Является ли Сора кладбищем сфер, связанных с созданием видео?
Является ли Сора кладбищем сфер, связанных с созданием видео?

Модель Sora — это система генерации видео, недавно запущенная OpenAI, которая использует передовые технологии для преобразования текста в реалистичный видеоконтент. В любом случае, сейчас я изучаю принципы Sora и хочу понять, почему она может превзойти другие крупные видеомодели. Ниже приведено сравнение Соры и других видеомоделей, которые я собрал.

Сравнить товары

Видеомодель Соры

Другие (просто не обращайте внимания на название) видеомодели

Время генерации видео

До 1 минуты

Можно создать только 3-4 секунды видео.

Качество генерации видео

Четкий, стабильный и соответствует описанию

Видео размыто и не может передать детали в описании.

непрерывность характера

Сохранение непрерывности персонажей может почти «сделать подделку похожей на настоящую».

Лицо персонажа имеет небольшие деформации, из-за чего сложно сохранить целостность одного и того же персонажа.

Реставрация деталей

Умеет отразить все детали в подсказках

Проигнорировал некоторые детали

Возможности моделирования физического мира

Появляется способность моделировать реальный физический мир.

Все еще находится на ранних стадиях исследования и применения мировой модели.

Как работает модель Соры

Как работает модель Соры В основном на основедиффузионная модельибольшая языковая модельсочетание технологий。Он генерирует четкие сцены изображения, постепенно удаляя шум из видео.。Конкретно,Сора начинает с видеоклипа, похожего на статический шум.,Затем этот шум постепенно удаляется в несколько этапов.,Наконец, видео преобразуется из исходных случайных пикселей в четкое изображение сцены.

Процесс обучения модели Sora основан на модели большого языка. Он использует модель диффузионного преобразователя и использует сеть сжатия видео для сжатия входного изображения или видео, а затем разлагает его на базовые элементы с помощью пространственных и временных патчей, чтобы Обучение и генерация видео реализованы на сжатом скрытом пространстве.

Итак, вы поняли, что причина, по которой Sora так сильна в отрасли, заключается в том, что за ней стоит большая языковая модель. Если вы хотите спросить, какая большая языковая модель лучше, то, естественно, это Openai. Их модель gpt4 по-прежнему. Неподвижный Дашан, хотя тысячи компаний хвастаются тем, насколько мощны их большие модели, все они не имеют себе равных по gpt4. Это также отражает глубину порога для больших моделей, который весьма сбивает с толку. печаль брата Юаньина. Дорога к Шу так же сложна, как достижение неба, поэтому известность Соры не является необоснованной. Можно только сказать, что он стоит на плечах своего отца gpt4. Ненаучно не выделяться.

Конкретный рабочий процесс модели Sora

Рабочий процесс модели Соры можно разделить на следующие этапы. Когда другие говорят с вами о Соре, пока вы упоминаете эти 4 пункта, они будут уважать вас и думать, что вы действительно понимаете.

  1. Анализ текста:Сора использует расширенный Анализ Текст Технологии,Способность точно понимать текстовые инструкции пользователя.,и создавайте видеоконтент, богатый деталями и эмоциями, на основе этих инструкций.,без сомнения,Большая модель gpt4 играет важную роль за кулисами.
  2. диффузионная модель:SoraИспользование комбинированной преобразовательной магистралидиффузионная модель,Синтезируйте новые данные, моделируя диффузионные процессы, распространенные в природе. Все начинается с простого шумового сигнала,Постепенно добавляйте детали и закономерности, в конечном итоге создавая новые сложные данные.
  3. сеть сжатия видео:Soraиспользоватьсеть сжатия видео для дальнейшего сжатия входного видео или изображения,Сделайте это низкоразмерным представлением. Этот процесс разлагает видео или изображение на пространственно-временные фрагменты.,для уменьшения представления динамического видеоконтента.
  4. Модель декодера:Soraразработал Модель декодера,Преобразуйте сгенерированные низкоразмерные скрытые данные (скрытое представление) обратно в пространство пикселей.,для дальнейшей обработки и применения. в этом процессе,Сора использует сжатое скрытое пространство для тренировок.,и используется для создания видео.

Технические моменты модели Sora

Вот некоторые ключевые технические моменты модели Sora:

  1. диффузионная модель:SoraУсыновленныйдиффузионная модель для синтеза новых данных. Эта модель начинается с простого шумового сигнала, моделируя распространенный в природе процесс диффузии. добавляйте детали и закономерности, в конечном итоге создавая новые сложные данные.。
  2. большая языковая Модельный подход: дизайн Соры был вдохновлен большим языковая модель,Его способность объединять несколько текстовых форм с помощью кода.。этот метод Позволяет Соре извлекать ключевую информацию из больших объемов текста.,А затем смоделировать поведение физического мира.
  3. Анализ Текст Технология: Сора использует продвинутый Анализ. Текст Технологии,Способность точно понимать текстовые инструкции пользователя.,и создавайте видеоконтент, богатый деталями и эмоциями, на основе этих инструкций.。
  4. Технология шумоподавления и градиентная математика: Сора изучил сложный рендеринг, физику и дальний обзор, используя некоторые технологии шумоподавления и градиентную математику. Модель Sora — это система генерации видео, недавно запущенная OpenAI, которая использует передовые технологии для преобразования текста в высокое изображение. -качественный видеоконтент. Технические детали модели Sora будут подробно представлены ниже.
  5. Принцип работы:
    • Как работает модель Серый в основном основан на диффузии модель,Создайте видео, постепенно удаляя шум из видео. Все начинается с видеоклипа, похожего на статический шум.,Пошаговое удаление этого шума в несколько этапов,Наконец, видео преобразуется из исходных случайных пикселей в четкое изображение сцены.
    • Модель Соры использует модель диффузионного преобразователя.,И используйте сеть сжатия видео, чтобы сжать входные изображения или видео.,Затем разбейте его на базовые элементы с помощью пространственно-временных исправлений.,Это позволяет проводить обучение и генерировать видео в сжатом скрытом пространстве.
  6. диффузионная модельиз Принцип работы:
    • Soraдиффузионная Модель принимает диффузионную комбинированную с трансформаторной (Transformer) магистраль. модель, включая такие компоненты, как кодер вариационного автокодировщика (VAE), визуальный преобразователь (ViT) и вероятностная модель диффузии с шумоподавлением (DDPM).
    • диффузионная модель синтезирует новые данные, моделируя распространенные в природе диффузионные процессы, начиная с простых шумовых сигналов. добавляйте детали и закономерности, в конечном итоге создавая новые сложные данные.。
  7. Модель и сеть диффузионного преобразователя сжатия видео:
    • Сора обрабатывает входные видеоданные с помощью модели диффузионного преобразователя, которая изучает распределение входных данных и отображает эти распределения в низкомерное пространство для достижения сжатия и реконструкции видео.
    • Сора также пользуется сетью сжатия видео Сжимайте ввод дальшеиз Видео или картинка,Разбейте его на основные элементы с помощью пространственно-временных патчей.,Уменьшите представление динамического контента в видео.
  8. Анализ Текст Технологииибольшая языковая модельметод:
    • Сора использует расширенный Анализ Текст Технологии,Способность точно понимать текстовые инструкции пользователя.,и создавайте видеоконтент, богатый деталями и эмоциями, на основе этих инструкций.。
    • Дизайн Соры вдохновлен большими языковая модель,Возможность унифицировать несколько текстовых форм с помощью кода.,Позволяет Соре извлекать ключевую информацию из больших объемов текста.,А затем смоделировать поведение физического мира.
  9. Методы шумоподавления и градиентная математика:
    • Сора изучает сложный рендеринг, физику, долгосрочное мышление и семантическое понимание с помощью некоторых методов шумоподавления и градиентной математики. Эти технологии помогают Sora справляться с шумом при создании видео, сглаживать сложные процессы рендеринга и оптимизировать эффекты рендеринга с помощью градиентной математики.
  10. Преобразование текста в 3D, 3D-преобразование, рендеринг с трассировкой лучей и изучение правил физики:
    • Сора должен изучить неявное преобразование текста в 3D, 3D-преобразования, рендеринг с трассировкой лучей и правила физики, чтобы точно моделировать видеопиксели. Применение этих технологий позволяет Sora моделировать поведение реальных объектов и физические законы при создании видео.

Отрасли, которые Сора может расширить возможности

Сора может оказать огромное влияние на следующие отрасли в будущем. Если вы не воспользуетесь возможностями Соры, ваши друзья, скорее всего, оставят вас позади. Как мы все знаем, отставание от Интернета означает банкротство, и следующие отрасли окажутся позади. быть свернутым.

  1. Производство фильмов и телевидения: Sora можно использовать для создания высококачественных спецэффектов и анимации, предоставляя более быстрые и удобные инструменты для производства фильмов и телевидения.
  2. Разработка игр: Sora можно использовать для создания динамических сцен и анимации персонажей в играх, улучшая визуальные эффекты и интерактивность игры.
  3. Виртуальная реальность и дополненная реальность: Sora можно использовать для создания сцен и объектов в виртуальной реальности и приложениях дополненной реальности, чтобы улучшить погружение пользователя и интерактивный опыт.
  4. Реклама и маркетинг: Sora можно использовать для создания различных типов рекламного и маркетингового контента, обеспечивая более привлекательные и креативные визуальные эффекты.
  5. Образование и обучение: Sora можно использовать для создания анимации и смоделированных сцен в образовательных и учебных материалах, обеспечивая более яркий и интерактивный процесс обучения.

Так сказать, надо во всем торопиться. Если опоздаешь на пол-бита, опоздаешь на пол года. Если опоздаешь на пол-года, то погибнешь на этой трассе.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose