【Sora】活着已经够焦虑了，别再制造焦虑了

“AGI可能不需要十年二十年那么远，可能一到两年就能实现。”

“人类要完（gg humans）。”

OpenAI全新的视频生成AI大模型Sora的发布，让各类“危言耸听”的言论甚嚣尘上。

但，活着已经够焦虑了，咱还是别制造焦虑了。

尽管Sora的发布无疑是AI领域的一个爆炸性新闻，但还是要用理性的视角看待，到底生成视频AI对我们会有怎样的影响？

一、Sora的技术实现

Sora，这个模型可以通过一段文本生成长达60秒的视频，不仅如此，视频画面也能呈现不同的角色、特定的动作还有复杂的场景。

听起来很酷，对吧？

与先前的关注短视频、固定大小的视频生成模型不同，Sora能够生成不同时长、长宽比和分辨率的视频和图像，最长可达60秒的高清视频。那Sora是怎么实现这种高质量生成效果的？这不，OpenAI很快公开了Sora的技术报告。

1、将各类视觉数据转化为patches

Sora的灵感来自于大语言模型。Sora参考大语言模型的token标记方法（将代码、数学等各种自然语言用统一的标记方法表示），采用视觉patches方法，也就是先将视频压缩到低维度的形式（具体看下文“视频压缩网络”），再把输入的图片、视频转换为多个patch，再统一进行处理。

2、视频压缩网络

视频压缩网络，用于降低视觉数据的维度，从空间和时间两个维度对图片/视频进行压缩。由于Sora的训练直接在视频数据的原始尺寸上进行，所以在输出时，Sora可以hold住各种不同的分辨率、时长、宽高比、视角等的视频。

因此，不同的图片和视频在用于训练时的区别仅在于patch数量的多少，而无需对视频的大小、时长进行限定、裁剪，训练端不会接收到残缺数据。

3、视频生成的缩放式Transformer

与GPT的Transformer机制稍显不同，Sora的Transformer可将接收到的patches及文本提示等信息，转换为视频内容。此外，还能扩展现有视频或补全缺失的帧，可以向前向后双向延长视频，如下图，随着训练计算的增加，样本质量得到显著提高。

4、语言理解

要想根据文本生成视频，就需要先生成大量文本字幕。因此，Sora应用了DALL-E 3（文字转图像模型）的re-captioning技术，也就是利用GPT将简短的用户提示转为较长的详细字幕，通过字幕生成器模型为视频生成文本字幕，来帮助Sora生成准确遵循用户提示的高质量视频。

二、Sora的“啊哈时刻”

1、让时间、分辨率、宽高比变化起来

过去，一些图像视频生成方法一般会将视频裁剪或修剪为标准尺寸，如分辨率是256x256的4秒视频。但打破这种固定，选择让时间、分辨率、宽高比变化起来，有几个好处：

（1）采样的灵活性

Sora能采样1920x1080以及1080x1920这两个尺寸的视频以及介于两者之间的所有尺寸的视频。因此，Sora可以根据原始宽高比为不同尺寸的设备创建内容，也可以生成不同分辨率的视频内容。

 

（2）更优化的框架构图

下图中，第一个视频是将所有视频裁剪为正方形的模型版本生成的视频，第二个视频是Sora生成的视频。相比之下，Sora的视频的取景构图有所改善，对构图主体的呈现也较为完整。

2、通过图像和视频进行提示

Sora不仅可以实现文本到视频的转变，还可以通过已有的图片或视频来生成视频。

（1）通过图像制作动画

只要提供图像和提示，Sora就能够生成视频。

（2）扩展视频

Sora能够在原视频的基础上向前或向后扩展视频。这是Sora将一段生成的视频向后拓展出的几个新视频，虽然它们的开头各不相同，但结局趋于一致。

假若用此方法不断地扩展视频，就可以实现视频的无限循环。

（3）视频间的处理

• 调整视频场景

Sora能够根据文本提示编辑图像和视频，在零样本的前提下改变视频的风格和场景。

• 视频间的无缝衔接

我们还可以利用Sora实现两个视频的无缝转场。

（视频1：无人机飞行）

（视频2：海中蝴蝶）

（视频3：视频1与2无缝衔接）

3、图像生成能力

Sora还能生成各种尺寸的高质量图像，最高分辨率可达2048x2048。下图为使用参数50毫米 f/1.2的数码单反相机，拍摄拥有舒适的小屋和北极光的雪山村庄。

4、Sora的模拟能力

Sora能够模拟现实世界中人、动物或环境的某些方面。
（1）极真实的三维空间

Sora可以生成模拟动态摄像机拍摄的视频。随着摄像机的移动和旋转，人、场景等元素在三维空间中的移动非常合理。

（2）视频物体的持续存在

在视频生成模型中，一个重要的挑战是确保视频的连贯性。一般情况下，Sora能够有效地捕捉短距离和长距离的依赖关系，但偶尔Sora这方面的能力也会失效。举例来说，即便人、动物或物体被遮挡或暂时离开画面，Sora也能在之后让它们重回画面。同时，如果需要给同一个角色生成多个镜头，Sora也能保持这个角色外观的一致性。

（3）与世界的互动

Sora有时可以用简单的方式来模拟现实世界的真实细节。例如，画家可以在画布上留下新的笔触，并随着时间的推移而持续存在，或者一个人在吃汉堡的过程中，会在汉堡上留下咬痕。

 

（4）模拟数字世界

这个就更有意思了。在演示这个功能的时候，OpenAI工作人员用Minecraft（《我的世界》）游戏为例：给Sora提供包含“Minecraft”的提示，Sora便可以渲染出与这款游戏极为相似的界面显示和动态，同时这个视频还能跟随玩家视角，丝滑地转换视野画面。

三、正视Sora

我们赞叹于这些视频的活泼灵动，震惊于视频生成的精细清晰。但，不可否认的是，“世界模拟器”Sora仍有许多不可忽视的局限性：它不能准确地模拟某些相互作用的物理过程，例如玻璃破碎的瞬间；长时间样本中容易出现不连贯性或对象的自发出现等等。当然，随着技术的越来越成熟，这种局限性也会随之减少。

每次震撼人心技术的出现，最惶恐的就是打工人。或许，Sora的发布会对未来某些行业带来颠覆性的改变，但我们所能做的唯有正视Sora。

1、应用：大有所为

在应用上，以Sora为代表的AI视频生成正在帮助人们在提升效率的道路上加速前行。前段时间，UP主“AI疯人院”用AI制作了《西游记》短片，也引发了大众热议。短片作者表示，自己人工制作至少需要半年，而通过AI生成，用时一周就完成了。

（图源bilibili）

AI生成视频的技术在未来应用层面，有着更广阔的方向，会大大降低视频创作的门槛，降低高质量视频制作的难度。

2、硬伤：真实的“颠覆”

我们不得不承认，与各类AI大模型一样，Sora也存在不可避免的硬伤：

比如生成内容的真实性与准确性。提及AI生成视频、AI换脸，随之而来的就是诈骗行业“技术”的升级换代，以及对用户隐私的侵犯。2024年年初，就有诈骗分子利用AI假造香港特首李家超和马斯克的视频向香港市民推介一项投资计划。而如今，Sora的问世，更是让我们常说的“眼见为实”遭到了不小的挑战。

再比如AI生成内容的固化风格，让我们也能够较为轻松地辨别“AI”与“非AI”的区别。这种“很AI”式的内容风格在应用上也稍显局限。因此，在内容创作中，目前的Sora仍无法胜任的，依然是创造性、发散性的工作。

3、行动：能力day day up

接触了各类AI工具的很多朋友都会有这样的疑问：我的AI好像不太聪明？别人的AI总是回答得很完美，我的AI总是词不达意？

想让AI为我所用，我们首先需要提升的是逻辑表达能力。与AI的对话，最重要的是“提词”。《探秘爆火的ChatGPT：大语言模型是个啥？它到底咋工作的？》这篇文章中对“提词”进行了介绍，这里就不做赘述了。

我们真正想关注的是在逻辑表达能力的背后，需要基础扎实的中英文表达能力。我们想让Sora生成什么样的视频、构建哪种故事、选择什么风格以及做什么动作等等，这一切都需要我们有讲故事的能力、清晰的表达能力。当我们给它们输入的内容更详细，它们的反馈会更接近我们想要表达的内容。

另外，就是创造力、创新思维的培养。上面也有提及，目前的Sora等AI工具无法胜任创造性工作，而这恰好是我们可以重点培养的方向。在短视频时代，有的人凭借巧妙有趣的转场镜头区别于其他同领域视频制作者，有的人用鬼畜视频让“小品之王”赵本山老师再次爆火出圈……也像每年的春晚，有的语言类节目让我们眼前一亮，有的语言类节目却反响平平。其中的关键在于创意的不同。

四、写在最后

Sora模型的发布让有关“AI代替人类”的讨论更为激烈。我们该思考一个问题：AI技术的快速发展是否让我们变得太过于焦虑？

人类的发展一直伴随着革命，从农业革命，到工业革命，再到信息革命，如今进入了AI革命，我们通过不断革命来促进生产力的提升。如今的很多岗位都是十几年前甚至几年前没有的，每天都有人在失业，也每天都有人在胜任新岗位。

我们无从得知未来会有什么样的岗位出现与消失。与其焦虑，我们不如利用AI技术来提升自己的竞争力，以应对未来的位置。

文章图片源于OpenAI技术报告：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators