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最近Sora爆火，有不少”脑子快“的人开始磨刀霍霍，准备割韭菜了。甚至就连官方公布的Sora视频+Prompt，都能拿出来卖钱。
不得不说，玩儿得真是溜。想学习更多 Sora＋ChatGPT+AI、GPTs 最新干货、知识、案例，可以复或留言“ChatGPT”，也可点击【阅读原文】。今天这篇内容，我们整理了OpenAI官方最新公布的全部48条Sora视频+背后完整的 Prompt。总计11000多字，全部都放这里了，直接拿！48条视频，包括：🌟 视频时间超值！🔥 您将获得两条宝贵的60秒教学内容，每一条都是精华浓缩，助您快速掌握技能。📚 不要错过提升效率的机会，立即行动吧！💪 记得关注我们，获取更多专业教程哦！🏆 SEO优化提示：使用关键词”视频教学”、”技能培训”和”时间管理”，同时保持信息连贯性和吸引力。
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√ 29条＜20s的视频。
目前，Sora还未真正向大众开放，只有一些视觉艺术家、设计师、电影制作人、OpenAI员工获得了Sora访问权限。（切记：不要被人割韭菜）
Sora的第一句话
我们正在教授人工智能理解和模拟运动中的物理世界，目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题
专业人士（辅助工具）
网上有人说导演，制片人等会失业。我认为可能让他们更加不可能失业。导演制片人设计师具备的人类的审美能力与细节把控是生成式AI没有的，这种能力也会更加值钱
理解物理世界
物理世界纷繁复杂，这里的表述只说了了解物理世界的存在方式，并不是理解物理世界的运行原理，注意区别。理解它这可能是openAI的终极目的，但任重而道远
Sora目前具备的功能
文字生成视频
单视频中创建多镜头，镜头转换
单张图片生成视频
Sora的缺点
它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理：如果你告诉sora”一个10kg滑块给定向右的一个100N的力，让其在光滑的轨道上匀速运动。生成视频”。请问Sora生成的视频是匀速还是变速？估计还是匀速的，因为它不能理解牛顿第二定律。
可能无法理解因果关系的具体实例：官网的描述有提到，一个人可能咬了一口饼干，但之后饼干可能没有咬痕。所以无法理解因果关系
混淆提示的空间细节，例如混淆左右
难以精确描述随着时间推移发生的事件，例如遵循特定的相机轨迹：此处我们学测绘的狂喜，有关空间，位置等信息那肯定是越准越好，sora无法对这个精确反而能体现出测绘的价值
我认为可能存在批判性思想不足的问题。过分服从指令(过分服从指令)：如果你告诉一个正常人”一个10kg滑块给定向右的一个100N的力，让其在光滑的轨道上匀速运动”。正常人会回答你，这不可能，因为对物体作用了一个力了之后不可能匀速。因为人具备批判性思维，但是AI暂时没有进化成这样，你让他匀速就会匀速，可能也不会考虑内在的物理原理。
产权保护问题严重（生成式人工智能的通病）：此处有C2PA元数据做标签，但是感觉没什么用，因此技术的发展未来必定会推动法律的完善。知识产权问题的保护应该受到重视！
不可生成内容
极端暴力、性内容、仇恨图像、名人肖像或他人 IP 的文本输入提示
C2PA元数据（ 内容来源和真实性联盟）
类似于AI的数据标签，涉及到版权问题。AI 虚假信息的问题在未来只会越来越严重，不论文本、图片还是音频、视频，将来都要想办法解决声明、标注和识别问题
扩散模型（Diffusion Models）
“扩散模型或概率扩散模型是使用变分推理训练的参数化马尔可夫链，以在有限时间后生成与数据匹配的样本”
简而言之，扩散模型可以生成与其训练数据相似的数据。如果模型对猫的图像进行训练，它可以生成类似的逼真的猫图像。
扩散模型是深度生成模型，其工作原理是向可用训练数据添加噪声（高斯噪声）（也称为前向扩散过程），然后反转该过程（称为去噪或反向扩散过程）以恢复数据。模型逐渐学会消除噪声。这种学习的去噪过程从随机种子（随机噪声图像）生成新的高质量图像
Sora出现导致……
视频创作的门槛降低，少量自媒体从业者狂喜(特效相关)
对普通人影响不大（受限于算力消耗，普通人玩玩生成一个视频可能得花费成百上千元，可能还不会太满意，更多的应用场景可能在于企业的定制）
咱们先来瞅瞅OpenAI工作人员最新生成的视频：
刷新 
为了展示自身实力，OpenAI还在官网上直接放出了48个Sora生成且未经修改的视频。这些视频时长不等，8-60秒，画面质量符合提示词，效果炸裂。感兴趣的朋友可以去官网查看。
链接直达：https://openai.com/sora
文生视频模型Sora官方技术报告
我们探索了利用视频数据对生成模型进行大规模训练，研究结果表明，通过扩大视频生成模型的规模，我们有望构建出能够模拟物理世界的通用模拟器，这无疑是一条极具前景的发展道路。采样更灵活
Sora具备出色的采样能力，无论是宽屏1920x1080p视频、垂直1080×1920视频，还是介于两者之间的任何视频尺寸，它都能轻松应对。这意味着Sora可以为各种设备生成与其原始纵横比完美匹配的内容。更令人惊叹的是，即使在生成全分辨率内容之前，Sora也能以较小的尺寸迅速创建内容原型。而所有这一切，都得益于使用相同的模型。
图注：Sora可以为各种设备生成与其原始纵横比完美匹配的内容
改进构图与框架
我们的实验结果显示，在视频的原始纵横比上进行训练，能够显著提升构图和框架的质量。为了验证这一点，我们将Sora与一个将所有训练视频裁剪为方形的模型版本进行了比较。结果发现，在正方形裁剪上训练的模型有时会生成仅部分显示主题的视频。而Sora则能呈现出更加完美的帧，充分展现了其在视频生成领域的卓越性能。
图注：将所有训练视频裁剪为方形的模型相比（左），Sora能呈现出更加完美的帧
更多视频相关功能
在上述所有结果和我们的演示中，你可能已经注意到了文本转视频的示例。但Sora的功能远不止于此，它还能接受其他类型的输入提示，如预先存在的图像或视频。这种多样化的提示方式使Sora能够执行广泛的图像和视频编辑任务，如创建完美的循环视频、将静态图像转化为动画、向前或向后扩展视频等。值得一提的是，Sora还能在提供图像和提示作为输入的情况下生成视频。下面展示的示例视频就是基于DALL·E 2和DALL·E 3的图像生成的。这些示例不仅证明了Sora的强大功能，还展示了它在图像和视频编辑领域的无限潜力。
视频：一只戴着贝雷帽、穿着黑色高领毛衣的柴犬生成视频
一幅逼真的云朵图像生成视频，上面写着“SORA”；在一个华丽的历史大厅里，一股巨大的浪潮达到顶峰，并开始崩散，两个冲浪者抓住时机，巧妙地在海浪表面飞驰Sora不仅具备生成视频的能力，更能在时间维度上实现向前或向后的无限扩展。以下三个视频便是从同一生成视频片段出发，逐步向后扩展的示例。尽管它们的起始部分各异，但结局却出奇地一致。视频：这些视频的起始部分各异，但结局几乎相同这充分展示了Sora在时间扩展方面的强大功能，甚至能创造出无缝的无限循环视频。视频：Sora甚至可以创造出无限循环视频随着扩散模型的发展，我们已经开发出多种方法来编辑基于文本提示的图像和视频。在此，我们将其中一种名为SDEdit 32的技术应用于Sora。这项技术赋予了Sora转换零拍摄输入视频风格和环境的能力，为视频编辑领域带来了革命性的变革。
新的模拟能力
在大规模训练过程中，我们发现视频模型展现出了许多令人兴奋的新能力。这些功能使得Sora能够模拟现实世界中的人物、动物和环境等某些方面。值得注意的是，这些属性的出现并没有依赖于任何明确的3D建模、物体识别等归纳偏差，而是纯粹通过模型的尺度扩展而自然涌现的。视频：人物和场景元素在三维空间中始终保持一致Sora还能够模拟人工过程，比如视频游戏。它可以在高保真度渲染世界及其动态的同时，用基本策略控制《我的世界》中的玩家。这些功能都无需额外的训练数据或调整模型参数，只需向Sora提示“我的世界”即可实现。这些新能力表明，视频模型的持续扩展为开发高性能的物理和数字世界模拟器提供了一条充满希望的道路。通过模拟生活在这些世界中的物体、动物和人等实体，我们可以更深入地理解现实世界的运行规律，并开发出更加逼真、自然的视频生成技术。
链接直达：https://openai.com/sora
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