OpenAI视频生成下载免费是一款视频生成AI工具,利用扩散模型从压缩的视频潜在空间生成内容。OpenAI sora视频生成下载最新手机版详细来说,模型先学习如何压缩和解压缩真实视频样本,再将学到的知识用于将随机噪声图像逐渐"退化"成语义化的视频内容。同时,模型还需从大量数据中学会如何将文本描述对应到视觉元素。扩散模型的核心就是生成和编码视频信息,而条件文本则指导生成的内容和风格。
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宛若天工开物的视频生成神器,运作机制与DALL-E及OpenAI的图像创作工具如出一辙。用户只需在心中勾勒出所想的画面,Sora便能化腐朽为神奇,生成出一部细腻入微的高清视频短片。根据OpenAI的说明,Sora具有“复杂的场景功能,包含多个角色、特定类型动作以及主题与背景的精确细节”。此外,该模型还能理解物体如何存在于现实世界中,并正确解释道具并生成生动而引人注目的角色。
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OpenAI正在构建一个用于识别由Sora生成的视频的“检测分类器”,并计划在其输出中包含元数据以帮助辨识人工智能内容。这与 在今年大选期间推出的人工智能图像元数据类型相似。
目前,只有小部分安全测试人员使用Sora进行测试,在错误信息和偏见等方面的漏洞方面发挥作用。该公司表示,相关技术论文将在周四晚些时候发布。
除了Sora外, 于今年初推出了Lumiere,与OpenAI和谷歌等公司竞争视频生成AI工具市场。其他初创公司也提供了类似的人工智能工具,例如Stability AI的稳定视频diffusion产品和服务。
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大型语言模型通过在互联网规模的数据上进行练习,获得了精彩的通用能力中,OpenAI 从这一点汲取了灵感。LLM 得以确立新范式,部分得益于创新了 token 使用的方法。研究人员们巧妙地将文本的多种模态 —— 代码、数学和各种自然语言统一了起来。
在这项工作中,OpenAI 考虑了生成视觉数据的模型如何继续这种方法的好处。大型语言模型有文本 token,而 Sora 有视觉 patches。此前的研究已经证实 patches 是视觉数据模型的有效表示。OpenAI 发现 patches 是练习生成各种类型视频和图像的模型的可扩展且有效的表示。
在更高层面上,OpenAI 首先将视频压缩到较低维的潜在空间,然后将表示分解为时空 patches,从而将视频转换为 patches。
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OpenAI 练习了一个降低视觉数据维度的网络。该网络将原始视频作为输入,并输出在时间和空间上压缩的潜在表示。Sora 在这个压缩的潜在空间中接受练习,而后生成视频。OpenAI 还练习了相应的解码器模型,将生成的潜在表示映射回像素空间。
给定一个压缩的输入视频,OpenAI 提取一系列时空 patches,充当 Transformer 的 tokens。该方案也适用于图像,因为图像可视为单帧视频。OpenAI 基于 patches 的表示使 Sora 能够对不同分辨率、持续时间和长宽比的视频和图像进行练习。在推理时,OpenAI 可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的 patches 来控制生成视频的大小。
Sora 是个扩散模型;给定输入噪声 patches(以及文本提示等调节信息),练习出的模型来猜测原始的「干净」patches。重要的是,Sora 是一个扩散 Transformer。Transformer 在各个领域都表现出了卓越的缩放特性,包括语言建模、计算机视觉、和图像生成。
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自从OpenAI发布GP-4以来,人们一直期待GP-5,但Sora带来的轰动不亚于一次GP-5的发布。作为OpenAI 首推的文本转视频模型,Sora能够根据文本指令或静态图像生成长达 1分钟的视频,其中包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动。同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。每条提示60秒的视频长度与Pika Labs的3秒、 Emu Video的4秒、和Runway公司Gen-2的18秒相比,妥妥地铁赢了。并且从官方发布的演示来看,无论从视频流畅度还是细节表现能力上,Sora的效果都相称惊艳。
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