Sora: Обзор предпосылок, технологий, ограничений и перспектив крупномасштабных моделей компьютерного зрения
Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models
February 27, 2024
Авторы: 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
Аннотация
Sora — это генеративная модель искусственного интеллекта для преобразования текста в видео, выпущенная OpenAI в феврале 2024 года. Модель обучена генерировать видео с реалистичными или фантазийными сценами на основе текстовых инструкций и демонстрирует потенциал в симуляции физического мира. На основе публичных технических отчетов и обратного инжиниринга в данной статье представлен всесторонний обзор фона модели, связанных технологий, областей применения, существующих проблем и будущих направлений развития моделей генерации видео из текста. Мы сначала прослеживаем этапы разработки Sora и исследуем лежащие в ее основе технологии, используемые для создания этого "симулятора мира". Затем подробно описываем области применения и потенциальное влияние Sora в различных отраслях, включая кинопроизводство, образование и маркетинг. Мы обсуждаем основные вызовы и ограничения, которые необходимо преодолеть для широкого внедрения Sora, такие как обеспечение безопасной и беспристрастной генерации видео. В заключение рассматриваем будущее развитие Sora и моделей генерации видео в целом, а также то, как достижения в этой области могут открыть новые способы взаимодействия человека и ИИ, повышая производительность и креативность в создании видео.
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.