AI Wiki Art Освіта Софтвер Технологія
Квітень 24, 2024

Підйом Сори: Як AI є Redefiстворення ландшафту відеовмісту

Коротко

Sora — це прогресивна модель штучного інтелекту для перетворення тексту у відео, яка обіцяє повністю змінити гру створення відео.

Нещодавно компанія Adobe оголосила про плани інтегрувати генеративні інструменти штучного інтелекту Прем'єра Pro програмне забезпечення. Цей крок, який включає надання користувачам доступу до таких інструментів, як OpenAISora безпосередньо в Premiere Pro спрямована на збагачення програмного забезпечення можливостями штучного інтелекту, такими як маніпулювання сценою та усунення відволікань.

хоча OpenAISora користувача наразі недоступна для громадськості, Adobe продемонструвала її інтеграцію в Premiere Pro як експериментальну функцію, не вказуючи конкретний графік її випуску.

Sora — це прогресивна модель штучного інтелекту для перетворення тексту у відео, яка привернула увагу завдяки своїй обіцянці повністю змінити гру створення відео. Багатообіцяючий інструмент надзвичайного ефекту для всіх, хто має відношення до відеопродукції, анімаційного дизайну та анімації, ця технологія також несе серйозні проблеми.

Давайте дослідимо всі грані неймовірної та довгоочікуваної Сори.

Текст у відео?

По суті, Sora розроблено для створення реалістичних і візуально захоплюючих відео, згенерованих із текстових підказок. Будучи інноваційним застосуванням штучного інтелекту, Sora прагне оптимізувати процес виробництва відео та запропонувати нові можливості для процесів розповіді та візуальної комунікації.

Функціональність Sora заснована на її здатності інтерпретувати та виконувати текстові команди для створення переконливого відеовмісту. Використовуючи передові методи глибокого навчання та розуміння мови, Sora обробляє введений текст і створює відповідні візуальні сцени з персонажами, налаштуваннями та рухами. Цей процес передбачає складну взаємодію між обробкою природної мови та синтезом відео, створюючи результат, який точно відповідає наданим текстовим підказкам.

Розробляючи Sora, OpenAIКоманда підкреслила важливість створення моделі штучного інтелекту, яка містить глибоке розуміння мови та чітке розуміння принципів візуальної оповіді. Інтегруючи найсучасніші досягнення в розумінні природної мови та синтезі відео, дизайн Sora надає пріоритет згуртованому поєднанню лінгвістичного вираження та візуального представлення.

Як це взагалі можливо?

Отже, Sora функціонує як дифузійна модель, подібна до інших генеративних ШІ, які працюють із перетворенням тексту в зображення. Це означає, що Sora починає кожен кадр із статичного шуму, а потім перетворює зображення на зображення, які будуть нагадувати задану підказку та опис очікуваного. Це можливо завдяки машинному навчанню. Відео Sora може тривати до 60 секунд.

Звертаючи увагу на часову узгодженість, Sora впроваджує інновації, розглядаючи кілька відеокадрів одночасно, забезпечуючи узгодженість під час руху об’єктів у межах сцени.

Включаючи як дифузійну, так і трансформаторну моделі, Sora дотримується гібридного підходу, схожого на GPTархітектура трансформатора. Джек Цяо підкреслює взаємодоповнюючі сильні сторони цих моделей: дифузія перевершує створення текстур, але не має глобальної композиції, тоді як трансформери перевершують визначення макета високого рівня. Ця комбінація використовує здатність трансформатора організовувати патчі, тоді як модель дифузії заповнює деталі.

У реалізації Sora зображення поділяються на тривимірні фрагменти для пристосування до тимчасової стійкості. Це відображає процес токенізації в мовних моделях, де патчі представляють елементи набору зображень. Крім того, для оптимізації обчислювальної ефективності застосовується крок зменшення розмірності.

Щоб підвищити точність відео, Sora використовує техніку повторного копіювання, подібну до DALL E 3, У якому GPT переписує підказки користувача з додатковими деталями перед створенням відео. Це служить формою автоматичного оперативного уточнення, гарантуючи точне дотримання введених користувачем даних.

Наскільки хороша Сора зараз?

OpenAI визнає кілька обмежень у поточній ітерації Sora. Примітно, що Sora не має внутрішнього розуміння фізики, а це означає, що вона може не завжди дотримуватися фізичних принципів реального світу.

Наприклад, модель не може зрозуміти причинно-наслідкові зв’язки, що призводить до потенційних невідповідностей. Так само просторове розташування об’єктів може відображати неприродні зміщення.

Що стосується надійності, то статус Sora залишається невизначеним. Хоча OpenAI представив приклади, які демонструють високу якість, незрозуміло, якою мірою відбулася вибіркова демонстрація. У програмах із перетворенням тексту в зображення генерування кількох зображень і вибір найкращого є звичайною практикою. Точна кількість зображень, створених OpenAI команда для демонстрації відео в своїй статті оголошення не розголошується. Цей брак прозорості потенційно може перешкодити прийняттю, особливо якщо для отримання лише одного придатного результату потрібно створити сотні чи тисячі відео. Щоб зменшити цю невизначеність, ми повинні дочекатися ширшої доступності інструменту.

Де Sora буде корисною?

Можливості Sora поширюються на створення відео з нуля, подовження наявного відеоматеріалу та плавне заповнення відсутніх кадрів у відео.

Подібно до того, як інструменти штучного інтелекту для створення тексту в зображення зробили революцію у створенні зображень без технічних навичок редагування, Sora прагне спростити виробництво відео без необхідності досвіду редагування зображень. Ось кілька основних сценаріїв застосування:

  • Sora дозволяє створювати короткі відеоролики, адаптовані для платформ соціальних мереж, таких як TikTok, Instagram Reels і YouTube Shorts. Він особливо чудовий у створенні контенту, який може бути важко або непрактично знімати традиційними методами.
  • Традиційно такі дорогі роботи, як створення реклами, рекламних відео та демонстрації продуктів, можна значно спростити за допомогою інструментів ШІ для перетворення тексту у відео, таких як Sora, які пропонують економічно ефективні рішення.
  • Навіть якщо створені штучним інтелектом відео не інтегровані в кінцеві продукти, вони служать цінними інструментами для швидкої ілюстрації концепцій. Режисери можуть використовувати штучний інтелект для створення макетів сцен перед зйомкою, а дизайнери можуть візуалізувати продукти перед виготовленням. Наприклад, компанія, що займається виробництвом іграшок, може найняти Sora для створення макета нового піратського корабля зі штучним інтелектом, щоб оцінити його доцільність перед масовим виробництвом.
  • Синтетичні дані виявляються неоціненними в ситуаціях, коли конфіденційність або питання доцільності перешкоджають використанню реальних даних. Хоча зазвичай застосовуються до числових даних, таких як фінансові записи та особиста інформація, синтетичні дані з подібними властивостями можуть бути згенеровані для більш широкого доступу. У сфері відео синтетичні дані корисні для навчання систем комп’ютерного зору.

Виклики, пов'язані з Sora

  • Як нещодавно представлений продукт, ризики Sora ще не повністю з’ясовані; однак очікується, що вони будуть подібні до тих, що зустрічаються з моделями перетворення тексту в зображення.
  • Без достатніх гарантій Sora потенційно може створювати неприйнятний або неприйнятний вміст, як-от відео, що містять сцени насильства, графічні зображення, матеріали сексуального характеру, принизливе представлення певних груп, а також рекламу чи прославлення незаконної діяльності. Те, що вважається неприйнятним вмістом, може суттєво відрізнятися залежно від користувача (наприклад, дитина чи дорослий) і обставин, за яких генерується відео (наприклад, освітнє відео про небезпеку феєрверків із ненавмисним показом графічних сцен).
  • Приклади відео, якими поділився OpenAI продемонструвати, що однією з помітних здібностей Сори є її вміння створювати уявні сценарії, які виходять за межі реальності. Тим не менш, ця здатність також робить його вразливим до створення "глибока підробка» відео, у яких справжні особи чи ситуації змінюються, щоб передати неправду, ненавмисно (дезінформація) чи навмисно (дезінформація). Такий контент може призвести до серйозних наслідків.
  • Результати, отримані генеративними моделями штучного інтелекту, невід’ємно пов’язані з даними, на яких вони навчалися. Таким чином, культурні упередження або стереотипи, вбудовані в навчальні дані, можуть з’явитися у створених відео, що, можливо, увічнить подібні проблеми.

Що робить OpenAI Робить команда, щоб запобігти ризикам, згаданим вище?

Наразі Sora доступна виключно для “червона команда” дослідники — експерти, яким доручено виявити та пом’якшити потенційні проблеми з моделлю. Ці дослідники намагаються створювати вміст, який може демонструвати описані ризики, дозволяючи OpenAI щоб розглянути та усунути будь-які проблеми до публічного випуску Сори.

Чи може Сора залишити мене без роботи?

Здатність Sora виробляти відеоконтент найвищого рівня на основі текстових підказок має потенціал для стимулювання помітних трансформацій у творчому середовищі зайнятості. Звичайні позиції у відеозйомці, спецефектах і анімації ризикують застаріти перед обличчям таких досягнень. Незважаючи на те, що деякі креативні люди можуть розвиватися, вдосконалюючи досвід у нагляді за функціями штучного інтелекту, етичному використанні штучного інтелекту та керуючи творчим напрямком використання можливостей штучного інтелекту, здійсненність цього переходу для всіх залишається невизначеною.

З іншого боку, зменшуючи технічні та фінансові перешкоди, пов’язані з відеовиробництвом, Sora має потенціал для розширення можливостей ширшого кола людей для створення високоякісного контенту. Ця демократизація може сприяти поширенню різноманітного та винахідливого контенту. Хоча відомим медіа-організаціям і творцям контенту може знадобитися налаштувати та запровадити інноваційні підходи, ця еволюція може призвести до позитивних результатів.

У будь-якому випадку, після масового випуску Sora, безсумнівно, спричинить зміни у відео та суміжних галузях, а також у створенні персонального контенту.

Довгострокові наслідки OpenAI Сора

Оскільки Sora закріплюється в професійних робочих процесах, її тривалий вплив розкривається:

Розкриття важливих варіантів використання: інтеграція Sora в різні галузі обіцяє трансформаційні програми, зокрема:

  • Прискорене виробництво контенту: Sora спрощує створення медіа у VR, AR, іграх і традиційних розважальних секторах, прискорюючи виробничі цикли та полегшуючи створення ідей.
  • Персоналізований досвід: з’являється адаптований контент, підібраний Sora відповідно до індивідуальних уподобань, змінюючи розважальні та освітні парадигми відповідно до різноманітних стилів навчання та смаків.
  • Адаптація в режимі реального часу: динамічне редагування відео, увімкнене Sora, дозволяє миттєво змінювати вміст, задовольняючи вподобання аудиторії та відгуки в режимі реального часу.
  • Розмивання цифрових кордонів: взаємодія Sora з віртуальною реальністю та доповненою реальністю стирає межі між фізичною та цифровою сферами, створюючи нові захоплюючі враження та можливості інтерактивного оповідання.

По суті, поява Sora віщує трансформаційну еру у створенні контенту за допомогою штучного інтелекту, кардинальним чином змінюючи галузі, наративи та досвід користувачів.

Ключові слова:

відмова

Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.

про автора

Жаугазин — копірайтер, соціолог. Зачарована складною динамікою науково-технічних досліджень, вона заглиблюється в сферу Web3 з палкою пристрастю до блокчейну.

інші статті
Жаугазин Шаден
Жаугазин Шаден

Жаугазин — копірайтер, соціолог. Зачарована складною динамікою науково-технічних досліджень, вона заглиблюється в сферу Web3 з палкою пристрастю до блокчейну.

Hot Stories
Приєднуйтеся до нашої розсилки.
Останні новини

Від Ripple до The Big Green DAO: як криптовалютні проекти сприяють благодійності

Давайте розглянемо ініціативи, які використовують потенціал цифрових валют для благодійних цілей.

Дізнайтеся більше

AlphaFold 3, Med-Gemini та інші: як AI трансформує охорону здоров’я у 2024 році

ШІ проявляється різними способами в охороні здоров’я, від виявлення нових генетичних кореляцій до розширення можливостей роботизованих хірургічних систем...

Дізнайтеся більше
Приєднуйтесь до нашої спільноти інноваційних технологій
Детальніше
Читати далі
Biswap випускає нову стратегічну дорожню карту, зосереджену на розширенні кількох ланцюгів і впровадженні ліквідного стекінгу
ринки Звіт про новини Технологія
Biswap випускає нову стратегічну дорожню карту, зосереджену на розширенні кількох ланцюгів і впровадженні ліквідного стекінгу
Травень 24, 2024
Web3 Представлений AI: Джиммі Чжао розповідає, як BNB Chain інтегрує блокчейн і AI Redefines Довіра, прозорість і децентралізація
інтерв'ю Business ринки Софтвер Технологія
Web3 Представлений AI: Джиммі Чжао розповідає, як BNB Chain інтегрує блокчейн і AI Redefines Довіра, прозорість і децентралізація
Травень 24, 2024
Hyperliquid представляє функцію розгортання точкового токена HIP-1 у своїй мережі та рекомендує тестування для плавного розгортання
Звіт про новини Технологія
Hyperliquid представляє функцію розгортання точкового токена HIP-1 у своїй мережі та рекомендує тестування для плавного розгортання
Травень 24, 2024
Найпопулярніші пропозиції цього тижня, великі інвестиції в AI, IT, Web3і Crypto (20-24.05)
Digest Топ списки Business Стиль життя ринки Софтвер Технологія
Найпопулярніші пропозиції цього тижня, великі інвестиції в AI, IT, Web3і Crypto (20-24.05)
Травень 24, 2024
CRYPTOMERIA LABS PTE. LTD.