卧槽，Open AI的大招终于来了，发布视频生成模型 Sora，从演示来看生成时长、运动幅度以及稳定性均碾压现在的所有生

卧槽，Open AI的大招终于来了，发布视频生成模型 Sora，从演示来看视频生成时长、运动幅度以及稳定性均碾压现在的所有视频生成模型。 Sora能够创作出长达一分钟的视频，不仅保证了视频的视觉质量，还能准确响应用户的指令。将在今天想有限的访问者开放。 模型优势： Sora能够创造出包括多个角色、特定动作类型以及对主题和背景的精确细节描述的复杂场景。这款模型不仅能理解用户在指令中提出的需求，还能洞察这些元素在现实世界中是如何存在和表现的。 这款模型对语言的理解非常深刻，使其能够精准地识别用户的指令，并创造出表情丰富、情感生动的角色。此外，Sora还能在同一视频内制作多个镜头，同时确保角色的形象和整体的视觉风格保持一致。 工作原理： Sora是一种扩散模型(diffusion model)，它通过从类似静态噪声的视频出发，逐步去除噪声，从而在多个步骤中生成视频。 Sora不仅能一次生成整个视频，还能延长已有视频的长度。我们通过使模型能够预见多个画面帧，解决了确保视频中主题即使暂时离开画面也能保持一致的难题。 Sora采用了类似于GPT模型的变压器架构(transformer architecture)，这为其带来了优异的扩展性能。 在Sora中，视频和图像被表示为一系列小块数据，称为“补丁”(patches)，每个补丁都类似于GPT中的“令牌”(token)。通过统一数据表示方式，我们能够在之前不可能的更广泛视觉数据范围内训练扩散变压器，包括不同的时长、分辨率和长宽比。 Sora基于DALL·E和GPT模型的研究成果。它采用了DALL·E 3中的重标记技术(recaptioning technique)，为视觉训练数据生成详细描述的标题。因此，模型能更准确地遵循用户在生成视频中的文字指令。 除了能从文字指令生成视频外，Sora还能将现有静止图像转化为视频，准确地动态展现图像内容并关注细节。此外，它还能扩展现有视频或填补视频中缺失的画面。 了解更多：

：阿里巴巴开发的高保真图像到视频生成开源模型 可以生成符合真实世界运动状态的

：阿里巴巴开发的高保真图像到视频生成开源模型 可以生成符合真实世界运动状态的视频 主要功能： 1、高保真视频生成：AtomoVideo可以从单一静态图像生成高保真的视频序列，视频中的内容不仅与原始图片保持高度一致，而且动作自然流畅。 2、动作强度和连贯性：AtomoVideo生成的视频具有自然流畅的动作和良好的时间连贯性。视频中的运动看起来既自然又符合逻辑，没有突兀或不自然的过渡。 为了让视频里的动作看起来自然，AtomoVideo引入了时间卷积和时间注意力模块，这些模块专门处理视频帧之间的时间关系，帮助模型预测下一帧画面的变化，从而实现连贯的视频动作。AtomoVideo会特别处理视频的时间信息，让图片中的物体像在真实世界那样随时间移动和变化。 3、个性化适配：AtomoVideo能够与不同的个性化文本到图像（T2I）模型兼容，无需进行特定调整，这让它能够广泛适用于各种场景。AtomoVideo还能结合文字描述来生成视频。比如，你给它一张静态的海边图片，并告诉它“海浪轻轻拍打沙滩”，它就能根据这个描述生成一段海浪真的拍打沙滩的视频。

是Google研究的一种新的移动端文本生成图像的方法，专为移动设备设计，是一种高效的潜在扩散模型，能够在半秒内生成高质量的512

是Google研究的一种新的移动端文本生成图像的方法，专为移动设备设计，是一种高效的潜在扩散模型，能够在半秒内生成高质量的512x512图像。 MobileDiffusion的设计遵循潜扩散模型，包括三个组件：文本编码器、扩散UNet和图像解码器。 MobileDiffusion通过优化模型架构，包括Diffusion UNet和图像解码器，展现了在计算效率上的出色表现，该技术有望在移动设备上推动快速图像生成体验，拓展了生成模型在提高用户体验和应对隐私问题方面的潜在应用。

a16z的一篇文章，详细盘点了现在人工智能视频生成领域的现状，看完就可以对这个领域有个大概的了解，感兴趣可以看看。

a16z的一篇文章，详细盘点了现在人工智能视频生成领域的现状，看完就可以对这个领域有个大概的了解，感兴趣可以看看。 他们列出了 2023 视频生成产品的时间表以及对应产品的详细信息。同时对视频生成目前需要解决的问题以及视频生成领域的 ChatGPT 时刻到来需要具备的条件进行了探讨。 下面是主要内容，也可以去链接看全文翻译： AI 视频领域目前需要解决的核心问题？ 控制：你能否控制场景中的事件以及“摄像机”的运动？对于后者，一些产品增加了可以让你进行缩放或平移摄像机，甚至添加特效的功能。至于前者 即动作是否如所描述的那样 这个问题更加棘手。这是一个关于基础模型质量的问题（模型是否能理解并执行你的提示）。 时间连贯性：如何确保在视频的不同帧之间，角色、物体和背景的一致性，防止它们在画面中突变或扭曲？这是目前所有公开的模型普遍面临的问题。 视频长度：如何制作时长超过几秒的视频片段？这个问题与时间连贯性密切相关。因为保持视频在几秒钟后仍具有一致性存在难度，许多公司限制了用户能生成的视频长度。 AI 视频领域的 ChatGPT 时刻何时到来，需要回答的几个问题？ 当前的扩散架构是否适合视频制作？ 目前的视频模型是基于扩散技术的：它们主要通过生成连续的帧并尝试创建时间上连贯的动画（采用多种策略实现）。这些模型没有对三维空间及物体间互动的内在理解，这就是扭曲或变形的原因。 高质量的训练数据将从何而来？ 训练视频模型比训练其他内容模态更加困难，主要原因是缺乏足够的高质量、有标签的训练数据。 这些用例将如何在不同平台或模型间区分开来？ 我们在几乎所有内容模态中观察到的现象是，没有一个模型能在所有用例中独占鳌头。 谁将主导视频制作的工作流程？ 在目前的情况下，除了视频本身的生成，制作一段优质的视频或电影通常还需要进行编辑。我们预计视频生成平台将开始引入视频编辑需要的附加功能。 翻译及原文链接：

OpenAI 发布介绍 Sora，文本转视频模型

OpenAI 发布介绍 Sora，文本转视频模型 OpenAI 发布介绍 Sora，文本转视频模型。Sora 能够创造出长达 60 秒的视频，展现高度详尽的场景、复杂的摄像机运动，以及多个角色充满活力的情感。 了解更多，请访问

快手再放大招！可灵真成世界第一视频生成模型了。

快手再放大招！可灵真成世界第一视频生成模型了。 发布一系列重磅更新： 基础模型升级，生成更高分辨率的视频 增加首尾帧控制 增加运镜控制，还有自动大师运镜 Web 端上线，限时免费 新模型的运动幅度和清晰度完全可以跟Gen3对标，同时美学表现也获得了提升。 控制方式更是吊打现有DiT模型。 Web端地址： Invalid media: