Sora是由OpenAI研发的先进AI视频生成模型，它具备将文本描述转化为视频的卓越能力，能够创造出既逼真又富有想象力的视频场景。Sora专注于模拟物理世界的运动，旨在帮助解决需要现实世界互动的问题。与市场上其他只能生成四五秒视频的AI视频工具相比，Sora能够生成长达一分钟的视频，同时保持视觉质量和对用户输入的高度还原。除了从零开始创建视频，Sora还能基于现有静态图像生成动画，或者扩展和补全现有视频。 尽管Sora的功能非常强大，但目前尚未正式对外开放。OpenAI正在进行红队测试、安全检查和优化。OpenAI的官网上只有Sora的介绍、视频Demo和技术讲解，暂未提供可直接使用的视频生成工具或API。madewithsora.com网站上收集了Sora生成的视频，感兴趣的朋友可以前往观看。
Sora的主要功能包括：
- 文本驱动的视频生成：Sora能够根据用户提供的详细文本描述，生成与之相符的视频内容。
- 视频质量与忠实度：生成的视频保持高质量的视觉效果，并且紧密遵循用户的文本提示。
- 模拟物理世界：Sora旨在模拟现实世界的运动和物理规律，使得生成的视频在视觉上更加逼真。
- 多角色与复杂场景处理：模型能够处理包含多个角色和复杂背景的视频生成任务。
- 视频扩展与补全：Sora不仅能从头开始生成视频，还能基于现有的静态图像或视频片段进行动画制作，或者延长现有视频的长度。
Sora的技术原理涉及以下几个关键点：
- 文本条件生成：Sora模型能够根据文本提示生成视频，通过将文本信息与视频内容相结合实现。
- 视觉块（Visual Patches）：Sora将视频和图像分解为小块的视觉块，作为视频和图像的低维表示。
- 视频压缩网络：Sora使用一个视频压缩网络将原始视频数据压缩到一个低维的潜在空间。
- 空间时间块（Spacetime Patches）：Sora进一步将视频表示分解为一系列空间时间块，作为模型的输入。
- 扩散模型（Diffusion Model）：Sora采用扩散模型作为其核心生成机制，通过逐步去除噪声并预测原始数据的方式来生成内容。
- Transformer架构：Sora利用Transformer架构来处理空间时间块，用于理解和生成视频帧序列。
- 大规模训练：Sora在大规模的视频数据集上进行训练，提高模型的泛化能力。
Sora的应用场景广泛，包括社交媒体短片制作、广告营销、原型设计和概念可视化、影视制作、教育和培训等。
目前，Sora的使用受到限制，OpenAI Sora暂未提供公开访问使用的入口，该模型正在接受红队（安全专家）的评估，并且只向少数视觉艺术家、设计师和电影制作人进行测试评估。OpenAI没有指定更广泛的公众可用性的具体时间表，但预计将在2024年的某个时间点对外开放。若想现在获得访问权限，个人需要根据OpenAI定义的专家标准获得资格，这通常包括属于参与评估模型有用性和风险缓解策略的相关专业团体。
