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sora背后的核心技术是啥

Answer

Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型,其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型,通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中,扩散模型被用来学习视频的分布,从而生成新的视频。

Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers(DiT),它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术,优化了视频生成。具体来说,Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示,然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁,以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记,为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始,模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上,生成的视频通过多步精炼过程出现,每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。

总的来说,Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器,它能够解析文本并理解复杂的用户指令,然后通过扩散模型生成视频。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

技术。Sora的核心是一个预训练的扩散变换器[4]。变换器模型已被证明对许多自然语言任务具有可扩展性和有效性。与GPT-4等强大的大型语言模型(LLMs)类似,Sora能够解析文本并理解复杂的用户指令。为了使视频生成在计算上高效,Sora使用时空潜在补丁作为其构建块。具体来说,Sora将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示。然后,从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁,以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁,类似于语言模型中的单词标记,为Sora提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始,模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上,生成的视频通过多步精炼过程出现,每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。Sora的亮点。Sora的能力在各个方面都有深远的影响:

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「2月17日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Sora的核心技术和发展:核心技术源自Diffusion Transformers(DiT)。结合了VAE、ViT、DDPM技术,优化视频生成。强调了模型的简单性、可扩展性和视频压缩能力。? https://wpeebles.com/DiT? https://arxiv.org/abs/2212.09748? https://github.com/facebookresearch/DiT? https://x.com/xiaohuggg/status/1758849579855040920?s=202⃣️✍️GhostWriter:个性化的AI写作工具:由哈佛大学和微软研究院共同开发,基于ChatGPT。学习和应用用户的写作风格,提供个性化文本生成。经研究证实,提升了用户的满意度和参与度。? https://arxiv.org/abs/2402.08855? https://x.com/xiaohuggg/status/1758704157014569178?s=203⃣️?ReadAgent:Google开发的阅读代理:模仿人类阅读方式,处理长文本。采用忘记具体信息但保留要点的策略,提高理解效率。? https://read-agent.github.io

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「2月17日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Sora的核心技术和发展:核心技术源自Diffusion Transformers(DiT)。结合了VAE、ViT、DDPM技术,优化视频生成。强调了模型的简单性、可扩展性和视频压缩能力。? https://wpeebles.com/DiT? https://arxiv.org/abs/2212.09748? https://github.com/facebookresearch/DiT? https://x.com/xiaohuggg/status/1758849579855040920?s=202⃣️✍️GhostWriter:个性化的AI写作工具:由哈佛大学和微软研究院共同开发,基于ChatGPT。学习和应用用户的写作风格,提供个性化文本生成。经研究证实,提升了用户的满意度和参与度。? https://arxiv.org/abs/2402.08855? https://x.com/xiaohuggg/status/1758704157014569178?s=203⃣️?ReadAgent:Google开发的阅读代理:模仿人类阅读方式,处理长文本。采用忘记具体信息但保留要点的策略,提高理解效率。? https://read-agent.github.io

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sorabot怎么样
Sora 是 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的文本到视频生成的 AI 模型。 其具有以下特点和相关情况: 足够惊艳,但关键问题仍需探讨。Sora 团队未明确表示已实现基于成熟的世界因果关系模型,而是用了世界模拟器的描述。顶尖学术圈对此较为严谨,Lecun 在世界政府峰会上不看好 Sora,指出其并非真正的世界模型,且仍会面临 GPT4 的巨大瓶颈。 自 ChatGPT 发布以来,人工智能技术标志着重大转变。Sora 能根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频,具有准确解释和执行复杂人类指令的能力,能生成包含多个角色及复杂背景的详细场景,保持高视觉质量和视觉连贯性,克服了早期视频生成模型的一些限制,展示了作为世界模拟器的潜力。 基于公开的技术报告和逆向工程,有对其背景、技术、应用、挑战和未来方向的全面综述。涵盖了追溯发展、探究底层技术、描述在多行业中的应用和潜在影响、讨论主要挑战和局限性,以及对未来发展的探讨。
2025-03-20
sora现在能生成多长时间视频
Sora 是由 OpenAI 开发的文生视频模型,能够根据文字指令创造出逼真且充满想象力的场景,并生成长达 1 分钟的高质量视频,且具有一镜到底的特点,视频中的人物和背景能保持惊人的一致性和稳定性。与之前的视频生成模型相比,Sora 在生成时长和视频质量上有显著进步。同时,还有其他一些文字生成视频的 AI 产品,如 Pika 擅长动画制作且支持视频编辑,SVD 是基于 Stable Diffusion 的插件,Runway 是老牌的收费 AI 视频生成工具且提供实时涂抹修改视频功能,Kaiber 是视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。
2025-01-15
如何使用sora生成一段视频
使用 Sora 生成一段视频的步骤如下: 1. 文本提示优化:类似于 DALLE3,Sora 在处理用户提供的文本提示时,可以利用 GPT 模型来扩展或优化提示。GPT 模型能将简短的用户提示转化为更详细、更富有描述性的文本,有助于 Sora 更准确地理解并生成符合用户意图的视频。 2. 生成视频:用户提供文本提示,Sora 根据提示在潜在空间中初始化视频的生成过程。利用训练好的扩散模型,Sora 从这些初始化的时空潜伏斑块开始,逐步生成清晰的视频内容。 3. 视频解码和后处理:使用与视频压缩相对应的解码器将潜在空间中的视频转换回原始像素视频。对生成的视频进行可能的后处理,如调整分辨率、裁剪等,以满足发布或展示的需求。 此外,Sora 采用了一些相关技术和原理: 1. 视频压缩网络:训练一个降低视觉数据维度的网络,接受原始视频作为输入,并输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora 在这个压缩的潜在空间上进行训练,并随后生成视频。同时还训练了一个相应的解码器模型,将生成的潜在表示映射回像素空间。 2. 时空潜空间块:给定一个压缩的输入视频,提取一序列的时空分块作为 Transformer 变换器的 Token。这个方案也适用于图像,基于分块的表示使 Sora 能够训练具有不同分辨率、持续时间和纵横比的视频和图像。在推理时,可以通过在适当大小的网格中随机初始化分块来控制生成视频的大小。 3. 调整图像模型来生成视频:通过插入时间层来“扩增”预训练的文生图扩散模型,然后选择仅在视频上对新的层进行微调或完全避免进行额外的训练。新模型会继承文本 图像对的先验知识,有助于缓解对文本 视频对数据的需求。 4. 扩散视频建模:如 Singer et al. 在 2022 年提出的 MakeAVideo,在一个预训练扩散图像模型的基础上扩展一个时间维度,包含三个关键组件:一个在文本 图像对数据上训练的基础文生图模型;时空卷积和注意力层,使网络覆盖时间维度;一个帧插值网络,用于高帧率生成。
2025-01-10
sora和lora是什么
LoRA(LowRank Adaptation)是一种低阶自适应模型,您可以将其理解为基础模型(Checkpoint)的小插件。在生图时,LoRA可有可无,但它具有明显的价值,常见于对一些精细的控制,如面部、材质、物品等细节的控制。其权重在相关界面会有显示。 Sora 并非常见的 AI 领域特定术语,上述知识库中未提及相关内容。
2025-01-02
openai 发布的sora最新模型中,生成视频的提示词与一般问答提示词有什么区别或者注意事项?
Sora 是 OpenAI 于 2024 年 2 月发布的文本到视频的生成式 AI 模型。 生成视频的提示词与一般问答提示词的区别和注意事项如下: 1. 对于视频生成,神经网络是单射函数,拟合的是文本到视频的映射。由于视频的动态性高,值域大,因此需要丰富且复杂的提示词来扩大定义域,以学好这个函数。 2. 详细的文本提示能迫使神经网络学习文本到视频内容的映射,加强对提示词的理解和服从。 3. 和 DALL·E 3 一样,OpenAI 用内部工具(很可能基于 GPT4v)给视频详尽的描述,提升了模型服从提示词的能力以及视频的质量(包括视频中正确显示文本的能力)。但这会导致在使用时的偏差,即用户的描述相对较短。OpenAI 用 GPT 来扩充用户的描述以改善这个问题,并提高使用体验和视频生成的多样性。 4. 除了文本,Sora 也支持图像或者视频作为提示词,支持 SDEdit,并且可以向前或者向后生成视频,因此可以进行多样的视频编辑和继续创作,比如生成首尾相连重复循环的视频,甚至连接两个截然不同的视频。 以下是一些 Sora 的案例提示词,如:“小土豆国王戴着雄伟的王冠,坐在王座上,监督着他们广阔的土豆王国,里面充满了土豆臣民和土豆城堡。”“咖啡馆的小地图立体模型,装饰着室内植物。木梁在上方纵横交错,冷萃咖啡站里摆满了小瓶子和玻璃杯。”“一张写有‘SORA’的写实云朵图像。”“一群萨摩耶小狗学习成为厨师的电影预告片‘cinematic trailer for a group of samoyed puppies learning to become chefs’”
2024-12-27
sora教程
以下是关于 Sora 及相关的教程信息: AI 视频方面: 软件教程: 工具教程: 应用教程: Python + AI 方面: 对于不会代码的人,有 20 分钟上手的教程,包括通过 OpenAI 的 API 生成文章缩略信息的代码重写及相关操作步骤。同时提醒妥善保管 API Key,OpenAI 的综合文档、API 使用、API Playground、API 案例与答疑的相关网址为:https://platform.openai.com/docs/overview 、https://platform.openai.com/docs/apireference 、https://platform.openai.com/playground 、https://cookbook.openai.com/ 。 工具教程: 开放公测,群友有实测案例。可参考卡兹克的教程介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/YGEnIzfYA3xGpT9_qh56RA 以及 zho 总结的官方网站的案例。目前除每日 150 个赠送积分外,还新增积分购买选项,可操作固定种子、步数、运动幅度,交互也很有意思,在生成过程中会有案例标注。 此外,还有几个视频 AIGC 工具:Opusclip 可将长视频剪成短视频,Raskai 能将短视频素材直接翻译至多语种,invideoAI 输入想法后可自动生成脚本和分镜描述进而生成视频再人工二编合成长视频,descript 可对屏幕/播客录制并以 PPT 方式做视频,veed.io 能自动翻译自动字幕,clipchamp 是微软的 AI 版剪映,typeframes 类似 invideoAI 但内容呈现文本主体比重更多,google vids 是一款相关工具。Sora 是 OpenAI 发布的超强视频生成 AI,能通过处理各种视觉数据生成视频,使用视频压缩网络和空间时间补丁统一不同来源数据,并借助文本条件化的 Diffusion 模型生成与文本提示匹配的视觉作品。
2024-12-17
ManusAI核心技术解读
Manus AI 的核心技术包括以下几个方面: 1. 代理功能:能够自动完成任务并交付完整结果。最终交付的结果形式多样,如文档、交互网页、播客、视频、图表等,使用户能更直观地获取信息。 2. 充分利用 AI 能力:不仅进行推理和任务规划,还结合代码能力生成最终结果。 3. 云端自动运行:AI 在云端电脑上完成包括数据收集、内容撰写、代码生成等任务。其体验特点是任务运行时间较长,但最终交付的结果超出预期。 您可以通过以下链接获取更多详细信息: 体验报告:
2025-03-22
人工智能的核心技术是什么
人工智能的核心技术主要包括以下几个方面: 1. 架构:当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发,为 AI 技术的进步提供了强大的支持。 3. 人才网络:AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用,特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及其收购的英国公司 DeepMind 培养了一批杰出的领军人物,这些人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 此外,人工智能的“智能”特质体现在以下几个方面: 1. 定义和特点:涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力,表现为能从经验中学习、理解复杂概念、处理和分析大量数据以及执行复杂任务,具有算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力以及在特定任务中的高效性和准确性等关键特点。 2. 行为模式: 信息处理:通过先进的算法和计算模型处理信息,从大量数据输入中学习规律、做出预测并决策。 环境互动:能够适应操作环境,在特定环境中高效工作并对新情况做出适应。 能量聚焦:执行设计任务时展现出极高效率,持续工作不受疲劳影响。 深度与专注:采用深度学习技术的 AI 系统能对特定领域数据进行深入分析,识别复杂模式和关系。
2024-10-29
chatpgt的总体介绍、核心技术
ChatGPT 总体介绍及核心技术如下: ChatGPT 有三个基本阶段。首先,获取与迄今为止的文本相对应的 token 序列,并找到表示它们的嵌入(即一组数字的数组)。然后在这个嵌入上进行操作,以“标准神经网络方式”,值“逐层流动”到网络的连续层中,以生成一个新的嵌入(即一个新的数字数组)。最后,从这个数组的最后一部分生成一个大约有 50,000 个值的数组,这些值将变成不同可能的下一个 token 的概率。 关键是,这个流程的每个部分都是由神经网络实现的,其权重由端到端的网络训练确定。除了整体架构外,一切都是从训练数据中“学习”的,而不是“显式设计”。 在设置体系结构方面有许多细节,首先是嵌入模块。transformers 的想法是对组成文本的 token 序列执行类似的操作,不仅定义了序列中可以存在连接的固定区域,而且引入了“注意力”的概念,以及更关注序列中的某些部分而不是其他部分的想法。ChatGPT 的总体目标是根据它所看到的训练内容(包括查看网络等数十亿页的文本),“合理地”继续文本。在任何给定的时刻,它都有一定数量的文本,目标是为下一个 token 添加一个适当的选择。
2024-09-26
能用简单易懂的方法给我讲一下扩散模型的原理、核心技术思想和工作流程吗
扩散模型(Diffusion Models)是深度学习领域中一种强大的生成模型,它最近在生成图像、音频和其他类型的数据方面取得了显著的进展。扩散模型的核心思想是模拟物理过程中的扩散现象,将其应用于数据生成。 原理和核心技术思想: 1. 正向过程(Forward Process): 扩散模型的灵感来源于物理学中的扩散现象,比如一滴墨水在清水中逐渐扩散开来。 在数据生成的上下文中,正向过程模拟了数据逐渐“变得随机”的过程。从一个确定的输入数据点(比如一张清晰的图片)开始,通过逐步添加噪声,将其转化为一个完全随机的噪声分布。 2. 逆向过程(Reverse Process): 与正向过程相反,逆向过程的目标是从噪声数据重构出原始数据。 这个过程就像是逆转扩散过程,逐步预测并去除噪声,最终恢复出清晰的数据。 3. 概率框架: 扩散模型在概率框架下工作,它定义了数据从初始状态到噪声状态的马尔可夫链,以及从噪声状态恢复到初始状态的逆马尔可夫链。 4. 训练过程: 通过训练一个神经网络来学习逆向过程中的每一步,即如何从噪声数据中去除噪声并逐步恢复出原始数据。 工作流程: 1. 初始化: 选择一个初始数据点,比如一张图片。 2. 正向扩散: 通过逐步添加噪声,将初始数据点转化为噪声数据。这个过程可以看作是一系列逐步增加噪声的步骤。 3. 训练逆向模型: 使用神经网络学习如何逆转扩散过程。在训练阶段,网络会接收到部分噪声数据,并尝试预测原始数据。 4. 逆向去噪: 在生成阶段,从随机噪声开始,利用训练好的神经网络逐步去除噪声,每一步都使数据更接近原始状态。 5. 生成数据: 经过多轮逆向去噪步骤后,最终生成清晰的数据,如高质量的图片或音频。 扩散模型的一个关键优势是它能够生成高保真度的复杂数据,如高分辨率的图像。此外,由于其概率性质,它还可以生成多样化的数据样本,为数据生成任务提供了新的可能性。 扩散模型在生成任务中取得的成果令人瞩目,但同时也需要大量的计算资源,因为它们通常需要数百到数千个步骤来生成数据。不过,随着硬件的发展和模型优化,扩散模型的应用前景非常广阔。
2024-04-22
AI发展背后是哪些技术进步推动的,原理是什么?
AI 发展背后主要由以下技术进步推动: 1. 核心架构:Transformer 和 Diffusion 这两种架构分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥了关键作用,构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力提升:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发,为 AI 技术进步提供强大支持。 3. 人才网络:AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关实验室和收购的公司,形成强大人才网络,推动了技术发展,并培养了一批领军人物,人才在不同公司间的流动和合作促进了 AI 技术的快速进步。 其原理在于:这些技术的协同作用使得 AI 能够更高效地处理和分析大量数据,实现更复杂的任务和功能。例如,强大的算力能够支持大规模的数据训练和模型优化,优秀的架构能够提高数据处理和模型表达能力,而人才的创新和合作则不断推动技术的突破和应用拓展。
2025-03-24
【深度拆解】ChatGPT-4o背后的技术革新:从语言模型到多模态跨越
ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样,仅靠语言描述世界远远不够,多模态理解非常有用,能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布,将大语言模型竞赛带入多模态模型时代,如 ChatGPT 能看图说话、画图,Google 的 Gemini 支持多种模态,但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o,向智能体方向迈进,其是之前技术的集大成者,通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据,平均音频输入反应时间为 300 毫秒,能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节,唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外,GPT4 是 OpenAI 的多模态工具,在编程任务中表现出色,ChatGPT 是用户友好界面,可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o,效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型,在复杂任务中表现优异,o1mini 适合编码任务,两个模型已在 ChatGPT 中提供,有免费或收费版本。
2025-03-09
Claude大模型背后是什么公司
Claude 大模型背后的公司是 Anthropic。Claude 系列在前段时间推出了 Claude3.5Sonnet 等模型,并且在代码生成等方面表现出色。同时,Anthropic 公司的 Claude 还具有较大的上下文窗口等特点。
2025-01-17
企业做自己的小模型,需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些?
企业做自己的小模型,可能会用到以下工具及背后的公司: 1. 在编排(Orchestration)方面,涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等,其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务,确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练(Deployment, Scalability, & PreTraining)类别中,像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具,有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入(Context & Embeddings)的工具,相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等,能帮助模型处理和理解语言上下文,并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性(QA & Observability)方面,例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具,可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外,还有以下工具和相关公司: 1. 图片生成 3D 建模工具,如 Tripo AI(由 VAST 发布)、Meshy、CSM AI(Common Sense Machines)、Sudo AI、VoxCraft(由生数科技推出)等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型(通义、智谱、kimi、deepseek 等)、编程辅助、文生图(可灵、即梦等)等方面,可能需要相应资质。
2024-11-20
AI创作背后的版权陷阱
AI 创作背后存在诸多版权陷阱: 1. AI 绘画的版权归属存在争议。有人认为其只是从现有素材库拼接和重塑内容,创意来自原始艺术家;也有人认为 prompt 体现了创意。在新法律法规出台前,使用 AI 制作的图版权可能为公版,难以保证著作权。为确保版权,应将机器生成内容作为原始素材,突出“人类创作”部分。 2. 在数字化时代,AI 技术发展对现有知识产权法律体系构成挑战。如广州互联网法院的一起判决,标志着我国在知识产权保护方面的司法实践迈出重要一步。AI 在内容生成方面,对版权法的挑战主要体现在输入端训练数据合法性和输出端生成内容的版权属性问题。 3. 律师建议,AI 直接生成的东西在中国及海外通常不受法律保护。因此需要对其进行后期修改,如土豆人 tudou_man 作品后期部分占 30%40%,使用正版软件并完成版权链。大众对 AIGC 作品存在抵触,如认为其盗图抢饭碗,初学者使用 AI 时往往不做处理,而专业创作者会尽力规避瑕疵,导致创作成本较高。
2024-11-03
请给我推荐一个适合非技术人员学习的提示词工程手册,但是我不希望提示词工程手册太实操导向,需要包括背后的原理和逻辑,而不是只像一个公式一样的教给我
以下为您推荐适合非技术人员学习的提示词工程手册: 1. 小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二) 强调对框架的理解和运用,介绍了多种提示词框架,如情境,并提供了学习的三步走:懂原理、找需求、用框架。 2. 19. RAG 提示工程系列(一) 虽然网络上提示工程资料众多,但 RAG 任务中提示工程的资料相对较少。此系列将带领大家了解 RAG 架构的概念、组成、痛点及提示词工程在其中的应用,并指导实操案例,帮助编写调试符合企业生产级标准的提示词。 3. VIRTUAL Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版(中英对照) 指出提示词工程是一门实证科学,需要不断测试和迭代,包括开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词和分享完善后的提示词,同时不要忘记测试边缘情况。
2024-08-15