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Sora 详细的技术报告发布了,相关从业者可能都需要看看。里面有 Open AI的训练思路以及 Sora 详细的技术特性,我从里面找了一些要点,详细的可以去看完整内容。 简单来说 Sora 的训练量足够大也产生了类似涌现的能力。 这篇论文提供了对 Sora 模型的深入分析,展示了其在视频生成领域的潜力和挑战。通过这种方式,OpenAI 正在探索如何利用 AI 来更好地理解和模拟我们周围的世界。
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Sora 专辑|OpenAI 的 Sora 技术报告详解
Sora 详细的技术报告发布了,相关从业者可能都需要看看。
里面有 Open AI 的训练思路以及 Sora 详细的技术特性,我从里面找了一些要点,详细的可以去看
完整内容。
简单来说 Sora 的训练量足够大也产生了类似涌现的能力。
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)。
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明矛顿了
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