果木园林景观盆栽网站果木园林景观盆栽网站果木园林景观盆栽网站据介绍，Sora具备直接输出长达60秒视频的能力，其中包含高度细致的背景、复杂多角度的镜头，以及富有情感的多个角色。

　　OpenAI创始人Sam Altman在推特上疯狂安利，还亲自下场为网友生成视频。

　　目前，官网已经更新了48个视频demo，展示了Sora不仅在准确呈现细节方面的卓越表现，还在理解物体在物理世界中存在的能力上取得了显著进展。该模型还能根据提示、静止图像，甚至填补现有视频中的缺失帧，实现了对视频内容的全方位生成。

　　YouTube博主Paddy Galloway在一篇关于Sora的评论中深刻地指出，内容创作行业已经彻底改变，他毫不夸张地表示：“我在YouTube的世界已经度过了15年，但OpenAI刚刚展示的内容让我无法用言语表达。动画师和3D艺术家可能面临一些挑战，而素材网站可能会变得不再那么重要，因为任何人都可以轻松获得令人难以置信的产品。在这一切中，创意背后的‘想法’和故事将变得更加重要。”

　　在动画玩法上更是打开了更多的想象空间，渲染毛发的质感，灯光材质上都有非常大的突破，最重要的时长可以变得很长。

　　然而，OpenAI也坦率地承认了Sora目前存在的一些弱点，特别是在准确模拟复杂场景的物理原理和理解因果关系方面的挑战。例如，在描述“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”时，Sora可能会混淆狼的数量，导致一些凭空出现或消失果木园林景观盆栽网站。

　　此外，模型可能会在描述空间细节时混淆左右，难以准确描述随着时间推移发生的事件。比如这个篮球运动轨迹进入篮筐，不仅空间穿越，还会产生特效。‍‍‍‍‍

　　还有下面这个例子，吹蜡烛之前和吹蜡烛之后，火苗没有丝毫变化，透露出一种诡异，远处观众们的手似乎完全不受控制。

　　OpenAI明确表示，他们正在努力教导AI理解和模拟物理世界中的运动，并旨在训练模型以解决需要与现实世界进行交互的问题。

　　Sora的工作原理得到了解释，它采用了扩散模型和Transformer架构，通过多步骤逐渐去除视频中的噪声，从而将随机像素转化为清晰的图像场景。

　　视频和图像被划分为称为“补丁”的较小数据单位集合，类似于GPT中的标记（Token），通过这种方式，模型可以在更广泛的视觉数据上训练和扩散变化，包括不同的时间、分辨率和纵横比。

　　Sora是在对DALL·E和GPT的研究基础上构建的，利用了DALL·E 3的提示词技术，为视觉模型生成高度描述性的标注，使其能够更好地遵循文本指令。

　　OpenAI邀请了视觉艺术家、设计师和电影制片人加入，希望得到宝贵的反馈，推动模型不断进步，更好地服务创意工作者。据 OpenAI 博客，更多的信息将在后续的技术论文中公布。

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