来源：元宇宙日爆

还未开放公众测试，OpenAI凭借文本生成视频模型Sora 制作的预告片，就把科技圈、互联网、社交媒体圈给震惊了。

根据OpenAI官方发布的视频，Sora能够根据用户提供的文本信息，生成长达1分钟的复杂场景“超视频”，不仅画面细节逼真，这个模型还会模拟镜头运动感。

从已释出的视频效果看，业内兴奋的正是 Sora 体现出的理解真实世界的能力。相较其他文本到视频的大模型，Sora 在对语义理解、画面呈现、视觉连贯性和时长上都显示出优势。

OpenAI 直接称它为“世界模拟器”，宣告它能够模拟物理世界中的人、动物和环境的特征。但该公司也承认，目前Sora的还不完美，依然存在理解不到位和潜在的安全问题。

因此，Sora仅对非常少数的人开放测试，OpenAI 尚未公布 Sora何时会向大众开放，但它带来的震撼足以让研发同类模型的公司看到差距。

01 Sora「预告片」惊爆众人

OpenAI文本生成视频模型Sora一出，国内又现“震惊体”评价。

自媒体惊呼“现实不存在了”，互联网大佬也吹爆了Sora的能力。360创始人周鸿祎称，Sora的诞生意味着AGI的实现可能从10年缩短至两年左右。短短几天，Sora的谷歌搜索指数迅速拉升，热度直逼ChatGPT。

Sora的爆火源于OpenAI 发布的48段视频，其中时长最长的为1分钟。这不仅打破了此前文生视频模型Gen2、Runway生成视频的时长极限，而且画面清晰，甚至它还学会了镜头语言。

1分钟视频中，一位身着红裙的女性走在霓虹灯林立的街头，风格写实，画面流畅，最令人惊艳的是女主角的特写，连脸部的毛孔、斑点、痘印都模拟了出来，卡粉脱妆效果堪比直播关掉美颜滤镜，脖子上的颈纹甚至精准“泄露”了年龄，与脸部状态做到了完美统一。

除了对人物写实，Sora还能够模拟现实中的动物与环境。一段视频维多利亚冠鸽的多角度特写，超清呈现了这只鸟全身至冠的蓝色羽毛，甚至细微到红色眼珠的动态和呼吸频率，让人很难分清这到底是AI生成的还是人类拍摄的。

对于非写实的创意动画，Sora的生成效果也达到了迪士尼动画电影的画面感，让网友担忧起动画师的饭碗。

而Sora为文本生成视频模型带来的改进不仅在视频时长与画面效果上，它还能模拟镜头与拍摄的运动轨迹，游戏的第一人称视角，航拍视角，甚至是电影里的一镜到底。

看完OpenAI放出的精彩视频，你就能理解互联网圈、社交媒体舆论为什么会为Sora感到震惊，而这些只是预告片。

02 OpenAI提出「视觉补丁」数据集

那么，Sora是如何实现模拟能力的？

按照Open AI发布的Sora技术报告，这个模型正在超越先前图像数据生成模型的限制。

以往的文本生成视觉画面的研究采用过各种方法，包括循环网络、生成对抗网络（GAN）、自回归变换器和扩散模型，但共性是集中在较少的视觉数据类别、较短的视频或固定尺寸的视频上。

Sora采用了一种基于Transformer的扩散模型，生图过程可以分为正向过程和反向过程两个阶段，以实现Sora能沿时间线向前或向后扩展视频的能力。

正向过程阶段模拟了从真实图像到纯噪点图像的扩散过程。具体来说，模型会逐步地向图像中添加噪点，直到图像完全变成噪点。而反向过程是正向过程的逆过程，模型会从噪点图像逐步恢复出原始图像。一正一反，虚实来回，OpenAI以这种方式让机器Sora理解视觉的形成。

从全噪点到清晰图的过程

当然，这个过程需要反复地训练学习，模型会学习如何逐步去除噪声并恢复图像的细节。通过这两个阶段的迭代，Sora的扩散模型能够生成高质量的图像。这种模型在图像生成、图像编辑、超分辨率等领域表现出了优秀的性能。

上述过程解释了Sora能做到高清、超细节的原因。但从静态的图像到动态的视频，仍需要模型进一步积累数据，训练学习。

在扩散模型的基础上，OpenAI将视频和图像等所有类型的视觉数据转换为统一表示，以此来对Sora做大规模的生成训练。Sora 使用的表示方式被OpenAI定义为“视觉补丁（patches）”，即一种更小数据单元的集合，类似于GPT中的文本集合。

研究者首先将视频压缩到一个低维潜空间中，随后把这种表征分解为时空patch，这是一种高度可扩展的表征形式，方便实现从视频到patch的转换，也正适用于训练处理多种类型视频和图片的生成模型。

将视觉数据转化为patches

为了用更少的信息与计算量训练Sora，OpenAI 开发了一个视频压缩网络，把视频先降维到像素级别的地低维潜空间，然后再去拿压缩过的视频数据去生成 patches，这样就能使输入的信息变少，从而减少计算压力。同时，OpenAI还训练了相应的解码器模型，将压缩后的信息映射回像素空间。

基于视觉补丁的表示方式，研究者能对Sora针对不同分辨率、持续时间和长宽比的视频/图像进行训练。进入推理阶段，Sora能通过在适当大小的网格中排列随机初始化的patches来判断视频逻辑、控制生成视频的大小。

OpenAI报告，在大规模训练时，视频模型就表现出令人兴奋的功能，包括Sora 能够真实模拟现实世界中的人、动物和环境，生成高保真的视频，同时实现3D一致性、时间一致性，从而真实模拟物理世界。

03 Altman当二传手为网友测试

从结果到研发过程，Sora显示着强大的能力，但普通用户还无从体验，目前只能写好提示词，在X上@OpenAI创始人Sam Altman，由他作为二传手，帮网友们在Sora上生成视频后放出来给公众看效果。

这也不免令人怀疑Sora是否真的如OpenAI官方展示得那么牛。

对此，OpenAI直言，目前模型还存在一些问题。如同早期的GPT一样，现在的Sora也有“幻觉”，这种错误表示在以视觉为主的视频结果上显示地更为具象。

例如，它不能准确地模拟许多基本相互作用的物理过程，例如跑步机履带与人的运动关系，玻璃杯破碎与杯内液体流出的时序逻辑等等。

在下面这个“考古工作者们挖掘出一个塑料椅”的视频片段里，塑料椅直接从沙子里“飘”了出来。

还有凭空出现的小狼崽，被网友戏称为“狼的有丝分裂”。

它有时也分不清前后左右。

这些动态画面中存在的纰漏似乎都在证明，Sora仍需要对物理世界运动的逻辑去做更多的理解和训练。此外，相比ChatGPT的风险，给人直观视觉体验的Sora存在的道德、安全风险更甚。

此前，文生图模型Midjourney已经告诉人类 “有图不见得有真相”，人工智能生成的以假乱真的图片开始成为谣言要素。身份验证公司 iProov 的首席科学官纽维尔博士就表示，Sora能让“恶意行为者更容易生成高质量的假视频。” 

可想而知，如果Sora生成的视频被恶意滥用，搞在欺诈和诽谤、传播暴力和色情上，造成的后果也难以估量，这也是Sora让人在震惊之余还会害怕的原因。

OpenAI也考虑到了Sora可能带来的安全问题，这大概也是Sora仅对非常少数人以邀请制开放测试的原因。何时会大众开放？OpenAI没有给出时间表，而从官方释出的视频看，其他公司追赶Sora模型的时间不多了。

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