【惊艳全场的Sora：视频生成领域的GPT-3时刻】
    Sora，这一新兴的视频生成模型，以其颠覆性的表现，在全球范围内迅速蹿红。其产出的每一个视频作品几乎都能在短时间内疯传，即便是“失败案例”也令人着迷不已。学术界也因此沸腾起来，众多业界权威纷纷发表评论，纽约大学助理教授谢赛宁（ResNeXt）直言不讳地指出，Sora将彻底改写整个视频生成技术领域；英伟达高级研究科学家Jim Fan更是将其誉为视频生成的“GPT-3时刻”。
    随着技术报告的发布，关于Sora的讨论愈发激烈，由于报告中并未对所有细节做出详尽解释，专家们只能根据现有信息进行推测。有人猜测Sora可能是一个基于数据驱动的物理引擎，并建立在DiT模型之上，参数量或仅为30亿左右。
    Sora的核心魅力在于其创新的扩散模型架构与Transformer相结合的设计。作为一个能够在不同时长、分辨率和宽高比的视频及图像上训练的模型，Sora采用了一种名为“时空补片”的独特技术，以统一各种视觉数据的表现形式。通过视频压缩网络降低数据维度，将视频转化为时空补片，从而实现对不同规格视频的有效处理。
    此外，OpenAI的研究发现，扩散型Transformer同样可在视频生成领域实现高效扩展，这意味着随着训练资源的增加，Sora生成样本的质量显著提升。更值得一提的是，Sora在视频多样化上的卓越表现，无论是不同分辨率、时长还是宽高比，它都能够游刃有余，且在构图布局方面更为精细，能够完整保留场景元素而不仅仅是裁剪成正方形输出。
    在语言理解能力上，Sora借鉴了DALL·E 3中的重新标注技术，并结合GPT的提示转换机制，使得其文字理解与响应能力尤为出色。尽管如此，有关核心技术创新如“补片”设计的具体，官方报告并未深入展开，这也引发了广大网友和专家们的热烈讨论与猜想。
    谢赛宁教授分析认为，Sora可能是在扩散Transformer——DiT的基础上构建，采用了VAE架构作为视频压缩网络，并估计其参数量大约为30亿个。而英伟达AI科学家Jim Fan则提出另一种观点，他认为Sora更像是一个数据驱动的物理引擎，模拟现实或幻想世界，通过去噪、梯度下降等方法学习复杂的渲染、直观物理、长镜头推理和语义基础等。
    与此同时，OpenAI凭借Sora在全球范围内引发的高度关注，估值飙升至800亿美元，一跃成为全球第三高估值的科技初创公司，仅次于字节跳动和SpaceX。然而，在此荣耀时刻，OpenAI申请注册“GPT”商标却因名称过于通用而未能成功。
    值得注意的是，在Sora发布的同一时期，Stability AI发布了其SVD 1.1版本，但随后却火速删除了相关推文，引起网友热议。这场由Sora引领的视频生成技术热潮，不仅让人们对OpenAI的未来充满期待，也让其他相关企业如剪映看到了新的发展方向，甚至激发了在线教育市场的敏锐商机。Sora的横空出世，无疑预示着视频生成技术的新纪元已然开启。