OpenAI Sora 技术解析

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1. Sora 模型的两个核心原则是什么？

• 大规模（Large-scale）：数据量大、模型大、算力大。
• 生成式（Generative）：基于文本条件下的扩散模型。

2. 如何将视频数据转换为同一个表示空间？

• 首先将视频压缩到潜空间。
• 然后将视频分块成词元。
• 最后使用描述性字幕模型和 GPT 来为视频提供文本描述。

3. Diffusion Transformer (DiT) 模型有何特点？

• 既可以利用 Transformer 的优点，又可以利用扩散模型的优点。
• 可以通过增加模型参数、训练数据或训练迭代次数来提高模型精度。

4. Sora 模型可以生成哪些尺寸的视频？

• Sora 模型可以生成 2K 分辨率的视频，以及任何在这两者区间的所有分辨率。

5. Sora 模型可以提高视频取景和构图的质量吗？

• 可以。Sora 模型可以生成更真实的视频，并且可以更好地呈现视频中的物体。

6. 算力对 Sora 模型的生成质量有何影响？

• 算力对 Sora 模型的生成质量有很大的影响。使用更多的算力可以生成更高分辨率和更细腻的视频。

7. Sora 模型有哪些仿真能力？

• 三维场景一致性。
• 长距离相干和物体恒存。
• 能与世界交互。
• 能仿真数字世界。

8. Sora 模型有哪些潜在的应用场景？

• 画质增强。
• 在空间或时间上延展视频。
• 通过文字描述把图片变成视频。
• 拼接融合多个视频。