|
視頻是一種能夠記錄和展示物理世界和數(shù)字世界的動態(tài)變化的視覺媒介，它具有豐富的信息和表現(xiàn)力，也具有巨大的應(yīng)用和價值。隨著視頻數(shù)據(jù)的爆炸式增長和視頻技術(shù)的不斷進(jìn)步，視頻生成模型，即能夠根據(jù)給定的條件（如文本、圖像、視頻等）自動創(chuàng)造新的視頻的人工智能模型，也成為了一個熱門和前沿的研究領(lǐng)域。視頻生成模型不僅可以用于娛樂、教育、科研、藝術(shù)、設(shè)計等領(lǐng)域，為人類提供更豐富和更有趣的視覺體驗和創(chuàng)造力，也可以用于探索和理解物理世界和數(shù)字世界的規(guī)律和機制，為構(gòu)建通用的虛擬世界模擬器提供一個有力的工具和范例。 本文將解讀和分析一篇由 OpenAI 發(fā)表的最新的視頻生成模型Sora的技術(shù)報告，題目是《Video generation models as world simulators》，以下簡稱為《視頻生成模型》。本文將從以下幾個方面對該技術(shù)報告進(jìn)行介紹和評價：技術(shù)報告的主要目標(biāo)、貢獻(xiàn)、方法、結(jié)果、局限和挑戰(zhàn)、應(yīng)用和影響、展望和未來工作。本文的目的是為了讓讀者對Sora有一個全面和深入的了解，也為了讓讀者對視頻生成模型和虛擬世界模擬器有一個新的認(rèn)識和思考。  備注：Sora 能夠生成具有多個角色、特定類型的運動以及主體和背景的準(zhǔn)確細(xì)節(jié)的復(fù)雜場景。該模型不僅了解用戶在提示中提出的要求，還了解這些東西在物理世界中的存在方式。 Sora技術(shù)報告概述 《視頻生成模型》是一篇介紹 OpenAI 最新的視頻生成模型 Sora 的技術(shù)報告，該模型是基于文本的條件擴散模型（text-conditional diffusion model），即給定一個文本描述（或者一個圖像或視頻），模型可以生成與之匹配的視頻或圖像。該模型的主要目標(biāo)是探索如何利用大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成模型，從而實現(xiàn)對物理世界和數(shù)字世界的模擬和理解。 Sora模型的主要貢獻(xiàn)是提出了一種將各種類型的視覺數(shù)據(jù)（包括不同的持續(xù)時間、分辨率和縱橫比的視頻和圖像）轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的表示形式，即空時片段（spacetime patches），并利用變換器（transformer）架構(gòu)對其進(jìn)行編碼和解碼。主要方法是使用基于文本的條件擴散模型，即給定一個文本描述（或者一個圖像或視頻），模型可以生成與之匹配的視頻或圖像。主要結(jié)果是展示了 Sora 模型的多樣化和強大的視頻生成能力，包括：
《視頻生成模型》是一篇非常先進(jìn)和創(chuàng)新的視頻生成模型的技術(shù)報告，它展示了大規(guī)模訓(xùn)練和數(shù)據(jù)驅(qū)動的物理引擎的潛力，為構(gòu)建通用的虛擬世界模擬器提供了一個有力的工具和范例。該技術(shù)報告的優(yōu)點和貢獻(xiàn)主要有以下幾個方面： 1）該技術(shù)提出了一種將各種類型的視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的表示形式的方法，即空時片段，這是一種基于像素的局部區(qū)域的表示，可以捕捉視頻的空間和時間的信息，也可以適應(yīng)不同的持續(xù)時間、分辨率和縱橫比的視頻和圖像。該方法可以有效地解決視頻數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性的問題，也可以提高視頻生成模型的泛化能力和靈活性。 2）Sora使用了變換器架構(gòu)來對空時片段進(jìn)行編碼和解碼，這是一種基于自注意力（self-attention）的深度學(xué)習(xí)模型，可以捕捉視頻的全局和長期的依賴關(guān)系，也可以處理任意長度的序列。該模型可以有效地提高視頻生成模型的表達(dá)能力和生成質(zhì)量，也可以利用大規(guī)模的并行計算來加速訓(xùn)練過程。
3) Sora使用了基于文本的條件擴散模型來生成視頻，這是一種基于噪聲和去噪的生成模型，可以根據(jù)給定的文本描述（或者一個圖像或視頻）來生成與之匹配的視頻或圖像。該模型可以有效地利用文本作為一種強大的條件信息，來指導(dǎo)視頻的生成過程，也可以利用擴散的過程來增加視頻的多樣性和自然性。 4)展示了 Sora 模型的多樣化和強大的視頻生成能力，包括生成高保真度、高分辨率、長時間的視頻，生成具有不同主題、風(fēng)格、場景和動作的視頻，生成具有一定的語言理解和邏輯推理能力的視頻，生成具有一定的視頻編輯和處理能力的視頻，例如創(chuàng)建循環(huán)視頻、延長或縮短視頻、改變視頻的背景、顏色或視角等，生成具有一定的數(shù)字世界模擬能力的視頻，例如在 Minecraft 游戲中控制玩家并渲染游戲世界。這些視頻生成能力不僅展示了 Sora 模型的創(chuàng)造力和靈活性，也展示了 Sora 模型的模擬和理解能力，即能夠根據(jù)不同的條件和目標(biāo)，生成符合物理世界和數(shù)字世界的規(guī)律和機制的視頻。
圖2：Sora是一個擴散模型; 給定輸入噪聲補?。ㄒ约拔谋咎崾镜日{(diào)節(jié)信息），它被訓(xùn)練來預(yù)測原始的“干凈”補丁。重要的是，Sora 是一個擴散變壓器。26Transformer 在各個領(lǐng)域都表現(xiàn)出了卓越的擴展特性，包括語言建模、計算機視覺，和圖像生成。 Sora并不是完美的，它的局限和挑戰(zhàn)主要有以下幾個方面。 Sora生成的視頻仍然存在一些不自然和不一致的現(xiàn)象，例如物體的形狀、大小、位置和運動的變化，或者人物的表情、姿勢和動作的不協(xié)調(diào)。這些現(xiàn)象可能是由于視頻數(shù)據(jù)的噪聲、不完整和不平衡，或者模型的編碼和解碼的不完善和不穩(wěn)定所導(dǎo)致的。這些現(xiàn)象可能會影響視頻的真實性和可信度，也可能會影響視頻的觀賞性和美感。 Sora生成的視頻仍然依賴于給定的文本描述（或者一個圖像或視頻）作為條件信息，而不能完全自主地生成視頻。這可能是由于模型的生成過程是基于擴散的過程，即從一個隨機的噪聲開始，逐漸恢復(fù)成一個清晰的視頻，而不是從一個潛在的空間開始，直接生成一個視頻。這可能會限制模型的生成能力和多樣性，也可能會導(dǎo)致模型的生成結(jié)果與給定的條件信息不匹配或不一致。 視頻生成模型的應(yīng)用 《視頻生成模型》的應(yīng)用和影響是多方面和深遠(yuǎn)的，例如它可以用于娛樂、教育、科研、藝術(shù)、設(shè)計等領(lǐng)域，為人類提供更豐富和更有趣的視覺體驗和創(chuàng)造力，也可以用于探索和理解物理世界和數(shù)字世界的規(guī)律和機制，為構(gòu)建通用的虛擬世界模擬器提供一個有力的工具和范例。 以下是一些具體的應(yīng)用和影響的例子。 娛樂：視頻生成模型可以用于創(chuàng)造各種各樣的視頻內(nèi)容，例如電影、電視劇、動畫、游戲、音樂、廣告等，為觀眾提供更多的選擇和樂趣。例如，觀眾可以根據(jù)自己的喜好和想象，生成自己想看的視頻，或者修改已有的視頻，增加或刪除一些元素，改變一些細(xì)節(jié)，創(chuàng)造一些新的劇情，甚至可以與視頻中的角色互動和溝通。這些視頻生成模型可以讓觀眾成為視頻的創(chuàng)作者和參與者，而不僅僅是視頻的消費者和觀察者。 教育：視頻生成模型可以用于教學(xué)和學(xué)習(xí)的輔助工具，例如可以生成一些教育性的視頻，如歷史、地理、科學(xué)、藝術(shù)等，為學(xué)生提供更直觀和更生動的教材和示例。例如，學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣和需求，生成一些與課程相關(guān)的視頻，或者根據(jù)老師的指導(dǎo)，生成一些與作業(yè)相關(guān)的視頻，或者根據(jù)自己的想法，生成一些與創(chuàng)作相關(guān)的視頻。這些視頻生成模型可以讓學(xué)生成為視頻的學(xué)習(xí)者和探索者，而不僅僅是視頻的接受者和復(fù)制者。 科研：視頻生成模型可以用于科學(xué)和技術(shù)的研究和發(fā)展，例如可以生成一些實驗和演示的視頻，如物理、化學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)、工程等，為科學(xué)家提供更多的數(shù)據(jù)和證據(jù)。例如，科學(xué)家可以根據(jù)自己的假設(shè)和理論，生成一些與實驗相關(guān)的視頻，或者根據(jù)自己的觀察和分析，生成一些與演示相關(guān)的視頻，或者根據(jù)自己的創(chuàng)新和設(shè)計，生成一些與產(chǎn)品相關(guān)的視頻。這些視頻生成模型可以讓科學(xué)家成為視頻的研究者和發(fā)明者，而不僅僅是視頻的記錄者和展示者。 藝術(shù)：視頻生成模型可以用于藝術(shù)和文化的創(chuàng)作和表達(dá)，例如可以生成一些藝術(shù)性的視頻，如繪畫、雕塑、攝影、音樂、舞蹈、詩歌等，為藝術(shù)家提供更多的靈感和材料。例如，藝術(shù)家可以根據(jù)自己的情感和想象，生成一些與藝術(shù)相關(guān)的視頻，或者根據(jù)自己的風(fēng)格和技巧，生成一些與文化相關(guān)的視頻，或者根據(jù)自己的主題和意義，生成一些與社會相關(guān)的視頻。這些視頻生成模型可以讓藝術(shù)家成為視頻的創(chuàng)造者和表達(dá)者，而不僅僅是視頻的欣賞者和評論者。 設(shè)計：視頻生成模型可以用于設(shè)計和建筑的規(guī)劃和實現(xiàn)，例如可以生成一些設(shè)計性的視頻，如服裝、家具、汽車、建筑、城市等，為設(shè)計師提供更多的方案和參考。例如，設(shè)計師可以根據(jù)自己的需求和目標(biāo)，生成一些與設(shè)計相關(guān)的視頻，或者根據(jù)自己的審美和品味，生成一些與建筑相關(guān)的視頻，或者根據(jù)自己的理念和價值，生成一些與城市相關(guān)的視頻。這些視頻生成模型可以讓設(shè)計師成為視頻的規(guī)劃者和實現(xiàn)者，而不僅僅是視頻的觀察者和評價者。 技術(shù)展望 《視頻生成模型》是一篇非常先進(jìn)和創(chuàng)新的視頻生成模型的技術(shù)報告，它展示了大規(guī)模訓(xùn)練和數(shù)據(jù)驅(qū)動的物理引擎的潛力，為構(gòu)建通用的虛擬世界模擬器提供了一個有力的工具和范例。 視頻生成模型技術(shù)的展望和未來工作主要有以下幾個方面。 提高視頻生成模型的生成質(zhì)量和一致性，減少生成視頻的不自然和不一致的現(xiàn)象，提高視頻的真實性和可信度，提高視頻的觀賞性和美感。 提高視頻生成模型的生成能力和多樣性，增加生成視頻的自主性和創(chuàng)造性，減少生成視頻的依賴性和限制性，增加生成視頻的匹配性和一致性。 提高視頻生成模型的模擬和理解能力，增加生成視頻的物理和邏輯的合理性，減少生成視頻的物理和邏輯的錯誤性，增加生成視頻的物理和邏輯的復(fù)雜性。 擴展視頻生成模型的應(yīng)用和影響，探索更多的視頻生成模型的領(lǐng)域和場景，評估更多的視頻生成模型的優(yōu)勢和劣勢，解決更多的視頻生成模型的問題和挑戰(zhàn)，創(chuàng)造更多的視頻生成模型的價值和意義。 探索視頻生成模型與其他模態(tài)的交互和融合，例如音頻、文本、觸覺、嗅覺等，實現(xiàn)更多的多模態(tài)的視頻生成模型，提高視頻生成模型的感知和交互能力，提高視頻生成模型的豐富性和完整性。 探索視頻生成模型與人類的協(xié)作和溝通，例如通過反饋、指導(dǎo)、評價等，實現(xiàn)更多的人機協(xié)同的視頻生成模型，提高視頻生成模型的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，提高視頻生成模型的友好性和可信性。 最后的總結(jié) Sora視頻生成模型是非常先進(jìn)和創(chuàng)新的視頻生成模型，它展示了大規(guī)模訓(xùn)練和數(shù)據(jù)驅(qū)動的物理引擎的潛力，為構(gòu)建通用的虛擬世界模擬器提供了一個有力的工具和范例。該技術(shù)的主要目標(biāo)是探索如何利用大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成模型，從而實現(xiàn)對物理世界和數(shù)字世界的模擬和理解。它的主要貢獻(xiàn)是提出了一種將各種類型的視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的表示形式的方法，即空時片段，并利用變換器架構(gòu)對其進(jìn)行編碼和解碼。該技術(shù)的主要方法是使用基于文本的條件擴散模型來生成視頻，即給定一個文本描述（或者一個圖像或視頻），模型可以生成與之匹配的視頻或圖像。主要結(jié)果是展示了 Sora 模型的多樣化和強大的視頻生成能力，包括生成高保真度、高分辨率、長時間的視頻，生成具有不同主題、風(fēng)格、場景和動作的視頻，生成具有一定的語言理解和邏輯推理能力的視頻，生成具有一定的視頻編輯和處理能力的視頻，生成具有一定的數(shù)字世界模擬能力的視頻。 Sora技術(shù)的局限和挑戰(zhàn)是生成的視頻仍然存在一些不自然和不一致的現(xiàn)象，以及生成的視頻仍然依賴于給定的文本描述（或者一個圖像或視頻）作為條件信息。該技術(shù)的應(yīng)用和影響是多方面和深遠(yuǎn)的，例如它可以用于娛樂、教育、科研、藝術(shù)、設(shè)計等領(lǐng)域，為人類提供更豐富和更有趣的視覺體驗和創(chuàng)造力，也可以用于探索和理解物理世界和數(shù)字世界的規(guī)律和機制，為構(gòu)建通用的虛擬世界模擬器提供一個有力的工具和范例。未來工作是提高視頻生成模型的生成質(zhì)量和一致性，提高視頻生成模型的生成能力和多樣性，提高視頻生成模型的模擬和理解能力，擴展視頻生成模型的應(yīng)用和影響，探索視頻生成模型與其他模態(tài)的交互和融合，探索視頻生成模型與人類的協(xié)作和溝通。 視頻生成模型是一個非常有前景和有挑戰(zhàn)的研究領(lǐng)域，它涉及到人工智能、計算機視覺、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等多個學(xué)科和領(lǐng)域，它也關(guān)系到人類的生活、學(xué)習(xí)、工作、娛樂、創(chuàng)造等多個方面和層面，它也影響到人類的認(rèn)知、感知、交流、協(xié)作等多個能力和素質(zhì)。視頻生成模型是一種能夠記錄和展示物理世界和數(shù)字世界的動態(tài)變化的視覺媒介，它也是一種能夠模擬和理解物理世界和數(shù)字世界的規(guī)律和機制的智能工具，它更是一種能夠創(chuàng)造和表達(dá)物理世界和數(shù)字世界的新的可能和意義的藝術(shù)形式。視頻生成模型是一種構(gòu)建虛擬世界的模擬器，它也是一種探索真實世界的探索器，它更是一種創(chuàng)造未來世界的創(chuàng)造器。（END）
噬元獸（FlerkenS）是一個去中心化的個人AI數(shù)字價值容器，同時也是數(shù)字經(jīng)濟的新型資產(chǎn)捕捉器和轉(zhuǎn)化器，用數(shù)據(jù)飛輪為用戶提供無邊界的數(shù)字化、智能化和資產(chǎn)化服務(wù)。 噬元獸(FlerkenS)構(gòu)建AI市場、AI發(fā)布器和一個在通用人工智能（AGI）上建設(shè)可擴展的系統(tǒng)，AI-DSL讓不同類型和領(lǐng)域的AI應(yīng)用和服務(wù)可以相互協(xié)作和交互，通過RAG向量數(shù)據(jù)庫（Personal Vector Database）+ Langchain技術(shù)方案（Langchain Technology Solution）+大模型的技術(shù)實現(xiàn)路徑，讓用戶獲得個性化的AI服務(wù)，在分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境里與AI技術(shù)下的服務(wù)商實現(xiàn)點到點的連接，建設(shè)一個智能體和經(jīng)濟體結(jié)合的數(shù)智化整體。 波動世界（PoppleWorld)是噬元獸平臺的一款A(yù)I應(yīng)用，采用AI技術(shù)幫助用戶進(jìn)行情緒管理的工具和傳遞情緒價值的社交產(chǎn)品，采用Web3分布式技術(shù)建設(shè)一套采集用戶情緒數(shù)據(jù)并通過TOKEN激勵聚合形成情感垂直領(lǐng)域的RAG向量數(shù)據(jù)庫，并以此訓(xùn)練一個專門解決用戶情緒管理的大模型，結(jié)合Agents技術(shù)形成情感類AI智慧體。在產(chǎn)品里植入?yún)f(xié)助用戶之間深度交互提供情緒價值的社交元素，根據(jù)用戶的更深層化的需求處理準(zhǔn)確洞察匹配需求，幫助用戶做有信心的購買決定并提供基于意識源頭的商品和服務(wù)，建立一個指導(dǎo)我們的情緒和反應(yīng)的價值體系。這是一款針對普通人的基于人類認(rèn)知和行為模式的情感管理Dapp應(yīng)用程序。 |
|
|
