展了人的移动能力，ChatGPT扩展了人的写作和沟通能力，Sora则通过视频这一媒介，扩展了人们的视觉和情感表达能力。它允许那些不具备专业写作、绘画、摄影或视频编辑技能的普通人，以前所未有的方式来表达自己的想法和情感，从而实现更丰富、更直观的交流。
降低视频制作成本
作为一种低成本的视频生成工具，Sora为视频创作者提供了巨大的价值。它降低了视频制作的门槛，让更多的人能够以较低的成本制作出高质量的视频内容。这不仅对个人创作者有利，也为小型企业和教育机构提供了制作专业级视频的可能性，从而在营销、教学和内容创作等多个方面拓宽了应用领域。
创新的人机交互方式
Sora开启了新的人机交互模式，特别是在动态视频内容生成方面显示出巨大潜力。它可以根据用户的指令实时生成游戏剧情、任务和场景，为游戏和虚拟现实提供无限的内容和体验。此外，Sora也能动态地将新闻、文章转化为视频，为信息消费提供更加直观和吸引人的形式，这对于提高信息接收的效率和效果具有重要意义。
情感连接与记忆保留
Sora在情感连接和记忆保留方面具有独特价值。
通过生成已故亲人的视频，它为人们提供了一种全新的方式来缅怀和保存对亲人的记忆。
作为数字伴侣，Sora可以创造出具有个性化特征的虚拟形象，为用户提供情感上的支持和陪伴，开启了与数字世界互动的新纬度。
Sora 的赚钱逻辑
Sora 未来的市场非常大，涉及到每一个行业，每一个领域
- 情感寄托与娱乐服务：Sora可以提供定制化的视频内容，包括缓解焦虑的课程、提供娱乐内容、乃至创建已故亲人的记忆视频，这些都具有高度的个性化需求和情感价值，用户愿意为这种独特体验付费。
- 微电影制作：Sora能够以低成本高效率生成微电影级别的内容，为独立影视制作人、艺术家提供强大的创作工具。通过版权销售、参与电影节等方式，Sora生成的艺术作品可以实现商业化。
- 内容创作与二次创作：Sora可以帮助内容创作者、小说家将文本内容转化为视觉内容，提供新的叙事方式和观看体验。通过卖素材、提供教学内容、讲故事视频等形式，Sora可以为教育和娱乐行业带来新的收入来源。
- 游戏内容生成与广告：Sora可以动态生成游戏剧情和场景，为游戏开发提供无限的可能性。同时，Sora生成的广告视频可以提供给电商和品牌商，实现快速的市场验证和产品推广。
- 工具和平台生态：通过提供易于使用的Prompt和小工具，Sora可以构建一个围绕视频生成的生态系统，吸引开发者和创作者共同参与。这个生态不仅可以绕过现有的制作限制，还可以为用户提供更多的创作自由和可能性，从而创造出订阅服务、平台使用费等收入模式。
- 快速原型验证与商业应用：Sora能够帮助企业和创业者快速验证产品和服务概念，通过生成原型视频减少前期的投入成本。在广告、电商、甚至电影分镜头制作等领域，Sora的应用可以显著提高效率和降低成本，为商业用户创造直接的经济价值。
普通人怎么用好？利用 Sora 做点副业
- 用起来，学会怎么用，知道它能做什么，边界在哪里
- 选一个适合自己的方向，提前准备好相关素材或者开发项目
- 技术人员可以准备开始筹备产品、工具：收集 Prompt、基于 API 二次开发
Sora 其他的讨论
名字起源
Sora的名字很可能来源于动漫《天元突破》的开场曲《空色デイズ》，反映了项目团队对创造力和突破限制的追求。
实用性与热度
Sora的热度不仅是因为融资和股价的概念炒作，它确实是一个具有实用价值的技术，已经可以应用于生成高质量的短视频内容，例如OpenAI在TikTok账号上的展示。
竞争力与发展
Sora在全球范围内具有较强的竞争力，OpenAI的技术和模型优势显著。尽管中国在这个领域的发展速度很快，但目前主要由大型企业领跑，中国与欧美的差距主要在算力和AI技术的深度应用上。
产业革命
Sora的出现被认为是文本到视频生成领域的划时代技术，预示着新一轮产业革命的可能。尽管历史上出现过多次被高度追捧的技术，如web3、区块链等，Sora的实用性和创新性让人对其划时代的定义持乐观态度。
硅谷圈
Sora在硅谷和业内受到正面评价，尽管这可能导致某些方向的投资变得更加谨慎，但也激励创业者和开发者探索新的应用方向和创新模式。
芯片与算力需求
随着视频生成技术的发展，对算力的需求持续增长，预计将促进更多公司参与显卡的开发和生产，推动算力资源的多元化和性能的提升。
Sora的讨论和分析反映了其在技术创新、商业应用和社会影响方面的深远潜力，同时也提示了行业对于新兴技术应持续观察和理性评估的重要性。
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