刚刚，OpenAI Sora正式炸裂登场，网页挤爆了！

摘要：同时，OpenAI 开发了 Sora 的新版本 ——Sora Turbo，它比二月份的预览版模型快得多。今天该版本将作为独立产品提供给 ChatGPT Plus 和 Pro 用户。

机器之心报道

机器之心编辑部

山姆・奥特曼：「视频版的 GPT-1 时刻来了。」

OpenAI 12 天连更的第三个工作日，重磅发布终于来了！

正如直播之前大家在评论区预想的一样，视频生成大模型 Sora 正式版终于露面！

算起来，距离今年 2 月 16 日 Sora 的发布已经过去了近 10 个月的时间。

如今，广大网友终于可以体验 Sora 强大的视频生成能力！

同时，OpenAI 开发了 Sora 的新版本 ——Sora Turbo，它比二月份的预览版模型快得多。今天该版本将作为独立产品提供给 ChatGPT Plus 和 Pro 用户。

据今天的直播介绍，Sora 用户可以生成 1080p 分辨率、最长 20 秒、宽屏、竖屏或方形的视频。并且用户可以利用资源进行扩展、remix 和融合，或者基于文本生成全新的内容。OpenAI 开发了全新的界面，让使用文本、图像和视频来提示 Sora 变得更加容易，同时故事板工具让用户可以精准地指定每个帧的输入。

我们可以先看几个生成视频示例：

提示：镜头雾气弥漫，色彩对比鲜明，捕捉到的感觉是低能见度的镜头质量，提供一种即时感和混乱感。该场景从 17 世纪海盗船上水手的视角展示了摇晃的镜头。海浪冲击木制船体时，地平线剧烈摇晃，难以辨别细节。突然，一只巨大的海怪从汹涌的大海中突然出现。它巨大而滑溜的触手危险地伸出，黏糊糊的附肢以可怕的力量缠绕着船。当水手们慌乱地争先恐后地面对这个可怕的海洋生物时，视野发生了剧烈变化。气氛非常紧张，混乱中可以听到船的呻吟声和大海的咆哮声。

提示：洛克菲勒中心到处都是金毛猎犬！无论你放眼望去，都是金毛猎犬。这是纽约夜间的冬季仙境，还有一棵巨大的圣诞树。背景中可以看到出租车和其他纽约元素

山姆・奥特曼表示，最令他兴奋的一点是与其他人共同创作的便捷性，感觉就像是一个有趣的新事物。大家可以将 Sora 看作视频版的 GPT-1。

OpenAI 研究科学家 Noam Brown 表示，Sora 是 scale 力量最直观的展示。

对于 Sora 的发布，有网友表示，这是最好的圣诞节礼物，也有称 Sora 将是游戏改变者。

通过文字、图片或视频

让你的想象力栩栩如生

怀着激动的心情，机器之心也想上手尝鲜 Sora！奈何想要体验的网友太多，一直登录不上：

体验地址：https://sora.com/onboarding

那就先为读者们展示下官方放出的 Sora 的能力吧。

使用 Remix 替换、删除或重新构想视频中的元素

打开通往图书馆的大门

将门替换为法式门

门外的场景替换为月球景观

Re-cut：找到并隔离最佳帧，然后向任一方向延伸它们以完成场景

Storyboard：在时间线上组织和编辑视频的独特序列

视频前 114 帧的场景是「一片广阔的红色景观，远处停靠着一艘宇宙飞船。」

接着，可以将视频的 114-324 帧的场景变换为：「从宇宙飞船内部向外看，一位太空牛仔站在画面的中央。」

最后，可以将视频内容描述为「宇航员眼睛的特写镜头，眼睛被针织面料制成的面罩所框住。」

Loop：使用 Loop 剪辑并创建无缝重复的视频

Blend：将两个视频合并为一个无缝剪辑

Style presets：使用「Presets」创建和分享激发自己想象力的风格

更多 Sora 生成的惊艳视频，也需要广大网友们的想象力去创造了。

Sora 正式版系统卡

在今年 2 月份，Sora 刚发布时，OpenAI 曾公布了 Sora 的技术报告（参阅：我在模拟世界！OpenAI 刚刚公布 Sora 技术细节：是数据驱动物理引擎）。

OpenAI 认为，扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条有前途的途径。

今天随着 Sora 的正式发布，OpenAI 也放出了 Sora 的系统卡（System Card），感兴趣的开发者们可以深挖一下技术细节。

地址：https://openai.com/index/sora-system-card/

Sora 是 OpenAI 的视频生成模型，旨在获取文本、图像和视频输入并生成新视频作为输出。用户可以创建各种格式的高达 1080p 分辨率（最长 20 秒）的视频。

Sora 建立在 DALL・E 和 GPT 模型的基础上，旨在为人们提供创意表达的工具。

Sora 是一种扩散模型，它从看起来像静态噪声的基本视频开始生成新视频，通过多个步骤消除噪声来逐渐对其进行转换。通过一次为模型提供多帧预测，Sora 解决了一个具有挑战性的问题，即确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。与 GPT 模型类似，Sora 使用 transformer 架构，释放出卓越的扩展性能。

Sora 使用 DALL・E 3 中的重描述（recaptioning）技术，该技术涉及为视觉训练数据生成高度描述性的字幕（captions）。因此，Sora 能够更忠实地遵循生成视频中用户的文本指令。

除了能够仅根据文本指令生成视频之外，该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频，准确地将图像内容动画化并关注细节。该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失帧。Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，OpenAI 认为 Sora 将成为通往 AGI 的重要里程碑。

在数据方面，正如 OpenAI 在 2 月的技术报告中所述，Sora 从大型语言模型中汲取灵感，这些模型通过互联网规模数据的训练来获得通才能力。LLM 得以确立新范式，部分得益于创新了 token 使用的方法。研究人员们巧妙地将文本的多种模态 —— 代码、数学和各种自然语言统一了起来。

在 Sora 中，OpenAI 考虑了生成视觉数据的模型如何继承这种方法的好处。大型语言模型有文本 token，而 Sora 有视觉 patch。此前的研究已经证明 patch 是视觉数据模型的有效表征。OpenAI 发现 patch 是训练生成各种类型视频和图像的模型的可扩展且有效的表征。

在更高层面上，OpenAI 首先将视频压缩到较低维的潜在空间，然后将表征分解为时空 patch，从而将视频转换为 patch。

Sora 接受过各种数据集的训练，包括公开数据、通过合作伙伴获取的专有数据以及内部开发自定义数据集：

公开可用的数据。这些数据主要从行业标准的机器学习数据集和网络爬虫中收集。来自数据合作伙伴的专有数据。OpenAI 建立合作伙伴关系来获取非公开数据。例如，与 Shutterstock⁠ Pond5 合作构建、提供人工智能生成的图像。OpenAI 还委托创建适合自己需求的数据集。人工数据。来自人工智能训练师、红队队员和员工的反馈。

更多细节，读者们可以查看系统卡介绍。

价格权益

当然，随着 Sora 的正式发布，OpenAI 也公布了使用价格。看来，也并不便宜：