“无中生有”的空如何重新洗牌“文森视频”圈子？

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下“无中生有”的空如何重新洗牌“文森。。”圈子？的问题，以及和的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

准确的说，Vincent Video其实有很多去年下半年就可以实现的大型模型，比如pika、runway等。社交媒体上也有不少使用这些大型模型生成的高质量。。。例如，去年8月，国内专家利用跑道已生成《流浪地球3》辆民间拖车。从效果对比来看，使用同样的提示词时，空在质量和持续时间上都压倒性领先。大多数工具通常只能生成几秒到十秒。几秒钟的。。。

Sora可以直接生成一个一分钟的。。，并且这个一分钟的。。不是单个场景，而是由多个镜头组成。更令人印象深刻的是，Sora能够保证人物、场景和其他场景的一致性，其生成的。。的真实性和连贯性已经达到了以假乱真的地步。乍一看，感觉就像真人拍摄的一样。从拟人化的角度来看，它似乎“了解世界”。

大多数时候，Sora生成的。。都符合人类的直觉

我们所知道的现实生活。。就是摄像机对世界模型的降维观察。只有世界是正确的，。。才是正确的：一个人的外貌在同一个。。中的长焦和短焦镜头中不会发生变化；镜头旋转时，透视关系应保持一致；当你咬一口面包时，就会少一块面包，并出现一个牙印……

这些逻辑对于人类来说似乎是显而易见的，但人工智能却很难理解上一帧和下一帧之间的各种逻辑和联系。因此，要生成逼真的。。，需要正确理解连续世界模型。显然Sora比之前的Vincent。。模型要好，但是它真的理解世界模型吗？

别惊慌，人工智能无法理解世界

遗憾的是，OpenAI 发布的Sora 报告中并未包含模型和训练的详细信息，因此从技术原理上来说，Sora 仍然是一个黑帽项目。不过，之前对于。。数据的生成建模技术方向已经有很多研究，主要包括：循环网络、生成对抗网络、自回归变压器和扩散模型，因此我们推测OpenAI仍然从大规模语言模型中汲取灵感。大规模语言模型最基本的操作是文本标记，即将文本内容切割成基本单词。例如，“我喜欢唱歌、跳说唱”可以切分成“我”、“喜欢”、“唱歌”和“跳舞”。 rap”中，以词为单位切词的好处是可以更好地保留每个词的语义，以便文本在后续处理中能够更准确地表达其含义。

Sora应该是视觉补丁数据的通用模型，即提示词也被切分成包。具体来说，训练。。首先被压缩到低维空间，然后将表示分解为不同的数据包。变换在计算时会与扩散变换算法相结合，整合给定的输入噪声、文本提升词等信息，并将其馈送到训练好的模型来预测原始图像。

经过16次迭代，Sora计算出最佳。。效果

如果你使用过Stable Diffusion，你就会知道它的图像一开始就是一片噪声马赛克。随着迭代次数的增加，图像效果会逐渐增强。类似的情况也出现在OpenAI的Sora发布。。中。在固定。。输入。。样本的情况下，随着训练计算量的增加，柴犬雪地跳跃。。的质量有了质的提升。

那么我们回到之前的问题：Sora了解世界模型吗？从技术角度来看，我不这么认为。它的学习过程其实并没有想象中的那么“高端”。这只是简单粗暴的模仿而已。反而给人一种“傻”的感觉。在没有公测的情况下，你实际上可以在互联网上提供的。。中发现很多错误，这表明它不是了解世界，而是对。。像素的体验式学习。

真实世界模型的构建应该是使用提示词构建3D模型，然后添加真实的物理引擎，然后模拟物体的运动生成。。。 Sora没有这个流程，而是依靠庞大的训练资料、智能的算法设计和强大的计算能力。基本上，它只是模仿现有的像素渲染镜头语言。

OpenAI七万亿芯片计划的“敲门砖”

虽然Sora的效果让大家惊叹，也有人喊着“XX行业明星将被颠覆”，但实际上Sora离实用还有很长的路要走，因为不要忘记，人工智能需要计算能力。在消费级AI市场，即使是在云端生成，一张图片仍然需要几秒钟的时间，而且图片的分辨率较低。很难满足现代。。的基本需求。 OpenAI 尚未透露其用途。计算和微调这些演示。。花了多长时间？

要知道文森图片和文森。。的生成过程是“一锤子买卖”，无法提前设计和预览。因此，如果是商用的话，微调的时间会比生成的时间长很多。即使能够调动“金钱力量”来解决问题，这仍然是一笔极高的支出……

山姆奥特曼从未掩饰进军AI芯片的野心。

那么，距离落地还有一段距离，OepnAI此时将Sora扔出去的目的又是什么呢？我刚才不是说瓶颈在算力方面吗？在我看来，Sora的出现是OpenAI在未来人工智能算力竞争中的“秀肌肉”。 —— 据《华尔街日报》报道，近日有消息称，OpenAI首席执行官Sam Altman正在推动一个旨在提高全球芯片制造能力的项目，并正在与包括阿联酋。。在内的不同投资者进行谈判，可能会为该计划筹集5至7万亿美元。再看芯片行业，去年全球半导体芯片市场总规模“仅”5270亿美元，而根据咨询公司麦肯锡的预估，到2030年这个数字不会达到1万亿美元。因此，OpenAI的决心，还是即使是雄心壮志，也需要一块可以震惊世界的“踏脚石”。索拉是他们的选择。到目前为止，这块砖确实发挥了应有的作用。

那么，其他企业或者国内企业是否有可能效仿呢？难，据业内人士透露，“即使我们会玩《索拉》，也玩不了，因为我们缺乏设备、数据、办公楼、电费、考核指标……”缺乏资金是最大的问题。真正的巨头还在玩，所以这次对于不再“开放”的OpenAI的融资计划如果能够成功，哪怕是部分成功，对于整个人工智能领域的发展是好是坏都将是一个巨大的考验。仍然是人们热议的话题。话题。

《“数据要素”三年行动计划（2024—2026 年）》 明确提出强化人工智能大模型计划

那么，类似Sora的应用模式何时会在国内出现呢？从技术架构来看，无论是基础模型、Vincentian图模型、大规模。。数据集、AI算力系统、大型模型开发工具栈等核心基础设施，我们都有相应的积累，所以可能很快就会看到。到相应产品的推出。

文森特。。曲目随机播放

“鼠兔”服气了？

喜欢玩模拟游戏的玩家几乎都玩过经典游戏《World Box》（沙盒神模拟器）。在游戏中，玩家可以用不同的力量创造自己的世界或摧毁它们，看着文明从无到有，然后建立王国，发展殖民地，航行到遥远的新大陆；与此同时，看似稳定的城镇也会叛乱，宏伟的帝国有一天会分崩离析。玩家可以选择帮助他们，或者从上帝的角度遵循上帝的旨意。

像这样的沙盒游戏意味着纯粹和自由：给我一个沙盒，我会给你一切。但游戏终究是有限的，物理世界中一切事物的因果关系都很难“镜像模拟”，但现在Sora声称可以。 OpenAI在其技术概述中想要强调的是，Sora不再只是一个。。生成模型，也不仅仅是。。行业的颠覆者，而是模拟物理世界的有效路径。

沙盒游戏也是模拟现实世界的一种尝试。

这个声明的可信度可以横向比较，比如将Sora与其他AI Vincent。。模型Pika、Runway、Stable的结果进行比较。

先说结论吧。 Sora 生成的。。在长度、连贯性和视觉细节方面明显优于以前的同行。

首先，在生成。。时长方面，Sora最多可以生成一分钟的。。，而Pika仅支持生成3秒的。。。 Runway公测版仅支持4秒的。。时长，网页版仅支持最长18秒。。。生成。这意味着Sora可以更完整地呈现。。内容，更适合用于短片、广告等制作。

“连续性”也与较长的成长。。相关。在较长的时长下，Sora生成的。。可以实现无缝过渡和更自然的镜头移动，即在主角或同一主体周围的远景、中景、近景、特写等不同镜头之间切换。。。专业人士都知道，讲好故事的重要因素之一就是拍摄角度和时机的选择。最重要的是，Sora 的镜头移动变化不是拼接在一起的，而是由模型一次性生成的，因此令人惊奇的是“我们没有告诉它这样做，它只是自动完成了”。

Vincent。。模型的三个实际案例

但Pika、Runway等模型的最新版本信息仍然只能生成相对单一的镜头语言，甚至可能会出现场景突变、卡顿等问题，影响观看体验。如果用同样的文字提示生成。。：“一窝金毛幼犬正在雪地里玩耍，它们浑身都是雪，会把头从雪堆里探出来。” Sora生成的。。将具有特写视角，而Pika生成的。。会稍微平淡。无趣，更有动漫风格。

最后，我们看看Sora能否更好地“镜像模拟”物理世界。虽然Runway和Pika之前都支持Vincent Video，但从已经开放或仍处于测试阶段的版本反馈来看，大多数都需要输入图像才能达到更好的。。效果。后期可能需要使用AI。。增强软件来提高。。清晰度，否则会导致。。模糊、缺乏细节、色彩不够丰富。

Sora 公开。。中的视觉效果令人印象深刻

皮卡生成的。。细节明显不足。

从现阶段已经放出的演示。。来看，Sora可以直接通过文字生成高清。。。写实风格的。。还可以实现高清效果，视觉细节更丰富，物体纹理清晰，色彩逼真，例如物体和人物的阴影。太阳镜的反射等细节使。。更接近物理世界的规律。