今天凌晨，OpenAI 发布了全新的 AI 视频生成工具 Sora，迅速成为各大新闻头条的焦点。就连一向对 OpenAI 持批评态度的马斯克也不得不承认 Sora 的强大，并预言 “在未来的几年里，人类借助 AI 的力量，将创造出卓越的作品。”
Sora 的五大核心优势
Sora 的核心能力在于，它能够根据简单的文本描述，生成 长达 60 秒 的连贯流畅视频。这些视频不仅包含细腻复杂的场景，还具备生动的角色表情和复杂的镜头运动。
- 视频长度突破：相比其他 AI 工具只能生成几秒钟的视频，Sora 的 1 分钟时长无疑是一次质的飞跃。
- 真实性与分辨率：无论是视频的真实性、稳定性、一致性还是分辨率，Sora 均展现出目前业界最佳水平。
- 多镜头无缝切换：当其他工具还在努力保持单镜头稳定时，Sora 已经实现了多镜头的无缝切换，且效果极为流畅。
- 文本理解能力：Sora 能够精准理解并实现复杂的文本指令，例如生成特定场景或动作描述的视频。
- 多样化应用：除了生成视频，Sora 还能接受图片或已有视频的输入，用于制作循环视频、添加动画效果等任务。
Sora 的技术原理
OpenAI 发布了一份详细的技术报告，揭示了 Sora 背后的技术原理：
- 视觉块嵌入代码：Sora 引入了视觉块嵌入代码（patches），这是一种高度可扩展的视觉数据表现形式，能够显著提升模型处理多样化视觉数据的能力。
- 低维潜在空间：OpenAI 首先将视频数据压缩至低维潜在空间，再将其分解为时空嵌入，转化为一系列编码块。
- 解码器模型：训练了一个解码器模型，能够将潜在表征还原为像素级的视频图像。
- 适应性与灵活性：Sora 能够适应不同分辨率、持续时间及宽高比的视频和图像，生成新内容时可通过排列随机初始化的 patches 控制视频大小和形式。
Sora 的局限性
尽管 Sora 展现了强大的能力，但 OpenAI 也坦率地承认了其当前的局限性：
- 复杂物理效应模拟不足：例如，Sora 无法精确模拟玻璃破碎等基本物理互动。
- 特定因果关系理解有限：在某些特定场景中，Sora 对因果关系的理解还不够深入。
AI 视频生成的未来：世界模型
OpenAI 将 Sora 视为 “能够理解和模拟现实世界的模型的基础”，相信其能力是 实现 AGI（人工通用智能）的重要里程碑。Sora 展示了以下涌现能力：
- 三维空间连贯性：Sora 能生成带有动态视角变化的视频，确保人物和场景在三维空间中的连贯移动。
- 物体持久性：即使人物或物体被移出画面，Sora 仍能保持长时间视频的连续性。
- 数字世界模拟：Sora 能够模拟视频游戏等数字化过程。
Sora 对行业的影响
随着 Sora 的加入，AI 视频生成领域将迎来巨大变革：
- 创作门槛降低：独立创作者只需具备创意和想法，即可借助 Sora 生成高质量视频内容。
- 行业竞争加剧：现有主流平台如 Runway、Pika 等将面临来自 Sora 的强大挑战。
正如《三体》中所说，“主不在乎”。AI 视频生成领域的竞争尚未结束，Sora 的入局仅仅是开始，远非终点。
