16 февраля 2024 года стал знаковым днем в мире искусственного интеллекта, когда OpenAI представила Sora — передовую модель ИИ для генерации видео. Этот инновационный продукт способен создавать реалистичные видеоролики продолжительностью до одной минуты, демонстрируя при этом высокое качество изображения и точность соответствия исходному запросу пользователя.
Посмотрите видео выше и убедитесь в этом сами. ⚡️Качество и детализация поражают.
Видео, созданные Sora, выделяются на фоне разработок конкурентов, таких как Pika Labs и Runway GEN-2, благодаря непревзойденному качеству и детализации. Модель умеет воссоздавать сложные сцены с множеством персонажей, разнообразием движений и мельчайшими деталями среды, точно интерпретируя инструкции и воплощая их в реальность с удивительной точностью.
На данный момент доступ к Sora ограничен, с целью тщательной оценки потенциальных рисков и сбора обратной связи от профессионалов в области дизайна и видеопроизводства. Планы на общедоступный релиз модели пока не объявлены, но ожидания от её будущего использования в индустрии огромны.
Посмотрите видео выше и убедитесь в этом сами. ⚡️Качество и детализация поражают.
Видео, созданные Sora, выделяются на фоне разработок конкурентов, таких как Pika Labs и Runway GEN-2, благодаря непревзойденному качеству и детализации. Модель умеет воссоздавать сложные сцены с множеством персонажей, разнообразием движений и мельчайшими деталями среды, точно интерпретируя инструкции и воплощая их в реальность с удивительной точностью.
На данный момент доступ к Sora ограничен, с целью тщательной оценки потенциальных рисков и сбора обратной связи от профессионалов в области дизайна и видеопроизводства. Планы на общедоступный релиз модели пока не объявлены, но ожидания от её будущего использования в индустрии огромны.
Принцип работы Sora
Sora — это диффузионный трансформер. Диффузионный трансформер — это вид генеративной модели искусственного интеллекта, которая объединяет принципы диффузионных моделей* с архитектурой трансформера**. Это позволяет эффективно создавать сложные данные (изображения или видео) через постепенное уточнение шумного сигнала до четкого и детализированного вывода, используя последовательные слои обработки информации.
Создатели Sora используют идеи из больших языковых моделей (LLM), чтобы улучшить генерацию визуального контента. Вместо текстовых токенов, используемых в LLM, Sora работает с «визуальными патчами» — небольшими фрагментами изображений или видео. Это позволяет ей эффективно обрабатывать и генерировать визуальные данные. Процесс начинается с сжатия видео в меньшее пространство (латентное пространство), а затем это пространство разделяется на патчи для дальнейшей обработки и генерации контента.
*Диффузионная модель — это алгоритм машинного обучения, который создает изображения, начиная с шума и постепенно добавляя детали, чтобы сформировать конечное изображение. Она работает, «размывая» исходные данные и затем обратно восстанавливая их, создавая при этом новые образы.)
**Трансформер — это тип архитектуры искусственного интеллекта, особенно эффективный для обработки последовательностей данных, таких как тексты или временные ряды. Он работает, анализируя все части данных одновременно, что позволяет лучше понять контекст и зависимости в данных.
**Трансформер — это тип архитектуры искусственного интеллекта, особенно эффективный для обработки последовательностей данных, таких как тексты или временные ряды. Он работает, анализируя все части данных одновременно, что позволяет лучше понять контекст и зависимости в данных.
Возможности Sora
- Генерация изображений, анимаций и видео продолжительностью видео до 1 минуты.
- Понимание естественного языка. Подобно DALL · E 3, также используется GPT для преобразования коротких пользовательских подсказок в более длинные подробные промты, которые отправляются в модель.
- Создание видео в разных разрешениях. Sora может воспроизводить широкоэкранные видео с разрешением 1920×1080 пикселей, вертикальные видео с разрешением 1080×1920 пикселей и все промежуточное. Это позволяет Sora создавать контент для различных устройств непосредственно с их собственными соотношениями сторон.
- Улучшенное кадрирование и композиция. Sora способна генерировать ролики с разных ракурсов, при этом сохраняя композицию и согласованность ;
- Расширение сгенерированных видео. Sora также способна расширять видео как вперед, так и назад во времени.
- Редактирование готовых видео. Sora может преобразовывать стили и окружение входных видео с нуля.
- Объединение видео. Можно также использовать Sora для постепенной интерполяции между двумя входными видео, создавая плавные переходы между видео с совершенно разными сюжетами и композициями сцен.
- Согласованность 3D. Sora может создавать видео с динамическим движением камеры. Когда камера перемещается и вращается, люди и элементы сцены последовательно перемещаются в трехмерном пространстве.
- Согласованность на большом расстоянии и постоянство объекта. Sora часто, хотя и не всегда, способна эффективно моделировать как краткосрочные, так и долгосрочные зависимости. Например, модель может сохранять людей, животных и объекты, даже когда они закрыты или выходят из кадра. Аналогично, она может создавать несколько снимков одного и того же персонажа в одном образце, сохраняя их внешний вид на протяжении всего видео.
- Моделирование цифровых миров. Sora также способна моделировать искусственные процессы — одним из примеров являются видеоигры. Sora может одновременно управлять игроком в Minecraft с помощью базовой политики, а также с высокой точностью отображать мир и его динамику. Эти возможности можно получить с нуля, отправив запрос Sora с подписями, в которых упоминается «Minecraft».
Ограничения
В настоящее время Sora обладает многочисленными ограничениями в качестве симулятора. Например, он неточно моделирует физику многих базовых модействий, таких как разбивание стекла или поедание пищи. А также несогласованность, возникающая при длительных выборках, или спонтанное появление объектов.
Несмотря на ряд ограничений, Open AI продемонстрировал настоящий прорыв в генерации видео. Возможности, которыми сегодня располагает Sora, демонстрируют, что постоянное масштабирование видеомоделей является многообещающим путем к разработке эффективных симуляторов физического и цифрового мира, а также объектов, животных и людей, которые в них живут.
Подробнее на сайте OpenAI openai.com/sora
