然而，Sora所引发的轰动效应并非仅仅停留在其生成视频的时间长度和清晰度上，更在于OpenAI在AIGC领域的颠覆性突破——Sora不仅能够生成高质量视频，更是模拟构建了一个与现实物理世界紧密相关的视觉。
据OpenAI官方技术报告披露，Sora被定位为“世界模拟器的视频生成模型”，旨在通过扩展视频生成技术探索构建通用物理世界模拟器的可能性。尽管Sora的具体技术原理和细节尚未全面公开，且目前尚未开放公测，但我们可以从已公布的技术资料以及AI专家、学者的深度分析中窥见其处理多样化视觉数据的卓越能力。
首先，我们尝试以人类理解世界的方式来对比解读Sora的工作机制。如同人类大脑能将各种来源、风格迥异的信息片段进行统一理解并构建心中画面一样，Sora通过自我学习的方式，理解并吸收了来自全球各地、不同设备拍摄的数百万级图片和视频数据，这些数据无论在分辨率、宽高比还是色彩深度方面都存在巨大差异。OpenAI为此研发了一套创新方法，将这些多元化的视觉数据转换为模型可以理解和操作的统一表示形式。
与众不同的是，Sora摒弃了传统的U-Net架构，转而采用Transformer架构，这一设计大大提升了模型的扩展性和适应性，使其在处理视觉信息时能够像人一样模拟构建一个独立的世界。借鉴大语言模型在互联网规模数据训练中的成功经验，Sora同样通过大规模训练获得了广泛的能力。
Sora的核心技术流程包括使用“视频压缩网络”对输入数据进行降维处理，并进一步将其分解成“空间时间潜在补丁”，以此确保无论原始视频具有何种长度、分辨率或风格，都能转化为一致的内部格式供模型理解与操作。这就像把一幅幅复杂的拼图拆解成一个个含有独特景观、颜色和纹理的小卡片，使得Sora能够在接收到文本条件提示后，依据时间和空间维度逐步构建出与文本描述相符的视频画面。
Sora生成视频的关键机制则依赖于一种名为“文本条件化Diffusion模型”的核心技术。形象地说，这就像是根据特定主题，如“描绘一座花园”，在一片混乱无序的画布上逐步添加和优化笔触，最终形成一幅细致精美的花园画卷。在这个过程中，文本提示充当主题引导，而Diffusion模型则通过数百次渐进式的迭代过程，逐步将随机噪声视频转变为目标，从而实现高度创新性和多样性的视频生成。相较于Runway、Stable Video Difusion等平台仍停留在基于像素级别的视频构建阶段，Sora凭借其对多样化视觉数据的深入理解和高效处理，能够跨越语言与视觉之间的鸿沟，将抽象的文字描述精准转化为生动具体的视频。这一革新不仅体现了AI在自然语言理解上的长足进步，更为视频创作和视觉艺术产业开辟了前所未有的广阔前景。
尤其值得关注的是，Sora演示中生成的“小狗玩雪”场景活灵活现，与类似定格动画效果的其他平台相比，展现了显著优势。这也让许多人对于AGI时代的临近充满期待，甚至有行业领袖如360董事长周鸿祎预测，Sora的发布可能将AGI实现的时间从十年缩短至一年以内。
尽管Sora是否真正标志着通往AGI大门的开启尚待时间验证，但毋庸置疑的是，它必将对视频制作、游戏画面等行业产生深远影响。以往制作电影特效和游戏建模所耗费的巨大人力物力，如今在Sora所代表的新一代技术驱动下，或将迎来更为高效便捷的解决方案。正如OpenAI展示的一段《我的世界》游戏视频那样，只需简单提及“Minecraft”，Sora便能无缝融合虚拟与真实，实现高保真地模拟呈现游戏世界的动态景象。
总结而言，Sora作为一款具备模拟物理世界及与LLM深度融合潜力的视频生成模型，无疑将在通向AGI的道路上树立起一座新的里程碑。本文由@楠説原创发表于人人都是产品经理，未经许可，请勿转载。题图选自Sora生成的精彩视频片段，生动诠释了这款革命性模型的独特魅力与无限可能。
