Sora：文生視頻模型的突破與啟示

Sora是OpenAI繼文字、圖像之后，在內(nèi)容生成領(lǐng)域的又一創(chuàng)新，強大的視頻生成和模擬能力標志著AI在多模態(tài)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破。Sora的視頻生成不僅僅是對人類語言的理解，而且是人對AI世界規(guī)律的更深認知

2023年是屬于大語言模型的一年，而2024年，以Sora為首的多模態(tài)大模型，將帶領(lǐng)我們走向超乎想象的遠方。Sora是OpenAI繼文字、圖像之后，在內(nèi)容生成領(lǐng)域的又一創(chuàng)新，強大的視頻生成和模擬能力標志著AI在多模態(tài)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破。

從技術(shù)原理看，Sora模型不是一次全新的底層技術(shù)創(chuàng)新，而是大語言模型技術(shù)的集大成者

目前，OpenAI沒有公布Sora的訓練細節(jié)，只在技術(shù)報告中提到Transformer（谷歌團隊2017年提出的一種經(jīng)典模型）、擴散模型、Patch等，這些都不是新技術(shù)。初步判斷，Sora不是全新的底層大模型，而是建立在OpenAI一系列堅實的技術(shù)沉淀上，包括視覺理解Clip、Transformers模型和ChatGPT、Video Caption（DALL·E3）等，是基于“語言大模型訓練思路＋模型創(chuàng)新”的一次進步。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然是Sora的基礎(chǔ)，將視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的表示形式，運用帶有Transformer框架擴散模型Diffusion，給定輸入的噪聲塊＋文本prompt，來預測原始的“干凈”分塊，AI從數(shù)據(jù)中學習并執(zhí)行復雜的任務(wù)。同時，OpenAI引入了視覺領(lǐng)域的Patch，將各種不同尺寸、分辨率、長寬比、時長的視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的表示形式，極大擴展了訓練樣本的來源和數(shù)量，提升了豐富度。類似語言模型，經(jīng)過大規(guī)模樣本訓練后，Sora展現(xiàn)出模擬現(xiàn)實世界某些屬性的“涌現(xiàn)”能力。同時，根據(jù)用戶喜好，Sora運用DALL·E3等“文生圖”應(yīng)用，修改出不同的視頻風格。

Sora可生成分辨率1920×1080的視頻，也可基于靜止圖片創(chuàng)建視頻，使用新素材擴展現(xiàn)有素材。比如，用戶給它一張森林圖片，它可以幫你加上鳥、獸、人；給它一張汽車行駛圖，它能加上道路、交通燈、沿途建筑物和風景。Sora類似語言模型，經(jīng)過大規(guī)模樣本訓練后，展現(xiàn)出模擬現(xiàn)實世界的“涌現(xiàn)”能力。

從發(fā)展進程看，Sora是視頻領(lǐng)域的ChatGPT時刻

Sora目的是創(chuàng)建能夠“模擬物理世界”的通用工具，Sora離真正的“世界模擬器”還有相當?shù)木嚯x，效果雖然不完美，但證明了這條路的可行性。Sora的視頻生成不僅僅是對人類語言的理解，而且是人對AI世界規(guī)律的更深認知。

Sora目的是創(chuàng)建能模擬物理世界的通用工具

在Sora之前，并不清楚長期的一致性能否獨立出現(xiàn)，或者它是否需要復雜的主題驅(qū)動生成流水線，甚至是物理模擬器。GPT—4必須隱式地學會Python基本知識，才能生成Python代碼，并不是直接存儲符號化的Python語法知識。同樣，Sora必須學習一些隱式的文本到3D、3D變換、光線追蹤渲染和物體運動等物理規(guī)則，才能精確地模擬視頻像素。

Sora是通過數(shù)據(jù)學習和直觀感受來實現(xiàn)，模擬現(xiàn)實世界中的人、動物和環(huán)境，不需要對三維空間、物體等有任何特定的人工建模，而純粹由大規(guī)模的數(shù)據(jù)驅(qū)動。OpenAI把視頻生成模型稱作“世界模擬器”，認為持續(xù)擴展視頻模型是一條模擬物理和數(shù)字世界的希望之路。當然，Sora離真正的“世界模擬器”還有相當?shù)木嚯x，其技術(shù)路徑是否正確，業(yè)界還有不同聲音。

Sora在生成效果上與之前的技術(shù)拉開了顯著差距

在視頻時長上，以前的視頻生成模型，只能生成固定尺寸、時長幾秒鐘的視頻。Sora能生成各種尺寸視頻（最大2048×2048），時長達到60秒。

在視覺效果上，Sora同樣表現(xiàn)優(yōu)越，視頻中的人物和場景元素能夠在三維空間中保持連貫移動，并能有效處理短距離和長距離的依賴關(guān)系。同樣，Sora能在同一視頻樣本中多次展示同一角色，確保其外觀貫穿始終。甚至能模擬出簡單的影響世界狀態(tài)的行為。

值得注意的是，Sora的關(guān)注點是創(chuàng)建模擬物理世界的通用工具，并不特別注重畫質(zhì)、細節(jié)，但其視覺效果仍然非常優(yōu)秀。

從價值意義看，Sora將重新定義人類與AI的交互關(guān)系

“真實”和“虛擬”的界限將變得模糊

Sora不僅僅是“視頻模型”，而且是“世界模擬器”，是OpenAI“教AI理解和模擬運動中的物理世界”計劃中的一步，目的是幫助人們解決需要現(xiàn)實世界交互的問題。

憑借以假亂真的視頻生成能力，Sora將為短視頻和游戲行業(yè)帶來新機遇。同時，傳統(tǒng)影視制作和商業(yè)模式將面臨重塑，可能會減少對人類演員、編導等創(chuàng)造性角色的需求。同時，基于AI技術(shù)強大的圖片和視頻生成能力，可能加劇虛假信息的泛濫，因此需要多角度地思考“真實”與“虛擬”交融帶來的影響。目前，Sora正在進行評估關(guān)鍵領(lǐng)域潛在危害或風險的工作，OpenAI還邀請了一批視覺藝術(shù)家、設(shè)計師和電影制作人加入，屆時Sora的能力將進一步完善。

人與AI之間的新交互與新關(guān)系

GPT和Sora的出現(xiàn)徹底變革了人機交互模式，讓用戶通過直接說話與AI交流，讓自然語言交互成為可能，極大地提高了可操作性。相較于傳統(tǒng)的圖形用戶界面，自然語言是人類最自然的交互方式，幾乎不需要學習，且交互效率更高。

新的交互模型會如何影響組織中的人機協(xié)同？人類與機器的關(guān)系將何去何從？技術(shù)進步既是挑戰(zhàn)也是機遇，需要更多地思考如何在AI時代定位自己，如何將AI技術(shù)為我所用。AI的意義在于讓更多人從簡單重復的勞動中解脫出來，以更高的效率去創(chuàng)造更大的價值。當自然語言的交互模式極大降低AI技術(shù)的應(yīng)用門檻，任何人都能使用AI輔助自己的工作。

AI離物理世界更近了一步

GPT展現(xiàn)了強大的文本處理能力，但主要處理單一模態(tài)數(shù)據(jù)，而Sora預示著多模態(tài)模型在模擬物理世界時的巨大潛能。當然，目前的AI工具精細度仍然有限，如何高效地與AI溝通，將是未來必須學習和具備的技能。OpenAI給出簡單的指令，如“一個身穿藍色牛仔褲和白色T恤的女人在南非約翰內(nèi)斯堡愉快地散步，在一場冬季風暴中”，Sora就能生成一個非常真實、流暢的短視頻，而女人膚色、路人等細節(jié)都不在指令中。

從體驗和娛樂角度看，Sora生成的視頻非常驚艷且有趣，但生成具有科普性或商業(yè)化等專業(yè)性較高的視頻時，仍需要滿足更多內(nèi)容和細節(jié)，一方面用戶須提供盡可能詳細的指令。另一方面，AI不能完全理解并實現(xiàn)用戶提出的每一個指令細節(jié)。以GPT為例，如果給出一個較為復雜的指令，有時候GPT就會“自主”忽略指令中的幾個細節(jié)要求，甚至似是而非。

從國際競爭來看，國內(nèi)企業(yè)與Sora有較大差距，但追趕的技術(shù)路徑清晰

Sora具備多項創(chuàng)新功能，同業(yè)處于追趕狀態(tài)

Sora具備多項創(chuàng)新：

一是Sora可輸出長達60秒的一鏡到底的文生視頻，準確性、多樣性和穩(wěn)定性均有所提升；

二是多鏡頭切換，Sora可在單個視頻中設(shè)計出多個鏡頭，并在多角度的鏡頭切換中能保持人物、邏輯等一致性；

三是Sora在理解用戶Prompt（輸入到文生圖模型的文字）的同時，也同步分析該Prompt中事物身上的物理規(guī)律，如OpenAI展示的視頻中，汽車在山路上的顛簸、火車車窗上的倒影等鏡頭符合物理規(guī)律，視頻更接近于人類現(xiàn)實拍攝。

Sora的技術(shù)路徑具備可復制性

Sora所依賴的技術(shù)，如Transformer和擴散模型、視覺理解模型、語言模型是過去幾年廣泛研究且公開發(fā)表的技術(shù)，更多是一種工程上的應(yīng)用和優(yōu)化，國內(nèi)企業(yè)具備趕超的能力。如國內(nèi)企業(yè)的擴散模型技術(shù)已廣泛應(yīng)用到圖像生成、視頻生成領(lǐng)域；視覺理解領(lǐng)域的零樣本圖像描述、通用視覺問答、文本導向的視覺問答、細粒度視覺定位等領(lǐng)域能力，整體上已接近GPT—4V，語言模型能力與GPT—4Turbo接近。但如何找到實現(xiàn)高質(zhì)量文生視頻的工程化方法和路徑，仍需要艱辛的探索和試錯。

Sora之后預示著大模型需要更多人才、算力和數(shù)據(jù)，這將加速AI基礎(chǔ)大模型供給側(cè)收斂的步伐

業(yè)界一種猜測是，GPT5具有接收全模態(tài)輸入、產(chǎn)生全模態(tài)輸出的能力，具備對物理世界的理解和建模能力，這也是Sora需要具備的能力。Sora就是GPT5的一部分，它們共同成長、演進和迭代。從ChatGPT到Sora，大模型為科技公司不斷帶來充滿前景的新賽道，進一步驗證了基礎(chǔ)大模型產(chǎn)業(yè)是技術(shù)、資本、人才、算力、數(shù)據(jù)高度密集型產(chǎn)業(yè)。

Sora進一步提高了基礎(chǔ)大模型的門檻，這意味著進入AI基礎(chǔ)模型的競爭賽道，企業(yè)需要做好人才、算力、數(shù)據(jù)和資本長期高強度投入的準備，并能構(gòu)建大模型商業(yè)化可行的路徑和商業(yè)模式。這進一步加速了AI基礎(chǔ)大模型供給側(cè)收斂的步伐。從目前來看，美國正在形成以3家AI基礎(chǔ)大模型為主導的市場競爭格局。

2023年中國涌現(xiàn)了254個大模型，有人說，中國迎來了“百模大戰(zhàn)”。事實上，中國不存在“百模大戰(zhàn)”，可能連“十模大戰(zhàn)”也不存在。這就像幾百人參加的田徑賽場上，有人擲鐵餅，有人扔標槍，有人在跳高，有人跑百米，但能進入10項全能的只有3—5個。未來3—5年，中國真正能在AI大模型賽道上具備追趕美國GPT技術(shù)步伐的企業(yè)，將是非常有限的。

（本文由阿里云科技研究中心供稿）