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文本生成视频?Sora可以实现!
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Sora是一种扩散模型,它从看起来像静态噪声的视频开始生成视频,然后通过多个步骤消除噪声来逐渐转换视频。与GPT模型类似,Sora也使用了transformer 架构,它建立在对过去DALL·E和GPT模型的研究基础上,使用了DALL·E3的重现技术,涉及到为视觉训练数据生成高度描述性的内容。除了能够仅根据文本说明生成视频外,该模型还能够获取现有的静止图像并从中生成视频,以准确性和关注小细节的方式将图片的内容动画化。该模型还可以选取现有的视频,并对其进行扩展或填充缺失的帧。目前的模型有弱点。它可能难以准确模拟复杂场景的物理特性,并且可能无法理解因果关系的具体实例。例如,一个人咬一口饼干,但之后饼干可能没有咬痕。该模型还可能混淆提示的空间细节,例如左右混淆,并且可能难以精确描述随时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。
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