Искусственный интеллект для создания видео: изучение новаторской модели Sora от OpenAI

OpenAI представила свое последнее творение искусственного интеллекта – Сора, революционный генератор преобразования текста в видео, способный создавать высококачественные связные видеоролики продолжительностью до 1 минуты из простых текстовых подсказок. Sora представляет собой огромный шаг вперед в области генеративного видеоИИ, возможности которого намного превосходят предыдущие современные модели.

В этой статье мы предоставим всесторонний технический обзор Sora: как он работает изнутри, какие новые методы OpenAI использует для достижения невероятных возможностей генерации видео с помощью Sora, какие основные преимущества и текущие ограничения он предлагает, а также какой огромный потенциал Sora открывает для будущего творчества в области ИИ.

Обзор Соры

На высоком уровне Сора принимает в качестве входных данных текстовую подсказку (например, «две собаки играют в поле») и генерирует соответствующее выходное видео с реалистичными изображениями, движением и звуком.

Некоторые ключевые возможности Sora включают в себя:

• Создание видеороликов продолжительностью до 60 секунд в высоком разрешении (1080p или выше)
• Создание высококачественных связных видеороликов с единообразными объектами, текстурами и движениями.
• Поддержка различных стилей видео, соотношений сторон и разрешений.
• Настройка изображений и видео для расширения, редактирования или перехода между ними.
• Демонстрация новых возможностей моделирования, таких как согласованность 3D и долгосрочное постоянство объектов.

Под капотом Сора объединяет и расширяет две ключевые инновации в области искусственного интеллекта: диффузионные модели и трансформеры – достичь беспрецедентных возможностей генерации видео.

Технические основы Соры

Сора опирается на две революционные технологии искусственного интеллекта, которые продемонстрировали огромный успех в последние годы: модели глубокой диффузии и преобразователи:

Диффузионные модели

Диффузионные модели — это класс глубоких генеративных моделей, которые позволяют создавать весьма реалистичные модели. синтетические изображения и видео. Они работают, используя реальные данные обучения, добавление шума, чтобы испортить его, а затем тренируем нейронной сети поэтапно удалить этот шум и восстановить исходные данные. Это обучает модель генерировать высококачественные разнообразные образцы, отражающие закономерности и детали реальных визуальных данных.

Сора использует тип диффузионной модели, называемый вероятностная модель диффузии с шумоподавлением (ДДПМ). DDPM разбивают процесс создания изображения/видео на несколько более мелких этапов шумоподавления, что упрощает обучение модели обращению процесса распространения и генерации четких образцов.

В частности, Sora использует видеовариант DDPM под названием DVD-DDPM, предназначенный для моделирования видео непосредственно во временной области, обеспечивая при этом высокую временную согласованность между кадрами. Это один из ключей к способности Sora создавать целостные и высококачественные видео.

Трансформаторы

Трансформаторы — это революционный тип архитектуры нейронных сетей, который в последние годы стал доминировать в обработке естественного языка. Трансформаторы обрабатывают данные параллельно в блоках, основанных на внимании, что позволяет им моделировать сложные долгосрочные зависимости в последовательностях.

Sora адаптирует трансформеры для работы с визуальными данными, передавая токенизированные фрагменты видео вместо текстовых токенов. Это позволяет модели понимать пространственные и временные соотношения в видеопоследовательности. Архитектура трансформера Sora также обеспечивает дальнюю когерентность, постоянство объектов и другие возможности эмерджентного моделирования.

Объединив эти две технологии — используя DDPM для высококачественного синтеза видео и трансформаторы для глобального понимания и согласованности — Sora раздвигает границы возможностей генеративного видеоискусственного интеллекта.

Текущие ограничения и проблемы

Несмотря на свои высокие способности, Сора все же имеет некоторые ключевые ограничения:

• Отсутствие физического понимания – У Соры нет четкого врожденного понимания физики и причинно-следственных связей. Например, сломанные предметы могут «исцелиться» в ходе просмотра видео.
• Непоследовательность в течение длительного времени – В образцах продолжительностью более 1 минуты могут накапливаться визуальные артефакты и несоответствия. Поддержание идеальной согласованности в очень длинных видеороликах остается открытой задачей.
• Спорадические дефекты объекта – Сора иногда создает видеоролики, в которых объекты неестественно меняют свое местоположение или спонтанно появляются/исчезают от кадра к кадру.
• Сложности с подсказками о раздаче – Высоконовые подсказки, выходящие далеко за пределы тренировочного распределения Sora, могут привести к низкому качеству выборок. Возможности Sora наиболее сильны вблизи тренировочных данных.

Дальнейшее масштабирование моделей, данные обученияи для устранения этих ограничений потребуются новые методы. Генерация видео ИИ впереди еще долгий путь.

Ответственная разработка искусственного интеллекта для создания видео

Как и в случае с любой быстро развивающейся технологией, наряду с преимуществами следует учитывать потенциальные риски:

• Синтетическая дезинформация. Сора делает создание манипулируемых и фальшивых видео проще, чем когда-либо. Потребуются меры безопасности для обнаружения сгенерированных видео и ограничения вредного злоупотребления.
• Предвзятость данных. Такие модели, как Sora, отражают предвзятость и ограничения данных обучения, которые должны быть разнообразными и репрезентативными.
• Вредный контент. Без надлежащего контроля ИИ, преобразующий текст в видео, может создавать жестокий, опасный или неэтичный контент. Необходима продуманная политика модерации контента.
• Проблемы интеллектуальной собственности. Обучение работе с данными, защищенными авторским правом, без разрешения поднимает юридические проблемы, связанные с производными работами. Лицензирование данных требует тщательного рассмотрения.

OpenAI необходимо будет внимательно отнестись к решению этих проблем при публичном развертывании Sora. Однако в целом, при ответственном использовании, Sora представляет собой невероятно мощный инструмент для творчества, визуализации, развлечений и многого другого.

Будущее искусственного интеллекта для создания видео

Сора демонстрирует, что невероятные достижения в области генеративного видеоИИ уже не за горами. Вот несколько интересных направлений, в которых может развиваться эта технология, поскольку она продолжает быстро развиваться:

• Образцы большей продолжительности – Модели вскоре смогут создавать часы видео вместо минут, сохраняя при этом последовательность. Это значительно расширяет возможности применения.
• Полный контроль пространства-времени – Помимо текста и изображений, пользователи могут напрямую манипулировать скрытыми пространствами видео, предоставляя мощные возможности редактирования видео.
• Управляемое моделирование – Такие модели, как Сора, могут позволить манипулировать симулируемыми мирами посредством текстовых подсказок и взаимодействий.
• Персонализированное видео – ИИ может генерировать уникальный видеоконтент, адаптированный для отдельных зрителей или контекста.
• Мультимодальный синтез – Более тесная интеграция таких модальностей, как язык, аудио и видео, может обеспечить высокоинтерактивный смешанный медиа-опыт.
• Специализированные домены – Специализированные видеомодели могут преуспеть в специализированных приложениях, таких как медицинская визуализация, промышленный мониторинг, игровые движки и многое другое.

Заключение

Для пользователя СораКомпания OpenAI совершила стремительный скачок в области искусственного интеллекта для генерации видео, продемонстрировав возможности, которые ещё в прошлом году казались невозможными для реализации. Хотя работа над решением нерешённых проблем ещё не закончена, сильные стороны Sora демонстрируют огромный потенциал этой технологии, которая в будущем сможет имитировать и расширять возможности человеческого визуального воображения в огромных масштабах.

Другие модели от DeepMind, Google, Meta и других также продолжат расширять границы в этой области. Будущее видео, созданного искусственным интеллектом, выглядит невероятно ярким. Мы можем ожидать, что эта технология расширит творческие возможности и найдет невероятно полезные применения в ближайшие годы, одновременно потребовав продуманного управления для снижения рисков.

Это захватывающее время как для разработчиков ИИ, так и для практиков, поскольку такие модели создания видео, как Sora, открывают новые горизонты возможностей. Влияние этих достижений на медиа, развлечения, моделирование, визуализацию и многое другое только начинает раскрываться.