Sora是什么?Sora怎么使用?Sora最新案例视频以及常见问题答疑

Sora 是什么?

2024年2月16日,OpenAI 在其官网上面正式宣布推出文本生成视频的大模型Sora 这样说吧给你一段话, 让你写一篇800字的论文,你的理解很可能都有偏差,那么作为OpenAi要做文生视频到底有多难,下面看看主要技术难点。

https://openai.com/sora

目前 openai 官方还未对用户开放,不过根据文生图模型案例, 一定是先给 ChatGPT Plus 付费用户使用,需要注册或者升级 GPT Plus 可以看这个教程升级教程几分钟搞定安全可靠,本人的GPT-4就是这么升级上来的!!!

最关键的是:Sora生成的视频最长时间是60s,视频镜头一致性,理解物理世界,超逼真不变形。

Sora案例视频

Sora的应用范围非常广泛,从教育教学、产品演示到内容营销等,都可以通过Sora来实现高质量的视频内容创作。

下面是 OpenAI 官方发布的应用案例:

官方给出的:Sora 能够生成具有多个角色、特定类型的运动以及主体和背景的准确细节的复杂场景。该模型不仅了解用户在提示中提出的要求,还了解这些东西在物理世界中的存在方式。

https://cdn.openai.com/sora/videos/train-window.mp4

提示词:穿过东京郊区的火车车窗上的倒影。 这个视频最关键的一点就是在经过桥的时候,玻璃反光透出来了对面的女孩头像,这个实在是太逼真,对细节的把控真的是杠杠的。

https://cdn.openai.com/sora/videos/cat-on-bed.mp4

提示词:一只猫叫醒熟睡的主人,要求吃早餐。主人试图忽视这只猫,但猫尝试了新的策略,最后主人从枕头下拿出秘密藏匿的零食,让猫再呆一会儿。 Sora 在视频上的运动已经非常接近真实的运动了,这就是为什么官方说,Sora 可以理解物理世界中的存在方式了。 Sora 可以在单个生成的视频中创建多个镜头

我们来看这个东京街头的视频:

https://cdn.openai.com/sora/videos/tokyo-in-the-snow.mp4

提示词:美丽、白雪皑皑的东京城熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道,跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。 Sora 的运动幅度和逼真程度都远远远超其他 AI 视频工具的运镜功能,清晰度也大大提升了。这个东京街头的视频中,创建了多个镜头,逼真的让人无法分辨。 Sora 可以准确地保留角色一致性和视觉风格。

https://cdn.openai.com/sora/videos/snow-dogs.mp4

提示词:一窝金毛幼犬在雪地里玩耍。他们的头从雪中探出来,被雪覆盖着。

https://cdn.openai.com/sora/videos/robot-video-game.mp4

提示词:赛博朋克背景下机器人的生活故事。 AI 视频想保持一致性风格,一般都是先用 AI 绘画的种子属性画出一致性的图,然后再用图生视频,再用剪辑工具,今天之前,文生视频的画面一致性并不太理想。但是 Sora 的效果着实令人惊艳。 无论是上图的一窝小金毛,还是下面这个赛博朋克机器人,都保持了一致性和视觉风格,看上去很自然。

Sora可优化空间

当前的模型存在弱点。它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系的具体实例。例如,一个人可能咬了一口饼干,但之后饼干可能没有咬痕。该模型还可能会混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。

https://cdn.openai.com/sora/videos/backward-jogger.mp4

提示词:打印一个人跑步的场景,35 毫米电影胶片。 弱点:Sora 有时会产生身体上难以置信的动作。 这个视频中,Sora 把人和跑步机的方向就搞反了。

再来看看下面这个视频

https://cdn.openai.com/sora/videos/puppy-cloning.mp4

提示词:五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐,周围都是草。幼崽们又跑又跳,互相追逐、互相咬咬,玩耍着。提示:五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐,周围都是草。幼崽们又跑又跳,互相追逐、互相咬咬,玩耍着。 弱点:动物或人可能会自发出现,尤其是在包含许多实体的场景中。 这个视频是不是像无限影分身?

https://cdn.openai.com/sora/videos/basketball-explosion.mp4

提示词:篮球穿过篮筐然后爆炸。提示:篮球穿过篮筐然后爆炸。 弱点:不准确的物理建模和不自然的物体"变形"的例子。

https://cdn.openai.com/sora/videos/chair-archaeology.mp4

提示词:考古学家在沙漠中发现了一把普通的塑料椅子,他们小心翼翼地挖掘并除尘。提示:考古学家在沙漠中发现了一把普通的塑料椅子,他们小心翼翼地挖掘并除尘。 弱点:在这个例子中,Sora 未能将椅子建模为刚性物体,导致物理交互不准确。

https://cdn.openai.com/sora/videos/grandma-birthday.mp4

提示词:一位白发梳得整整齐齐的老奶奶站在木质餐桌上的彩色生日蛋糕后面,蛋糕上插着无数蜡烛,脸上的表情是纯粹的喜悦和幸福,眼中闪烁着幸福的光芒。她倾身向前,轻轻地吹灭蜡烛,蛋糕上有粉红色的糖霜和糖珠,蜡烛不再闪烁,祖母穿着一件饰有花卉图案的浅蓝色衬衫,几个幸福的朋友和家人坐在桌边。看到庆祝,失去焦点。该场景拍摄精美,具有电影般的效果,展示了祖母和餐厅的 3/4 视图。温暖的色调和柔和的灯光增强了情绪。提示:一位白发梳得整整齐齐的老奶奶站在木质餐桌上的彩色生日蛋糕后面,蛋糕上插着无数蜡烛,脸上的表情是纯粹的喜悦和幸福,眼中闪烁着幸福的光芒。她倾身向前,轻轻地吹灭蜡烛,蛋糕上有粉红色的糖霜和糖珠,蜡烛不再闪烁,祖母穿着一件饰有花卉图案的浅蓝色衬衫,几个幸福的朋友和家人坐在桌边。看到庆祝,失去焦点。该场景拍摄精美,具有电影般的效果,展示了祖母和餐厅的 3/4 视图。温暖的色调和柔和的灯光增强了情绪。 弱点:模拟对象和多个角色之间的复杂交互通常对模型来说具有挑战性,有时会导致幽默的生成。

Sora 怎么使用

(PS:目前 openai 官方还未对用户开放,不过根据文生图模型案例, 一定是先给 ChatGPT Plus 付费用户使用,需要注册或者升级 GPT Plus 可以看这个教程升级教程几分钟搞定安全可靠,本人的GPT-4就是这么升级上来的!!!

使用Sora前的准备工作

在开始之前,确保您已经拥有了OpenAI账目,并获得了Sora的访问权限。准备好您想要转化成视频的文本描述,记住越详细越好。

Sora使用步骤一:文本描述

登录您的OpenAI账户,找到Sora的使用界面。在指定区域输入您的文本描述,可以是一个故事概述、场景描述或是具体的动作指令。

Sora使用步骤二:生成视频

完成文本描述和自定义设置后,点击"生成视频"按钮。Sora将开始处理您的请求,这可能需要几分钟时间。完成后,您可以预览生成的视频。

需要注意的是,截止2024年2月28日,OpenAI只向部分专业用户开放了Sora的访问权限。普通用户只能观看其发布的演示视频。

openai sora如何使用的常见问答Q&A

问题:Sora是什么?

  • Sora是由OpenAI开发的AI视频生成模型。
  • Sora可以根据用户提供的描述性文字生成长达60秒的高质量视频。
  • Sora的视频包含精细复杂的场景、生动的角色表情和复杂的镜头运动。

问题:Sora怎么使用?

  • 登录OpenAI账户并找到Sora的使用界面。
  • 在指定区域输入您的文本描述,可以是一个故事概述、场景描述或是具体的动作指令。
  • 点击生成按钮,OpenAI Sora会根据您的文本描述生成视频。

问题:Sora的优势有哪些?

  • Sora具有极强的扩展性,基于Transformer架构,可以应用于各种场景。
  • Sora能够生成高质量、高清的视频,展现复杂场景的光影关系、物体的物理遮挡和碰撞关系。
  • Sora可以创造出包含多个角色、特定动作类型以及与主题和背景相符的详细场景。

问题:Sora的训练原理是什么?

  • Sora的训练分为两个阶段。首先,使用一个标注模型为训练集中的视频生成详细描述。
  • 标注模型生成的描述能够更好地指导Sora生成视频。
  • Sora利用稳定扩散(Stable Diffusion)技术将静态噪声转换为连贯图像。
  • Sora模型采用初步的扩散模型生成视频长度,并逐步消除噪声完成视频。

关于Sora的详细信息就分享到这里了!

相关推荐
B站计算机毕业设计超人15 分钟前
计算机毕业设计PySpark+Hadoop中国城市交通分析与预测 Python交通预测 Python交通可视化 客流量预测 交通大数据 机器学习 深度学习
大数据·人工智能·爬虫·python·机器学习·课程设计·数据可视化
学术头条19 分钟前
清华、智谱团队:探索 RLHF 的 scaling laws
人工智能·深度学习·算法·机器学习·语言模型·计算语言学
18号房客23 分钟前
一个简单的机器学习实战例程,使用Scikit-Learn库来完成一个常见的分类任务——**鸢尾花数据集(Iris Dataset)**的分类
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理·sklearn
feifeikon26 分钟前
机器学习DAY3 : 线性回归与最小二乘法与sklearn实现 (线性回归完)
人工智能·机器学习·线性回归
游客52029 分钟前
opencv中的常用的100个API
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉
古希腊掌管学习的神30 分钟前
[机器学习]sklearn入门指南(2)
人工智能·机器学习·sklearn
s_yellowfish32 分钟前
Linux服务器pm2 运行chatgpt-on-wechat,搭建微信群ai机器人
linux·服务器·chatgpt
凡人的AI工具箱1 小时前
每天40分玩转Django:Django国际化
数据库·人工智能·后端·python·django·sqlite
咸鱼桨1 小时前
《庐山派从入门到...》PWM板载蜂鸣器
人工智能·windows·python·k230·庐山派
强哥之神2 小时前
Nexa AI发布OmniAudio-2.6B:一款快速的音频语言模型,专为边缘部署设计
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理·音视频·openai