Sora: Una revisión sobre los antecedentes, la tecnología, las limitaciones y las oportunidades de los modelos de visión a gran escala

Resumen

Sora es un modelo generativo de IA de texto a video, lanzado por OpenAI en febrero de 2024. El modelo está entrenado para generar videos de escenas realistas o imaginarias a partir de instrucciones de texto y muestra potencial para simular el mundo físico. Basado en informes técnicos públicos e ingeniería inversa, este artículo presenta una revisión exhaustiva del contexto del modelo, las tecnologías relacionadas, las aplicaciones, los desafíos pendientes y las direcciones futuras de los modelos de IA de texto a video. Primero, rastreamos el desarrollo de Sora e investigamos las tecnologías subyacentes utilizadas para construir este "simulador del mundo". Luego, describimos en detalle las aplicaciones y el impacto potencial de Sora en múltiples industrias, desde la producción cinematográfica y la educación hasta el marketing. Discutimos los principales desafíos y limitaciones que deben abordarse para implementar Sora de manera generalizada, como garantizar una generación de videos segura y sin sesgos. Por último, analizamos el desarrollo futuro de Sora y los modelos de generación de video en general, y cómo los avances en este campo podrían habilitar nuevas formas de interacción humano-IA, impulsando la productividad y la creatividad en la generación de video.

English

Sora is a text-to-video generative AI model, released by OpenAI in February 2024. The model is trained to generate videos of realistic or imaginative scenes from text instructions and show potential in simulating the physical world. Based on public technical reports and reverse engineering, this paper presents a comprehensive review of the model's background, related technologies, applications, remaining challenges, and future directions of text-to-video AI models. We first trace Sora's development and investigate the underlying technologies used to build this "world simulator". Then, we describe in detail the applications and potential impact of Sora in multiple industries ranging from film-making and education to marketing. We discuss the main challenges and limitations that need to be addressed to widely deploy Sora, such as ensuring safe and unbiased video generation. Lastly, we discuss the future development of Sora and video generation models in general, and how advancements in the field could enable new ways of human-AI interaction, boosting productivity and creativity of video generation.

Sora: Una revisión sobre los antecedentes, la tecnología, las limitaciones y las oportunidades de los modelos de visión a gran escala

Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models

Resumen

Support