【Sora热点算法】OpenAI Sora 下一代生产力：最新小白必看教程 | 解剖Sora的前世今生 | Sora核心源码

GPT算法工程师
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一、Sora是什么？

Sora是OpenAI于2024年2月16日推出的一款人工智能视频模型。它具备强大的能力，可以根据简单的文本描述生成高度逼真的视频，包含复杂的背景和多角度镜头。尽管Sora目前尚未向公众开放，但据悉，它可能首先向OpenAI的付费用户提供，如ChatGPT Plus用户（升级 ChatGPT Plus 的教程）。Sora的推出将极大地简化视频创作流程，并提供前所未有的高效性和便利性。如果您有兴趣了解如何使用Sora，可关注官方网站获取最新信息。

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二、Sora视频demo分析

下面是 OpenAI 官方发布的应用案例：

1.街头复杂场景文本提示

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2.雪地中大象画面文本提示

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3.加利福尼亚淘金热时期的历史画面文本提示

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4.卡通袋鼠在迪斯科舞厅跳舞的文本提示

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5.有中国龙的中国农历新年庆祝文本提示

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总结：这种世界模型展示的效果是 ChatGPT4生成文本提示下 像素级扩散模型+物理模型 双轮驱动下的结果

三、Sora如何用

请注意：目前OpenAI尚未向公众开放Sora的灰度测试阶段。根据先前DALL·E模型的发布情况，预计Sora将首先向ChatGPT Plus付费用户开放。要了解如何获得Sora的访问权限，请参考升级到ChatGPT Plus的教程，仅需一分钟即可完成升级。

  1. 准备工作：确保拥有OpenAI账户并获得Sora访问权限。

  2. 使用步骤一：登录OpenAI账户，找到Sora界面，输入文本描述。

  3. 使用步骤二：完成文本描述和自定义设置后，点击“生成视频”按钮，等待处理完成。

  4. 注意事项：截止2024年2月18日，Sora仅向部分专业用户开放。普通用户只能观看演示视频。

四、Sora核心及其源码

  1. Transformer架构: Sora采用Transformer架构，与GPT模型相似，使其具有极强的扩展性，能够捕捉到全局的上下文信息，更好地理解文本描述。

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  1. 扩散模型与训练稳定性: Sora采用扩散模型方法，相比传统的GAN模型，具有更好的生成多样性和训练稳定性，通过逐步消除噪声来提高生成视频的质量和逼真度。

参考代码：github.com/baofff/U-Vi…

[GitHub - facebookresearch/DiT: Official PyTorch Implementation of "Scalable Diffusion Models github.com/facebookres…)

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  1. 数据处理和压缩: 为了处理大量的视频数据并减少存储空间的占用，Sora采用了数据处理和压缩技术，保持视频质量的同时降低存储成本。

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  1. 视频质量和逼真度: Sora注重保持生成视频的质量和逼真度，采用Transformer架构和扩散模型方法生成连贯且高逼真度的视频场景，适用于影视制作、游戏开发等领域。

计算机视觉最新进展-Sora

  • 尽管Sora目前尚未向公众开放，但据悉，它可能首先向OpenAI的付费用户提供，如ChatGPT Plus用户（升级 ChatGPT Plus 的教程）。Sora的推出将极大地简化视频创作流程，并提供前所未有的高效性和便利性。如果您有兴趣了解如何使用Sora，可关注官方网站获取最新信息。

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