報告揭秘Sora六大優勢 業內：AGI可能在一兩年內實現
每經記者：蘭素英 每經編輯：孫宇婷
“兩隻金毛獵犬在山頂播客”；
“火星上日落時的一場極具未來感的無人機比賽”；
“在一個與自然和諧共生，同時又有超強朋克氣質和高科技屬性的未來城市漫遊……”
根據上述提示詞，OpenAI首席執行官阿爾特曼在X平臺上發佈了一系列視頻，精美的場景讓用戶驚歎不已。而這些視頻全都是通過OpenAI 2月16日發佈的最新視頻生成模型Sora製作的，用戶震驚之餘，也給予了Sora高度評價，將其描述爲“絕無僅有”和“遊戲規則改變者”。
Sora採用了OpenAI文生圖模型DALL·E 3背後的強大技術，可將簡短的文本描述轉化成長達1分鐘的高清視頻。業界大佬Gabor Cselle將Sora和Pika、RunwayML和Stable Video進行對比後發現，在輸入相同的提示後，其他主流工具生成的視頻都大約只有5秒鐘，Sora可以在一段長達17秒視頻場景中，保持動作和畫面一致性。
英偉達人工智能研究院首席研究科學家Jim Fan也對Sora的能力發出感嘆，稱這是視頻生成領域的GPT-3時刻。他表示，Sora是一個“數據驅動的物理引擎”，一個可學習的模擬器或“世界模型”。360集團創始人、董事長周鴻禕則稱，隨着Sora的到來，人類離AGI真的就不遠了，不是10年、20年的問題，可能一兩年很快就可以實現。
在隨後發佈的技術報告中，OpenAI介紹了Sora的強大性能以及背後的支撐技術，也對Sora的侷限性進行了客觀的分析。《每日經濟新聞》記者通過梳理，總結出了Sora的六大核心優勢。
從技術上看，Sora有望將數字內容的創造力和真實感提升到新的水平，但凡事總有兩面性，影視、廣告製作和視頻等行業也將面臨嚴重的衝擊。另外，有專家對於技術的迅猛發展也表示出了擔憂，稱這類技術可能會導致“深度僞造”視頻，讓人難以識別，產生濫用等問題。
報告揭秘Sora六大優勢
值得注意的是，Sora推出的同一天，谷歌發佈了Gemini多模態模型的更新版本，而三天前，Stability AI推出了新的圖像生成模型Stable Cascade。OpenAI的最新舉動無疑將加劇生成式AI圖片和視頻領域的競爭。
而在Sora推出後不久，OpenAI發佈了這款新工具的技術報告。在報告中，OpenAI首先重點介紹瞭如何將不同類型的視覺數據轉化爲統一的格式，以便於對生成模型進行大規模訓練的方法，並對Sora的能力和侷限性進行了評價。
《每日經濟新聞》記者對報告進行梳理，總結出了Sora的六大優勢：
（1）準確性和多樣性：Sora可將簡短的文本描述轉化成長達1分鐘的高清視頻。它可以準確地解釋用戶提供的文本輸入，並生成具有各種場景和人物的高質量視頻剪輯。它涵蓋了廣泛的主題，從人物和動物到鬱鬱蔥蔥的風景、城市場景、花園，甚至是水下的紐約市，可根據用戶的要求提供多樣化的內容。另據Medium，Sora能夠準確解釋長達135個單詞的長提示。
（2）強大的語言理解：OpenAI利用Dall·E模型的recaptioning（重述要點）技術，生成視覺訓練數據的描述性字幕，不僅能提高文本的準確性，還能提升視頻的整體質量。此外，與DALL·E 3類似，OpenAI還利用GPT技術將簡短的用戶提示轉換爲更長的詳細轉譯，並將其發送到視頻模型。這使Sora能夠精確地按照用戶提示生成高質量的視頻。
（3）以圖/視頻生成視頻：Sora除了可以將文本轉化爲視頻，還能接受其他類型的輸入提示，如已經存在的圖像或視頻。這使Sora能夠執行廣泛的圖像和視頻編輯任務，如創建完美的循環視頻、將靜態圖像轉化爲動畫、向前或向後擴展視頻等。OpenAI在報告中展示了基於DALL·E 2和DALL·E 3的圖像生成的demo視頻。這不僅證明了Sora的強大功能，還展示了它在圖像和視頻編輯領域的無限潛力。 （4）視頻擴展功能：由於可接受多樣化的輸入提示，用戶可以根據圖像創建視頻或補充現有視頻。作爲基於Transformer的擴散模型，Sora還能沿時間線向前或向後擴展視頻。
（5）優異的設備適配性：Sora具備出色的採樣能力，從寬屏的 1920x1080p 到 豎 屏 的1080x1920，兩者之間的任何視頻尺寸都能輕鬆應對。這意味着Sora能夠爲各種設備生成與其原始縱橫比完美匹配的內容。而在生成高分辨率內容之前，Sora還能以小尺寸迅速創建內容原型。
（6）場景和物體的一致性和連續性：Sora可以生成帶有動態視角變化的視頻，人物和場景元素在三維空間中的移動會顯得更加自然。Sora 能夠很好地處理遮擋問題。現有模型的一個問題是，當物體離開視野時，它們可能無法對其進行追蹤。而通過一次性提供多幀預測，Sora可確保畫面主體即使暫時離開視野也能保持不變。
Sora讓AGI很快實現？
英偉達人工智能研究院首席研究科學家Jim Fan在X平臺發文表示，“如果你還是把Sora看成DALLE那樣的生成式玩具，還是好好想想吧，這是一個數據驅動的物理引擎。他是對許多世界的模擬，無論是真實的還是幻想的。”他認爲，Sora是一個可學習的模擬器，或“世界模型”。
在他看來，Sora代表了文本生成視頻的GPT-3時刻。而針對部分稱“Sora並沒有學習物理，僅僅是在二維空間裡對像素進行操作”的聲音，他表示，Sora所展現的軟物理仿真實際上是一種隨着規模擴大而出現的特性。Sora必須學習一些隱式的文本到3D、3D 變換、光線追蹤渲染和物理規則，纔有可能精確地模擬視頻像素。它必須理解遊戲引擎的概念，纔有可能生成視頻。
值得一提的是，有網友在網上評論Sora生成的60秒時尚女子在東京街頭散步時稱，“gg Pixar（皮克斯動畫製作公司）”（編注：gg爲Good Games縮寫，代指“打得好，我認輸”），隨後馬斯克回覆，“gg humans（人類）”。
對於Sora的最大優勢，360集團創始人、董事長周鴻禕說，“這次OpenAI利用它的大語言模型優勢，讓Sora實現了對現實世界的理解和對世界的模擬兩層能力，這樣產生的視頻纔是真實的，才能跳出2D的範圍模擬真實的物理世界。”他同時稱：“一旦人工智能接上攝像頭，把所有的電影都看一遍，把YouTube和TikTok的視頻都看一遍，對世界的理解將遠遠超過文字學習，一幅圖勝過千言萬語，這就離AGI真的就不遠了，不是10年、20年的問題，可能一兩年很快就可以實現。”
影視等行業面臨顛覆
然而，Sora在帶來無限可能的同時，也將對部分行業產生巨大的影響，包括影視、廣告製作、教育、遊戲、新聞和動畫等領域。
談及Sora的行業衝擊時，Jim Fan評價道，Sora的物理學理解目前還是脆弱的，遠非完美。它仍然會產生幻覺，生成與物理常識不符的事物，還沒有很好地掌握物體交互的原理。
周鴻禕對此也深以爲然，他指出，AI不一定那麼快顛覆所有行業，但它能激發更多人的創作力。他表示，“Sora只是小試牛刀，它展現的不僅僅是一個視頻製作的能力，而是大模型對真實世界有了理解和模擬之後，會帶來新的成果和突破。”
他解釋說，“機器能生產一個好視頻，但視頻的主題、腳本和分鏡頭策劃、臺詞的配合，都需要人的創意至少需要人給提示詞。”他強調，科技競爭最終比拼的是人才密度和深厚積累。
而對於Sora存在的弱點，OpenAI也明確指出，它可能難以準確模擬複雜場景的物理原理，並且可能無法理解因果關係。該模型還可能混淆提示的空間細節，例如混淆左右，並且可能難以精確描述隨着時間推移發生的事件，如遵循特定的相機軌跡。而這些缺陷可能導致Sora生成一些不合邏輯的東西，比如一個人在跑步機上跑錯方向，以不自然的方式改變主題，甚至出現憑空消失現象。
濫用仍是最大的擔憂
隨着名人等人物的深度造假視頻在網上變得越來越普遍，相應的倫理和安全問題也讓人心驚。
Gartner 分 析 師 Arun Chandrasekaran表示，“鑑於這項技術確實非常新，他們必須對其進行充分控制，以防止其被濫用和誤用，甚至客戶在沒有認識到這項新興技術所有侷限性的情況下使用它。”他補充道，OpenAI爲該模型設置的防護措施以及確定誰可以獲得訪問權限至關重要。
牛津互聯網學院客座政策研究員Mutale Nkonde也表示，任何人都可以輕鬆地將文本轉換爲視頻這一想法令人興奮。但同時，她也擔心這些工具可能會植入社會偏見等內容，對人們生計造成影響等。
普林斯頓大學計算機科學教授Arvind Narayanan對此也有擔憂，認爲Sora這類技術可能會導致“深度僞造”視頻，讓人們難以識別。雖然AI製作的視頻仍會有一些不一致的地方，但普通人可能不會注意到這些細節。“遲早，我們需要適應現實主義不再是真實性的標誌這一事實。”