据OpenAI官网介绍，Sora“通过一次性为模型提供多帧的预测，我们解决了一个具有挑战性的问题”。据了解，此次大模型完美继承DALL·E 3的画质和遵循指令能力，能生成长达1分钟的高清视频。并且在随后公布的多段AI生成的视频中，无论镜头如何切换，人物前后都保持了高度的稳定性。

总结来说，Sora大模型的强大之处主要有以下六点：

1、文本到视频生成能力：Sora能够根据用户提供的文本描述生成长达60S的视频，这些视频不仅保持了视觉品质，而且完整准确还原了用户的提示语。

2、复杂场景和角色生成能力：Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型以及主题精确、背景细节复杂的场景。它能够创造出生动的角色表情和复杂的运镜，使得生成的视频具有高度的逼真性和叙事效果。

3、语言理解能力：Sora拥有深入的语言理解能力，能够准确解释提示并生成能表达丰富情感的角色。这使得模型能够更好地理解用户的文本指令，并在生成的视频内容中忠实地反映这些指令。

4、多镜头生成能力：Sora可以在单个生成的视频中创建多个镜头，同时保持角色和视觉风格的一致性。这种能力对于制作电影预告片、动画或其他需要多视角展示的内容非常有用。

5、从静态图像生成视频能力：Sora不仅能够从文本生成视频，还能够从现有的静态图像开始，准确地动画化图像内容，或者扩展现有视频，填补视频中的缺失帧。

6、物理世界模拟能力：Sora展示了人工智能在理解真实世界场景并与之互动的能力，这是朝着实现通用人工智能（AGI）的重要一步。它能够模拟真实物理世界的运动，如物体的移动和相互作用。

可以说，Sora的出现，预示着一个全新的视觉叙事时代的到来，它能够将人们的想象力转化为生动的动态画面，将文字的魔力转化为视觉的盛宴。在这个由数据和算法编织的未来，Sora正以其独特的方式，或将重新定义我们与数字世界的互动。

OpenAI在模型公布后的不久，就公布了相关的技术论文《Video generation models as world simulators》。以下为论文的主要内容：

Sora的技术特点

三维空间的连贯性：Sora可以生成带有动态相机运动的视频。随着相机移动和旋转，人物和场景元素在三维空间中保持连贯的运动。

模拟数字世界：Sora还能模拟人工过程，如视频游戏。Sora能够同时控制Minecraft中的玩家，并高保真地渲染游戏世界及其动态。通过提及“Minecraft”的提示，可以零样本地激发Sora的这些能力

长期连续性和物体持久性：对视频生成系统来说，Sora通常能够有效地模拟短期和长期的依赖关系。同样，它能在一个样本中生成同一角色的多个镜头，确保其在整个视频中的外观一致。

与世界互动：Sora有时能够模拟对世界状态产生简单影响的行为。例如，画家可以在画布上留下随时间持续的新笔触，或者一个人吃汉堡时留下咬痕。

训练过程

Sora 的训练受到了大语言模型（Large Language Model）的启发。这些模型通过在互联网规模的数据上进行训练，从而获得了广泛的能力。

Sora实际上是一种扩散型变换器模型（diffusion transformer）。首先将视频压缩到一个低维潜在空间中，然后将这种表现形式分解成时空区块，从而将视频转换为区块。它能够接受带有噪声的patch（和条件信息，如文本提示）作为输入，随后被训练，来预测原始的“干净”patch。

训练了一个用于降低视觉数据维度的网络。这个网络以原始视频为输入，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，并在此空间中生成视频。还开发了一个对应的解码器模型，它能将生成的潜在表示映射回到像素空间。

对于给定的压缩输入视频，提取一系列时空区块，它们在变换器模型中充当标记（token）。这种方案同样适用于图像，因为图像本质上是单帧的视频。基于区块的表示方法使Sora能够针对不同分辨率、持续时间和纵横比的视频和图像进行训练。在推理过程中，可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的区块来控制生成视频的大小。

随着 Sora 训练计算量的增加，样本质量有了显著提升。

下图展示了训练过程中使用固定种子和输入的视频样本比较。可以看到，随着训练计算资源的增加，样本质量显著提升。

Sora训练时没有对素材进行裁切，使得Sora能够直接为不同设备以其原生纵横比创造内容。针对视频的原生纵横比进行训练，还可以提高构图和取景的质量。

它还可以先以较低分辨率快速制作出视频原型，再用相同的模型制作出全分辨率的视频。

训练文本到视频的生成系统需要大量配有相应文本提示的视频。应用了在DALL·E 3中引入的重新字幕技术到视频上。

与DALL·E 3相似，也利用了GPT技术，将用户的简短提示转换成更详细的提示，然后发送给视频模型。

论文关键点

OpenAI 的研究论文《Video generation models as world simulators》探讨了在视频数据上进行大规模训练生成模型的方法。这项研究特别关注于文本条件扩散模型，这些模型同时在视频和图像上进行训练，处理不同时长、分辨率和宽高比的数据。研究中提到的最大模型 Sora 能够生成长达一分钟的高保真视频。以下是论文的一些关键点：

统一的视觉数据表示：研究者们将所有类型的视觉数据转换为统一的表示，以便进行大规模的生成模型训练。Sora 使用视觉补丁（patches）作为其表示方式，类似于大型语言模型（LLM）中的文本标记。

视频压缩网络：研究者们训练了一个网络，将原始视频压缩到一个低维潜在空间，并将其表示分解为时空补丁。Sora 在这个压缩的潜在空间中进行训练，并生成视频。

扩散模型：Sora 是一个扩散模型，它通过预测原始“干净”的补丁来从输入的噪声补丁中生成视频。扩散模型在语言建模、计算机视觉和图像生成等领域已经显示出了显著的扩展性。

视频生成的可扩展性：Sora 能够生成不同分辨率、时长和宽高比的视频，包括全高清视频。这种灵活性使得 Sora 能够直接为不同设备生成内容，或者在生成全分辨率视频之前快速原型化内容。

语言理解：为了训练文本到视频生成系统，需要大量的视频和相应的文本标题。研究者们应用了在 DALL·E 3 中引入的重新描述技术，首先训练一个高度描述性的标题生成器，然后为训练集中的所有视频生成文本标题。

图像和视频编辑：Sora 不仅能够基于文本提示生成视频，还可以基于现有图像或视频进行提示。这使得 Sora 能够执行广泛的图像和视频编辑任务，如创建完美循环的视频、动画静态图像、向前或向后扩展视频等。

模拟能力：当视频模型在大规模训练时，它们展现出了一些有趣的新兴能力，使得 Sora 能够模拟物理世界中的某些方面，如动态相机运动、长期一致性和对象持久性等。

虽然存在不足之处，但这不是关键

尽管 Sora 展示了作为模拟器的潜力，但它仍然存在许多局限性，例如在模拟基本物理交互时的准确性不足。

比如下面这个由 Sora 生成的视频当中，动物的数量随着时间的推移出现了明显的错乱，多个动物凭空出现又凭空消失了。此外，在一些生成的视频当中还会出现违反物理规则的现象。但是，对于新生的Sora来说，这些都不是关键，后续完全能够通过技术迭代来进行完善和改进。

这也是为什么，Sora虽然有一些不完美之处，但是外界仍一致认为它将会革命性地改变许多行业。

可以说，目前的Sora已经拥有了足以改变视频广告行业的能力，如果持续迭代，并在保持稳定性和一致性的前提下，进一步支持更复杂的交互、更长的视频时长，并加入更为丰富的AI视频编辑功能，或将对于现有的影视制作产业带来革命。

试想一下，如果将一部小说输入Sora就能够生成一部高质量的电影，这将会是多么的激动人心！这将极大的降低视频创作的门槛，并提升视频的质量，这对于整个行业来说都将带来更为积极的意义。当然，这也将会冲击到现有的传统视频制作产业链上的诸多从业者，恐怕很多演员、导演、摄影师，以及很多相关的服装、化妆、道具人员都将要失业了。