Sora : Revue des fondements, technologies, limites et opportunités des grands modèles de vision
Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models
February 27, 2024
Auteurs: Yixin Liu, Kai Zhang, Yuan Li, Zhiling Yan, Chujie Gao, Ruoxi Chen, Zhengqing Yuan, Yue Huang, Hanchi Sun, Jianfeng Gao, Lifang He, Lichao Sun
cs.AI
Résumé
Sora est un modèle d'IA générative texte-vidéo, publié par OpenAI en février 2024. Le modèle est entraîné à générer des vidéos de scènes réalistes ou imaginatives à partir d'instructions textuelles et montre un potentiel dans la simulation du monde physique. Sur la base de rapports techniques publics et de rétro-ingénierie, cet article présente une revue complète du contexte du modèle, des technologies associées, des applications, des défis restants et des orientations futures des modèles d'IA texte-vidéo. Nous retraçons d'abord le développement de Sora et examinons les technologies sous-jacentes utilisées pour construire ce "simulateur de monde". Ensuite, nous décrivons en détail les applications et l'impact potentiel de Sora dans de multiples industries, allant de la réalisation de films et de l'éducation au marketing. Nous discutons des principaux défis et limitations qui doivent être surmontés pour déployer largement Sora, comme garantir une génération de vidéos sûre et non biaisée. Enfin, nous abordons le développement futur de Sora et des modèles de génération de vidéos en général, et comment les avancées dans ce domaine pourraient permettre de nouvelles formes d'interaction humain-IA, stimulant la productivité et la créativité dans la génération de vidéos.
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.