Video avlod AI: OpenAI-ning yangi Sora modelini o'rganish

OpenAI o'zining so'nggi sun'iy intellektini namoyish etdi - Zorox, oddiy matnli takliflardan 1 daqiqagacha uzunlikdagi yuqori aniqlikdagi, izchil videolarni yaratishga qodir inqilobiy matndan videoga generator. Sora generativ video sun'iy intellektda katta sakrashni ifodalaydi, qobiliyatlari oldingi zamonaviy modellardan ancha ustundir.

Ushbu postda biz Sora haqida keng qamrovli texnik ma'lumotlarni taqdim etamiz - uning kaput ostida qanday ishlashi, Sora-ning ajoyib video yaratish qobiliyatiga erishish uchun OpenAI tomonidan qo'llanilgan yangi texnikalar, uning asosiy kuchli tomonlari va mavjud cheklovlari va Sora uchun ulkan salohiyat. AI ijodining kelajagi.

Sora haqida umumiy fikr

Sora yuqori darajada matn soʻrovini kiritish sifatida qabul qiladi (masalan, “dalada oʻynayotgan ikkita it”) va real tasvir, harakat va audio bilan toʻliq mos keladigan chiqish videosini yaratadi.

Sora-ning ba'zi asosiy imkoniyatlari quyidagilardan iborat:

• Yuqori aniqlikda (60p yoki undan yuqori) 1080 soniyagacha uzunlikdagi videolarni yaratish
• Izchil ob'ektlar, teksturalar va harakatlar bilan yuqori aniqlikdagi, izchil videolarni ishlab chiqarish
• Turli xil video uslublari, tomonlar nisbati va piksellar sonini qo'llab-quvvatlash
• Tasvirlar va videolarni kengaytirish, tahrirlash yoki ular o'rtasida o'tish uchun konditsioner
• 3D izchilligi va ob'ektning uzoq muddatli doimiyligi kabi favqulodda simulyatsiya qobiliyatlarini namoyish qilish

Kaput ostida Sora ikkita asosiy AI innovatsiyalarini birlashtiradi va kengaytiradi - diffuziya modellari va transformatorlar - misli ko'rilmagan video yaratish qobiliyatiga erishish.

Sora texnik asoslari

Sora so'nggi yillarda ulkan muvaffaqiyatlarni ko'rsatgan ikkita yangi AI texnikasiga asoslanadi - chuqur diffuziya modellari va transformatorlar:

Diffuziya modellari

Diffuziya modellari juda realistik yaratishi mumkin bo'lgan chuqur generativ modellar sinfidir sintetik tasvirlar va videolar. Ular haqiqiy ta'lim ma'lumotlarini olish orqali ishlaydi, uni buzish uchun shovqin qo'shish, keyin esa ta'lim a neyron tarmoq asl ma'lumotlarni qayta tiklash uchun bu shovqinni bosqichma-bosqich olib tashlash. Bu modelni real dunyodagi vizual ma'lumotlarning naqshlari va tafsilotlarini aks ettiruvchi yuqori aniqlikdagi, xilma-xil namunalarni yaratishga o'rgatadi.

Sora a deb nomlangan diffuziya modelidan foydalanadi denoising diffuziya ehtimollik modeli (DDPM). DDPMlar tasvir/video yaratish jarayonini denozlashning bir necha kichik bosqichlariga bo'lib, diffuziya jarayonini teskari yo'lga qo'yish va aniq namunalarni yaratish uchun modelni o'rgatishni osonlashtiradi.

Xususan, Sora DDPM ning DVD-DDPM deb nomlangan video variantidan foydalanadi, u videolarni to'g'ridan-to'g'ri vaqt domenida modellashtirish va kadrlar bo'ylab kuchli vaqtinchalik izchillikka erishish uchun mo'ljallangan. Bu Soraning izchil, yuqori aniqlikdagi videolar yaratish qobiliyatining kalitlaridan biridir.

Transformers

Transformatorlar neyron tarmoq arxitekturasining inqilobiy turi bo'lib, so'nggi yillarda tabiiy tilni qayta ishlashda ustunlik qilmoqda. Transformatorlar diqqatga asoslangan bloklar bo'ylab ma'lumotlarni parallel ravishda qayta ishlaydi, bu ularga ketma-ketlikda murakkab uzoq masofali bog'liqliklarni modellashtirishga imkon beradi.

Sora matnli tokenlar oʻrniga videoning tokenlashtirilgan yamoqlarini oʻtkazish orqali transformatorlarni vizual maʼlumotlarda ishlashga moslashtiradi. Bu modelga video ketma-ketligidagi fazoviy va vaqtinchalik munosabatlarni tushunish imkonini beradi. Sora transformator arxitekturasi, shuningdek, uzoq masofali muvofiqlik, ob'ektning doimiyligi va boshqa favqulodda simulyatsiya qobiliyatlarini ta'minlaydi.

Ushbu ikkita texnikani birlashtirib - yuqori aniqlikdagi video sintezi uchun DDPM va global tushunish va uyg'unlik uchun transformatorlardan foydalanish - Sora generativ video AIda mumkin bo'lgan chegaralarni kengaytiradi.

Hozirgi cheklovlar va muammolar

Juda qobiliyatli bo'lsa-da, Sora hali ham ba'zi asosiy cheklovlarga ega:

• Jismoniy tushunchaning etishmasligi - Sora fizika va sabab-natija haqida mustahkam tug'ma tushunchaga ega emas. Misol uchun, singan narsalar video davomida "shifo berishi" mumkin.
• Uzoq vaqt davomida nomutanosiblik – Vizual artefaktlar va nomuvofiqliklar namunalarda 1 daqiqadan ko'proq vaqt davomida to'planishi mumkin. Juda uzun videolar uchun mukammal muvofiqlikni saqlash ochiq muammo bo'lib qolmoqda.
• Ob'ektning sporadik nuqsonlari – Sora baʼzan obʼyektlar joyni gʻayritabiiy ravishda oʻzgartiradigan yoki oʻz-oʻzidan kadrdan kadrga koʻrinadigan/yoʻqolib qolgan videolarni yaratadi.
• Tarqatishdan tashqari ko'rsatmalar bilan bog'liq qiyinchilik – Sora ta’lim taqsimotidan uzoqda bo‘lgan juda yangi takliflar sifatsiz namunalarga olib kelishi mumkin. Soraning imkoniyatlari uning mashg'ulot ma'lumotlari yonida eng kuchli.

Modellarni yanada kengaytirish, ta'lim ma'lumotlari, va bu cheklovlarni bartaraf etish uchun yangi texnikalar kerak bo'ladi. Video avlod AI hali oldinda uzoq yo'l bor.

Video Generation AI ning mas'uliyatli rivojlanishi

Har qanday tez rivojlanayotgan texnologiyada bo'lgani kabi, foydalar bilan bir qatorda potentsial xavflarni ham hisobga olish kerak:

• Sintetik dezinformatsiya - Sora manipulyatsiya qilingan va soxta video yaratishni har qachongidan ham osonlashtiradi. Yaratilgan videolarni aniqlash va zararli notoʻgʻri foydalanishni cheklash uchun xavfsizlik choralari kerak boʻladi.
• Ma'lumotlarning noto'g'riligi - Sora kabi modellar turli xil va vakillik bo'lishi kerak bo'lgan o'quv ma'lumotlarining tarafkashliklari va cheklovlarini aks ettiradi.
• Zararli kontent – ​​Tegishli boshqaruv elementlari bo‘lmasa, matndan videoga AI zo‘ravonlik, xavfli yoki axloqsiz kontent yaratishi mumkin. O'ylangan kontentni moderatsiya qilish siyosati zarur.
• Intellektual mulk bilan bog'liq muammolar - mualliflik huquqi bilan himoyalangan ma'lumotlar bo'yicha ruxsatsiz treninglar lotin asarlar bilan bog'liq huquqiy muammolarni keltirib chiqaradi. Ma'lumotlarni litsenziyalash diqqat bilan ko'rib chiqilishi kerak.

OpenAI Sora-ni ommaviy ravishda joylashtirishda ushbu muammolarni hal qilishda juda ehtiyot bo'lishi kerak. Umuman olganda, mas'uliyat bilan foydalanilganda, Sora ijodkorlik, vizualizatsiya, o'yin-kulgi va boshqalar uchun juda kuchli vositadir.

Video avlodning kelajagi AI

Sora generativ video AIda ajoyib yutuqlar ufqda ekanligini ko'rsatadi. Ushbu texnologiya tez sur'atlar bilan rivojlanishda davom etishi mumkin bo'lgan ba'zi qiziqarli yo'nalishlar:

• Uzoq muddatli namunalar – Tez orada modellar izchillikni saqlab, daqiqalar o‘rniga soatlab video yaratishi mumkin. Bu mumkin bo'lgan ilovalarni sezilarli darajada kengaytiradi.
• To'liq kosmik vaqt nazorati - Matn va tasvirlardan tashqari, foydalanuvchilar videoning yashirin joylarini to'g'ridan-to'g'ri boshqarishlari mumkin, bu esa kuchli video tahrirlash qobiliyatini ta'minlaydi.
• Boshqariladigan simulyatsiya - Sora kabi modellar matnli takliflar va o'zaro ta'sirlar orqali simulyatsiya qilingan dunyolarni manipulyatsiya qilishga imkon berishi mumkin.
• Shaxsiylashtirilgan video – AI individual tomoshabinlar yoki kontekstlar uchun moslashtirilgan noyob video kontentini yaratishi mumkin.
• Multimodal termoyadroviy - Til, audio va video kabi usullarni yanada qattiqroq integratsiyalashuvi yuqori darajada interaktiv aralash media tajribalarini ta'minlashi mumkin.
• Ixtisoslashgan domenlar – Domenga xos video modellar tibbiy tasvirlash, sanoat monitoringi, o‘yin dvigatellari va boshqalar kabi moslashtirilgan ilovalarda ustunlik qilishi mumkin.

Xulosa

bilan Zorox, OpenAI generativ video sun'iy intellektda portlovchi sakrashni amalga oshirdi va o'tgan yili o'nlab yillar uzoqda bo'lib tuyulgan qobiliyatlarni namoyish etdi. Ochiq muammolarni hal qilish bo'yicha ish davom etayotgan bo'lsa-da, Soraning kuchli tomonlari ushbu texnologiyaning bir kun kelib odamning vizual tasavvurini keng miqyosda taqlid qilish va kengaytirish uchun ulkan salohiyatini ko'rsatadi.

DeepMind, Google, Meta va boshqalarning boshqa modellari ham bu sohada chegaralarni kengaytirishda davom etadi. AI tomonidan yaratilgan videoning kelajagi nihoyatda yorqin ko'rinadi. Biz ushbu texnologiya ijodiy imkoniyatlarni kengaytirishini va kelgusi yillarda juda foydali ilovalarni topishini kutishimiz mumkin, shu bilan birga xavflarni kamaytirish uchun o'ylangan boshqaruvni talab qiladi.

Bu sun'iy intellektni ishlab chiquvchilar uchun ham, amaliyotchilar uchun ham hayajonli vaqt, chunki Sora kabi video yaratish modellari mumkin bo'lgan narsalar uchun yangi ufqlarni ochadi. Ushbu yutuqlarning ommaviy axborot vositalari, o'yin-kulgi, simulyatsiya, vizualizatsiya va boshqalarga ta'siri endigina ochilmoqda.