數智賦能：Sora在圖書視頻化中的應用與挑戰

【摘 要】文生視頻大模型Sora的問世受到全球矚目，如何利用AIGC推動圖書視頻化發展成為新的研究熱點。Sora在圖書視頻化中的應用潛力主要表現為高質量內容呈現、靈活個性創意表達、響應市場趨勢和賦能經濟增長。針對Sora在圖書視頻化應用中面臨的技術局限、算法失衡、公眾偏見和數據安全監管不足等挑戰提出相應對策，推動Sora在圖書視頻化領域的發展，為AIGC賦能圖書視頻化發展提供啟示。

【關" 鍵" 詞】人工智能；Sora；圖書視頻化；視頻創作

【作者單位】羅弦，湖州師范學院人文學院；徐伊冉，湖州師范學院信息工程學院。

【基金項目】2024年度浙江省教育科學規劃項目“智媒時代‘數字閱讀’賦能大學生媒介素養提升路徑研究”（2024SCG041） 的階段性成果；中國廣播電視社會組織聯合會2024年度媒介素養專項研究重點項目“數智時代浙江省大學生媒介素養研究”（2024ZGL010）的階段性成果。

【中圖分類號】G206 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.04.013

圖書視頻化是借助數字媒體技術，將閱讀體驗從靜態文本和圖片拓展至動態視頻的過程。其發展順應了讀者日益增長的視頻化內容消費偏好，豐富了數字閱讀的體驗，拓寬了圖書的受眾范圍，成為數字閱讀領域新的發展趨勢。2023年，AI視頻技術迅猛發展，從無到有，涌現數十種視頻生成產品。2024年2月15日，OpenAI公司繼2022年成功推出ChatGPT后，發布其首款文生視頻模型Sora；同年12月，Sora的公開版本正式發布。該模型能夠根據文本描述生成時長達1分鐘的高清視頻，公開版本則支持生成分辨率最高1080p、時長20s的無水印視頻，這標志著AI視頻技術取得了突破性的進步。本文對現有文生視頻模型的演進路徑進行梳理，聚焦Sora的技術特色，探討其未來在圖書視頻化領域的應用前景，并嘗試分析Sora賦能圖書視頻化過程中的挑戰及對策，為未來Sora融入圖書視頻化領域提供參考。

一、Sora的技術革新與應用

1．文生視頻模型的技術演進

文生視頻模型（Text-to-Video）作為AI視頻技術的前沿分支，正逐步改變人們創造和欣賞視頻內容的方式。始于學習技術與計算機視覺的深度融合，文生視頻模型從聚焦于生成對抗網絡（GANs）與變分自編碼器（VAEs）的初級形態，躍遷至由Transformer和擴散模型主導的先進階段，并在現有技術基礎上實現了變革性突破，孕育出Sora這一里程碑式的模型。

文生視頻模型早期技術的探索聚焦于生成對抗網絡和變分自編碼器的應用，二者分別通過生成器與判別器的對抗訓練，以及編解碼過程，初步生成視頻內容。但其受限于幀間連貫性和細節一致性，生成的視頻往往顯得粗糙且不夠穩定。隨著技術不斷演進，Transformer模型的引入為文生視頻技術帶來了質的飛躍。Transformer具備強大的“編碼—解碼”能力，不僅能將文本指令轉化為視頻內容，還極大地提升了視頻生成的邏輯連貫性和內容多樣性，Phenaki、NUWA等模型的推出標志著這一技術路線的成熟與廣泛應用。

2024年2月，OpenAI公司發布了其首款文生視頻模型——Sora，這一名稱寓意無限的創造潛力。作為“世界模擬器的視頻生成模型”，Sora不僅沿襲了Transformer架構和擴散模型的優點，還通過技術創新實現了從文本提示到60s視頻生成的流暢轉換。它借鑒了大型語言模型的標記化策略，采用視覺補丁作為基本單元來處理圖像和視頻數據：首先，利用視頻壓縮網絡將原始視頻轉換為低維的潛在表示，并拆分為時空補丁；其次，提取補丁作為Transformer（轉換器）架構中的輸入標記，以適應不同格式的視覺要求；最后，借助擴散模型從噪聲中逐步還原出更清晰的視覺補丁，搭配Transformer進行轉換組合，生成符合文本提示視頻的同時解碼回原空間。未來，Sora的技術優勢若應用到圖書視頻化領域，可將復雜的文章情節轉化為生動連貫、內容高度還原的圖書視頻，為圖書內容的視覺化呈現提供全新可能。

2．Sora的技術突破與創新實踐

在Sora誕生前，已有數十款文生視頻產品問世，那么Sora引起轟動的原因是什么，和熱門文生視頻模型Runway、StableVide相比，技術差別在何處？

一是視頻時長的巨大突破。傳統的文生視頻模型只能生成2s至18s的視頻，難以滿足用戶對復雜、詳細、連貫、完整敘事場景的應用需要。Sora將文生視頻模型的時長上限一舉延長至60s，大幅提升了視頻的時序連貫性和情節豐富度，是AI視頻技術發展史上里程碑式的飛躍。OpenAI公司在Sora官網的著陸頁中放置了Sora生成的一段59s的視頻示例，體現了Sora生成視頻超強的連貫性和敘事能力以及在細節處理上的精細程度。

二是物理仿真的部分涌現。Sora技術團隊在Sora的著陸頁中表示，“該模型不僅理解用戶在提示中請求的內容，還理解這些事物在物理世界中的存在方式”［1］。從示例中我們可以看到，玻璃球體特寫鏡頭中玻璃的反光，火車車窗上的倒影，以及機器人在賽博朋克環境中活動時所展現的復雜場景切換等，體現了Sora作為一個世界模擬器在生成更加真實的動態效果方面的重大突破。物理仿真涌現和能力不僅確保了物理一致性，還增強了對細節和微小變化的捕捉能力，包括3D一致性、長距離相干性和對象持久性等。

三是畫面質量和視頻擴展性的躍升。基于DALL-E（文生圖）和GPT模型的成功經驗，Sora沿襲了其細膩逼真的畫質和強大的提示理解能力，并顯著提升了視頻質量。Sora支持1920×1080的高分辨率，并能處理多種縱橫比，使用DALL-E3技術能保障視頻的每一幀都具備極高的藝術感染力與視覺質感。此外，Sora在文生視頻的基礎上還支持擴展已有的視頻片段，包括向前向后的時間延伸、改變視頻中的環境條件、輸入插值以實現視頻無縫銜接等。

二、Sora圖書視頻化應用的潛力

目前，已有不少圖書類視頻在各媒體平臺廣泛傳播，人工智能正逐步介入視頻制作過程，旨在為讀者提供更加生動和豐富的閱讀體驗。若能將Sora應用于圖書視頻制作中，將會推動圖書產業改革，拓展圖書出版新形式。

1．技術創新下的高質量內容呈現

將靜態圖書轉變為動態視頻有兩個要求：其一，確保視頻表達圖書內容的準確性，忠實于著作原意；其二，充分發揮視頻高表達力優勢，提升視頻質量，以提供更好的閱讀體驗。Sora基于先進的GPT模型，結合自然語言處理（NLP）技術去理解書中的情節、對話以及細節，實現對原著的忠實呈現。在人物塑造方面，Sora利用情感和語義識別等功能，捕捉角色心理狀態，通過表情、語氣刻畫使角色形象更貼合原著；在場景還原方面，Sora借助大數據技術和網頁檢索能力，精確再現作品中特定時期的建筑風格和風俗習慣等。同時，Sora突破性的涌現能力和物理仿真能力提升了視頻畫面的真實度，使視頻不僅更符合現實世界的邏輯，還能支撐環境與物體行為的細致互動。如猛犸象走過覆蓋白雪的草地時揚起的塵土，男子吃下漢堡時留下的咬痕等。此外，3D一致性技術確保了鏡頭移動和場景轉換時，角色外觀和光影環境的一致性。這些技術的綜合應用，使Sora在滿足圖書視頻化基本要求的基礎上，有效提升了視頻內容的真實感和沉浸感。

Sora在視頻質量方面的表現也超出平均水平。一方面，Pro版本支持生成1080p高分辨率的視頻，提供了卓越的細節表現力和視覺質量：高分辨率支撐視頻顯示更多細節，如復雜背景中的店鋪名稱、人物表情和肢體動作，同時能夠捕捉更多更準確的色調變化和光影效果，更好地展現物體質感，使得視頻具有更細膩的色彩表現。另一方面，Sora采用的DALL-E模型為視覺呈現提供了堅實的基礎，使得視頻的每一幀畫面都具備電影級別的質感和藝術感，創造出一種極具觀賞性的視覺體驗。高分辨率和高觀賞性的結合充分發揮了視頻媒介強沖擊力和吸引力優勢，顯著提升讀者參與度與閱讀沉浸感。

2．技術簡化下的靈活個性創意表達

Sora參與圖書視頻化制作與傳統視頻制作模式相比，顯著優勢之一就是幾乎不存在技術門檻。Sora支持通過用戶輸入的文字、圖像或視頻文件生成視頻。這一制作模式極大簡化了視頻制作流程，減少了對專業技能和設備配置的依賴性，可以吸引更多非專業人士如個人創作者、出版機構等參與圖書視頻化的創作。這不僅為創作者提供了更大的創作空間，還將加速圖書推廣和出版行業融合發展的步伐。

Sora圖書視頻化應用的另一大優勢是其具備高度定制化特征。Sora支持“在個人時間軸上組織和編輯視頻的獨特序列”［2］，這一功能決定了視頻能高度遵循用戶喜好，基于原著內容改進視頻風格、角色形象、背景設定等，以滿足讀者期望。此外，Sora還具備修改靈活的優點。根據OpenAI對Sora的概述，其不僅可以“使用Remix替換、刪除或重新構想視頻中的元素”，還能夠“查找并隔離最佳幀，將它們向任一方向擴展以完成場景”或是“使用Loop修剪并創建無縫重復的視頻”［2］。在示例中，技術人員將門后的景觀由圖書館變為宇宙飛船，再變為叢林和月球，但無論如何變換都看不出任何修改痕跡。如果將“制作定制化”和“修改靈活化”兩個優勢結合應用于圖書視頻化過程，不僅可以在初稿階段就滿足大多數讀者對內容場景的想象，還可以根據市場反饋及時調整視頻風格，從而滿足不同國家和文化背景下讀者的需求。

Sora文生視頻技術預示著對傳統視頻制作模式的根本性變革，制作周期將縮短至前所未有的分鐘級。這一革新簡化了以往的腳本擬定、實際拍攝及后期剪輯等復雜環節；無論是創作新視頻，還是進行重拍與重編，都體現了該技術顯著的靈活性、高效性優勢。利用“SDEdit”方法能夠在保證視頻主體不動的情況下，迅速實現視頻背景的無縫變換，省時省力的同時有效減少銜接瑕疵；借助即時反饋與優化機制，視頻具有極高的可塑性和修改自由度，視頻內容能夠迅速迭代更新，以貼合觀眾審美趨勢與市場需求的快速演變，在提升視頻品質與增強觀眾滿意度方面取得雙重成效。

3．數字閱讀市場下的廣闊應用前景

隨著互聯網和移動設備的普及以及數字文化建設的全面推進，數字閱讀成為全民閱讀的重要組成部分。《2024年度中國數字閱讀報告》顯示，2024年我國數字閱讀用戶規模達6.7億，數字閱讀用戶規模占網民規模的比例已超過50%。與此同時，視頻社交平臺如抖音、嗶哩嗶哩等蓬勃發展近10年，收獲了大批忠實用戶。《第54次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，“截至2024年6月，我國網民規模近11億人，互聯網普及率達78.0%。其中，短視頻成為新增網民‘觸網’的重要應用，短視頻‘拉新’能力最強。”［3］這些數據表明，將數字閱讀與視頻內容結合的視頻閱讀，具有堅實的用戶基礎和廣闊的市場前景，是數字文化建設的必然趨勢。

數字時代，讀者對高質量、個性化和多樣化的閱讀體驗需求日益增長，在短視頻內容漸趨同質化的當下，圖書視頻化不僅能夠滿足人們對高質量視覺內容的渴望，還為傳統圖書提供了新的生命力，使其在數字時代煥發新生。Sora圖書視頻化應用恰好響應了數字閱讀發展這一市場需求。Sora為視頻創作者簡化了從靈感萌芽到視頻制作的過程，允許用戶根據個人偏好定制視頻的視覺風格和敘述方式。經典文學可以通過短劇、水墨畫或卡通動畫等形式演繹表達；科幻故事可以結合VR、AR技術打造沉浸式互動體驗；科普書籍可以通過視頻動畫、情景演繹等幫助讀者更好地理解和記憶。Sora將來還可能根據受眾不同的文化背景和語言需求，自動調整配音、字幕，甚至為視障和聽障讀者提供視覺描述與手語翻譯服務。

短視頻爆炸式發展的時代，內容同質化和用戶注意力碎片化現象普遍存在，因而年輕一代更重視視頻內容的個性化和刺激感，偏好兼具深度與個性的視聽享受。Sora圖書視頻化應用輔以其他先進技術，可以為讀者營造一種沉浸式且獨一無二的閱讀體驗，這不僅可以豐富傳統出版物的內容生態，還將吸引更偏愛視頻而非純文字閱讀的潛在讀者，激發視頻平臺在內容創新和差異化競爭上的活力。

4．產業融合下的經濟新助力

Sora圖書視頻化應用既是對市場趨勢的精準響應，又是驅動視頻出版新生態發展的重要力量。

一是提供了更多就業和創業的可能。一方面，Sora參與視頻制作可大幅降低人力物力成本，對經濟社會的整體增長起到促進作用。另一方面，Sora可降低視頻創作的費用門檻，低成本的創作模式將打破視頻制作的專業壁壘，使創意實現不再受制于資金，為有抱負的年輕創作者開辟了個人創作乃至商業化發展的道路。

二是促進知識付費領域的繁榮。未來，隨著更多人投身于Sora制作圖書視頻這一領域，競爭的加劇將促使創作者不斷提升Sora的使用水平與賬號運營水平，進而推動視頻制作培訓、賬號管理課程等行業的蓬勃發展。同時，借鑒音頻、短劇和影視劇行業的成功案例，圖書視頻可以采取會員制或單集付費模式，實現內容的商業化。Sora圖書視頻化應用的本質是借助視頻媒介推廣書籍，鼓勵全民閱讀，因而在推廣閱讀的同時，通過直播售書等方式，不僅能增強讀者的參與感，還能為內容創作者、出版社和書商開辟多元化的盈利渠道。

三、Sora圖書視頻化應用的挑戰與對策

Sora的橫空出世為圖書視頻化注入了嶄新活力，有著良好的應用前景，也有望推動數字閱讀進程，并可能成為圖書出版業轉型的重要推手。但不容忽視的是，Sora圖書視頻化應用在推進過程中或將面臨多重挑戰。只有直面潛在挑戰，分析并制定應對策略，Sora的圖書視頻化應用實踐才有望實現健康長遠發展。

1．多維創新突破技術局限

文生視頻模型在圖書視頻化領域的實際應用對Sora提出了更高的技術要求和幾乎零失誤的苛刻條件，但當前AIGC技術處于起步階段，面臨多項亟待解決的技術挑戰，且其“本身具有復雜性、擴展性、不可控性、不可預知性等特點”［4］，這些短板在跨產業融合過程中尤為突出，由此衍生的新業態呈現不穩定性與難以駕馭的特性。一方面，Sora的技術成熟度距生成商業化圖書視頻仍有一定距離。OpenAI在其官網簡介中坦誠，Sora 可能難以模擬復雜場景的物理特性，并且可能無法理解因果關系的特定實例，如有時無法準確模擬人物在跑步機上的運動軌跡或玻璃破碎的情景。另一方面，Sora生成的圖書視頻在保障情節忠實度與現實邏輯性方面仍存在風險，“生成式人工智能具有深度偽造能力，可以生成與現實高度相似的虛假文本、圖片、音視頻等內容或是生成侵權內容”［5］。這些內容隱蔽、難以被審查發現，若經由社交媒體廣泛傳播可能引起難以預計的后果。

面對技術挑戰，筆者認為可以分階段制定策略。在研發初始階段，建立健全的技術評估與測試體系，包括內部壓力測試、外部獨立評審以及用戶反饋循環，力爭全方位把控技術穩定性。在視頻創作階段，針對視頻內容準確性和邏輯性，可以通過重點收集和訓練涉及復雜物理場景和因果關系的數據來提升模型的理解與模擬能力；增加視頻審核環節，引入專家評審機制，邀請原著作者、專業編輯和技術專家共同參與視頻初稿的多輪審核，保證視頻的嚴謹與合理性，提升視頻質量。

2．多元視野糾正算法失衡

算法失衡根植于訓練數據，帶有文化價值和情感傾向的數據在無數次訓練中慢慢滲透形成偏見。盡管Sora的訓練細節尚未公開，鑒于其廣泛吸收包含歐美在內的全球多元文化語料，算法失衡滋生的歧視性內容對用戶價值觀念的潛在影響不可小覷。圖書視頻是文化領域的傳播媒介，若Sora生成的視頻內隱含異化的價值導向，不僅有損原著精神與作者權益，還可能誤導觀眾以致他們形成錯誤認知。

針對Sora創作視頻過程中隱含的算法失衡問題，制定實施綜合策略至關重要。一方面，應構建防御算法失衡的壁壘，核心是多樣性和包容性。Sora在開發過程中應積極采集來自全球各地、涵蓋各種文化背景和社會階層的數據，削弱某一特定文化或價值觀的過度代表，使其生成的視頻不僅貼合國內觀眾的需求，而且具備廣泛的適用性和包容性。另一方面，應構建透明的算法審計和評估系統，并在視頻生成階段引入審查程序。結合Sora已發布的安全措施，與跨學科專家合作對模型進行對抗性測試，在盡可能減少人自身認知判斷局限的基礎上，最大限度降低生成錯誤信息、仇恨內容等的可能性；開發檢測工具，引入視頻生成階段的圖像分類與文本過濾系統，對輸出內容進行持續審查與偏差校正，從而在技術與倫理層面共同保障生成視頻的公正性與安全性。

3．互動共創消融公眾偏見

Sora技術在未來發展成熟并投入圖書視頻應用后，公眾對其生成內容的接受度也將面臨挑戰，部分讀者可能對Sora圖書視頻化應用這一新興模式存在偏見。這種偏見可能來自讀者對Sora技術本能的戒備心理，一種對未知事物的自然警覺——他們質疑AI生成視頻內容的真實性。偏見也可能來自某些根深蒂固的觀念，如AI生成視頻往往遵循某種模式，創造的內容缺乏深度等。一些讀者可能偏好真人演繹或講解，因此對AI生成視頻的風格感到不適應。不論AI視頻風格如何改變，其呈現的AI風格與人工制作或真人演繹視頻的風格之間的差異依舊無法避免，所以部分觀眾可能暫時難以調整自己的審美預期，短期內無法接受Sora生成的視頻。

針對Sora生成的視頻和公眾接受度之間的矛盾，可制定多維度的宣傳互動策略，逐步培育用戶對Sora的接受度及認可度。在技術層面，應提高技術信息透明度，通過組織研討會、發表技術白皮書闡明Sora的核心技術機制及獨特優勢，并引入業界專家與原著作者的權威認證，以緩解公眾的擔憂與抵觸；在制作層面，可展示Sora生成的高質量圖書視頻，鼓勵用戶參與視頻創作并反饋問題，強化其對產品的信任度和對平臺的歸屬感。針對偏好真人元素的受眾可以開發Sora與真人講解結合的混合型內容，使之更貼近真人視頻的質感和表現力；在平臺運營層面，可構建用戶社群，開展線上線下多形式交流活動，搭建用戶和創作者間的溝通橋梁，以期形成正面的用戶口碑環境和持續反饋循環，使Sora生成視頻更好地滿足用戶的閱讀需求和心理期望。

4．多層共治保障數據安全

Sora創作的視頻以原著為藍本，融合了大量的視覺元素和音頻素材，版權歸屬與保護將成為難題。《中華人民共和國著作權法》第二十一條第一款規定“著作權保護期為五十年”，這意味著諸多流行作品均處于保護期內，圖書視頻化需取得相應授權。但對于獨立創作者或小型團隊而言，版權購買成本高昂，因此，如何制定版權保護新規定及有效監管成為亟待解決的問題。同時，Sora的大數據訪問權限加劇了未經授權素材使用與個人隱私泄露的風險，其高效率的生成能力對版權保護體系構成前所未有的考驗，可能直接侵害創作者權益，突破個人隱私邊界。

為應對這一系列挑戰，2023年7月10日，我國正式頒布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，填補了傳統監管在人工智能領域的空白。面向Sora在圖書視頻化領域的具體應用，現階段“雖然無法對人工智能生成內容的素材來源作出明確說明，但仍需對生成內容作出‘本內容由AI生成’的提示說明”［6］。現有的管理辦法與監管框架比較宏觀，缺乏針對視頻創作與傳播環節的細致規定，亟須通過收集案例、細化條例來完善法律框架。鑒于此，政府部門需加快立法節奏，加速出臺有針對性的、細化的法律法規或指導原則，以促進視頻創作行業的健康發展。同時，應構建全面的數字教育與技術風險監管機制，提升監管技術、強化版權與數據安全防護，這是營造健康、可持續的視頻創作生態的關鍵。

四、結語

Sora憑借其卓越的視覺表現力、高效的內容轉換能力，以及對市場需求的敏銳響應，為讀者提供了創新性的閱讀體驗，同時也為圖書行業開辟了嶄新的商業模式與盈利增長點。但需要注意的是，實際應用中可能產生包括技術成熟度的局限、公眾對AI生成內容的認知偏差、算法的潛在偏見，以及版權與數據安全的法律邊界挑戰。鑒于此，本文提出了一系列有針對性的策略，旨在通過構建全面的技術評估框架、增強算法透明度、防范算法偏見、協同推進相關法規建設，在保障創新與倫理平衡之間找到合理路徑。通過持續的研究實踐，Sora也許會成為驅動圖書出版行業轉型的重要動力，高效賦能更多元、高品質的數字閱讀時代，實現行業可持續發展。

｜參考文獻｜

［1］Creating video from text［EB/OL］.［2025-04-06］. https：//openai.com/index/sora/？ref=aihub.cn.

［2］Sora［EB/OL］.［2025-04-06］. https：//openai.com sora/.

［3］數據報告|第54次中國互聯網絡發展狀況統計報告［EB/OL］.（2024-10-25）［2025-04-06］.https：//mp.weixin.qq.com/s？__biz=MzI0OTU1NDQ2Ng==amp;mid=2247527443amp;idx=2amp;sn=a4343bb1f832861dd693109af60c32b2amp;chksm=e8b675aa796cbdfd811631bc8fb06b982a404c2c0d76878820abfe300ac9ad404072f53a7d41amp;scene=27.

［4］杜華，孫艷超. 生成式人工智能浪潮下知識觀的再審視：兼論兩個經典知識之問的當代回應［J］. 現代教育技術，2024（1）：96-106.

［5］杜都， 賴雪梅. 人工智能在出版營銷領域的創新應用［J］. 出版廣角，2024（19）：29-35.

［6］丁毅. 人機協作下人工智能生成內容的著作權共有模式［J］. 出版廣角，2024（9）：34-39.