Sora技术原理详解：聚焦于短视频生成技术与大型模型应用

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随着互联网时代的飞速发展，短视频领域的火爆也同时涌现了很多的AI短视频生成技术，要说目前最火的文字生成视频技术，Sora技术肯定是其中最热门技术之一。Sora出场就直接达到了60秒的最大视频时长，并且生成的视频质量几乎可以媲美影视级的效果。Sora技术对于短视频的制作行业的影响显而易见。所以了解Sora并熟练使用它对于从事短视频行业的朋友们来说是非常重要的。今天主要带大家来了解一下Sora技术的原理，给大家比较深入的分享一下Sora技术的神秘面纱。

一、Sora技术介绍

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Sora是OpenAI推出的一项尖端的人工智能技术，特别在于其能将文本直接转化为视频内容，代表了“文生视频”领域的一大飞跃。

2024年2月16日，OpenAI官方发布了“文本生成视频”（text-to-video）的大模型工具，Sora（利用自然语言描述，生成视频）。Sora技术的发布，让AI生成视频的高度一下子被Sora技术拉高了很多，业内的朋友都知道Runway Pika等文本生视频工具，此前都还在突破几秒内的连贯性，而Sora已经可以直接生成长达60s的一镜到底的连贯视频。 二、Sora技术原理介绍

Sora技术的其核心原理结合了扩散模型、Transformer架构和多模态学习的特点。主要包括一下几个方面。

2.1 扩散模型（Diffusion Model）

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Sora从一个噪声分布开始，逐步迭代地去除随机性，逐渐将初始的随机像素转化为具有清晰内容和结构的视频帧。这个过程类似于图像生成工具DALL-E的工作方式，但扩展到了连续的视频帧生成。

Diffusion 扩散模型是一种生成模型，它的基本原理包括两个主要步骤：前向扩散过程和反向去噪扩散过程。

前向扩散过程是一个逐渐向数据中添加噪声的过程。从原始数据开始，模型会在每个时间步长向数据中添加一定的噪声，直到数据最终变成纯噪声。这个过程是固定的，并且与可学习的参数无关。前向扩散过程可以看作是一个马尔科夫链，即每个时间步长的状态只与上一步的状态有关。

反向去噪扩散过程是一个逐渐从噪声中恢复出原始数据的过程。这个过程是通过训练一个神经网络来实现的，该网络学习从纯

噪声开始，逐步去除噪声，最终得到真实的数据样本。在每个时间步长，模型会预测当前噪声状态的条件分布，并基于这个分布生成下一个状态，直到最终得到原始数据。

使用现实生活当中“厨房里做面包”的案例讲解

a.前向扩散过程：面粉变面团的“混乱之旅”

就像是烘焙时，你从一袋干净、分明的面粉开始。随着水、酵母等原料逐渐加入并混合（这就好比添加噪声），面粉慢慢变成了粘稠、难以辨认的面团。在这个过程中，面粉的原始状态逐渐消失，取而代之的是一团看似无序的混合物。这一步就像是前向扩散，原料按照固定顺序加入，每一次添加都基于之前的状态，最终形成了与原始面粉截然不同的形态。

b.反向去噪扩散过程：从面团找回面粉的“精准还原”

接下来的挑战在于，如何从这块面团中重新分离出面粉和其他原料？这就好比反向去噪过程。在这里，你有一个超级聪明的机器，它通过学习知道怎样逐步“解构”面团，分离出面粉、水分、酵母等成分，最终尽可能接近地恢复出原始的面粉状态。机器在每个步骤中都要做出精准判断，预测下一步应该分离出什么，直到恢复出最原始的材料。

简单来说，扩散模型就像是先将信息或数据“揉成一团”，然后通过智能学习的方法，一步一步地将它“解开”，还原出清晰、有意义的内容。

2.2 空间时间补丁（Spacetime Patches）

Sora在视频生成领域的独特性源自其采用的“时空补丁”（Space-Time Patches）技术，这是一种高度先进的内容合成方法。与传统文本到视频的直接转换模型不同，Sora通过分析和重组时空补丁来构建视频内容，这些补丁本质上是视频序列中的四维信息单元，整合了空间维度上的视觉场景（what）与时间维度上的动态变化（when）。

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Sora中的时空潜图块表征（来源：OpenAI）

举个简单的例子

想象一下，你正在用乐高积木搭建一个描述家庭一天幸福生活的小视频。每一块乐高积木，你可以看作是一个小小的“空间时间补丁”，它不仅代表了画面中的一个部分，比如餐桌上的一个苹果或者爸爸看书的动作，而且还记录了这一幕在时间轴上的瞬间状态，就好比苹果从没有人碰，到被小孩拿起来咬了一口的变化过程。

在Sora技术中，这些“空间时间补丁”就是它用来创造视频的魔法积木。它不直接把文字指令变成一个个静态的画面，而是把整个故事拆分成许多这些含有空间和时间信息的小片段。每个片段都包含了画面的一部分信息，以及这一部分如何随时间变化的秘密。

2.3 视频压缩网络

Sora技术的核心亮点之一在于其创新的视频压缩网络，这一突破性设计专为高效处理视频数据而生。不同于传统方法对视频逐帧处理或简单应用时间层拓展，Sora从零开始训练了一种先进的自编码器架构。这一自编码器的精妙之处，在于能够同时在时间和空间两个维度上对视频进行深度压缩，就如同一位技艺高超的织锦匠，能在不破坏图案完整性的前提下，将庞大的织锦巧妙折叠收纳入小巧的锦盒中。

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低维/压缩隐空间扩散（来源：NVIDIA）

工作原理上，Sora接收原始视频作为输入，随后通过一系列精心设计的神经网络层，提炼出一个高度浓缩的潜在表示。这一过程不仅大幅度降低了视频的数据体积，还神奇地保持了视频内容的关键信息和视觉质量。压缩后的“视频精华”，如同视频的灵魂，蕴含了视频的所有动态美感和细节，却只需原先数据量的一小部分存储空间。

该技术对于提升视频处理速度、减少存储成本以及在有限带宽下传输高清视频内容具有非常重要的价值。

2.4 多模态混合模型

Sora是一款融合了大语言模型和文图生成器的先进AI技术。其核心功能在于通过大语言模型解析用户输入的文本指令，尽可能准确的理解用户提问的意图，然后将其转化为视频生成的详细指导条件。接着，文图生成器根据这些条件快速生成高质量的视频文件。这种结合不仅提升了视频生成的智能化水平，也使得内容创作更加灵活多样，满足用户个性化需求。

三、Sora技术的应用场景

四、Sora技术的优点

4.1 优点

● 强大的视频生成能力：Sora能够根据用户提供的文本描述生成长达60秒的高质量视频。

● 复杂场景和角色生成：能够生成包含多个角色、特定运动类型以及主题精确、背景细节复杂的场景，生成比较符合预期的视频内容。

● 深入的语言理解能力：Sora拥有深入的语言理解能力，能够准确解释提示并生成能表达丰富情感的角色。

● 支持多镜头生成能力：Sora可以在单个生成的视频中创建多个镜头，同时保持角色和视觉风格的一致性。

● 支持静态图像生成视频：Sora支持从现有的静态图像开始，准确地动画化图像内容，或者扩展现有视频，填补视频中的缺失帧。

● 物理世界模拟能力：Sora展示了人工智能在理解真实世界场景并与之互动的能力，能够模拟真实物理世界的运动。

4.2 缺点

● 目前未开放：OpenAI并未向外正式开放Sora的使用，只向部分专业人员提供访问权限。

● 存在局限性：Sora技术理解复杂场景的物理原理、因果关系、空间细节和时间推移上还是有很大的提升空间。

● 混淆空间细节：Sora有时会混淆左右等空间细节，难以精确描述随着时间推移发生的事件。 五、总结

Sora凭借强大的文本转视频能力，对于未来整个视频行业以及其他领域的影响是巨大的，尽管目前Sora技术还处于未开放阶段，但其展现出的强大功能和广阔前景已经引起了业界的广泛关注。随着技术的不断发展和完善，相信不久之后Sora就会正式推向公众。