Sora「翻车」：猴子长出鹦鹉尾巴，物体学会「穿墙术」
「一只鹦鹉飞过青翠的哥斯达黎加丛林，然后降落在树枝上与一群猴子一起吃一块水果的俯视图；黄金时段，35毫米胶片。」这是彭博社给到 OpenAI 研究人员的提示词，后者使用这些提示词在 Sora 上创建了场景。
23日，彭博社联系 OpenAI 对 Sora 进行了测试，从结果来看， Sora还未到「黄金时段」。
在给到的四句提示语中，由于时间限制，Sora 团队只将其中两句提示词生成了视频。
问题出现了。
在时长仅有10秒的视频中，一只鹦鹉在丛林中飞翔，乍看正常，细看就会发现，鹦鹉的翅膀在飞过猴子时会扭曲，并且，提示语中之要求「一只鹦鹉」， Sora 输出的视频里却出现了好几只，并且，视频中一只猴子的臀部似乎还有一条鹦鹉的尾巴。这么看，似乎有点「翻车」即视感。
Sora生成的鹦鹉与猴子｜视频来源：彭博
对此，OpenAI 研究科学家 Bill Peebles （比尔·皮布尔斯）也对彭博承认了这一点，「确实片段中到一些奇怪的动作。」
在The Verge 截取发布在TikTok上的这段由 Sora 生成的视频片段中同样可以看到一些不合理的情况，包括物体相互穿过、变形，这背后反映的是 Sora 在还不能够准确理解和呈现物体的物理特性：篮球穿过篮筐的侧面，狗在走路时相互穿过，手的形状也有点奇怪。
篮球穿过篮筐的侧面｜图片来源：TikTok
狗在走路时相互穿过｜图片来源：TikTok
YouTube上也有一位博主更为详细地解析了 Sora 产出的视频中存在的问题，与The Verge展现的类似，除了狗狗似乎在互相穿过身体的那支视频，在一只柯基犬的 vlog 里，有一只海鸥飞到了相机前却又突然消失，随后画面里又出现了另一只，以怪异的方式在行走；在一个建筑工地的视频里，一辆叉车似乎可以不受周围物体的影响轻松通过。此外还有一个生日派对的场景，参与者的表情和动作看起来都有种说不出的诡异感。
看起来，虽然 Sora 可以生成出色的视频，但当场景复杂时，它可能会给出一些不符合现实场景的动作。OpenAI 官方也表示，Sora 还有很长的路要走，有很多技术挑战需要解决——包括前面提到的身体部位的杂乱问题和对物理学的理解水平。
OpenAI 在 Sora 的技术报告中指出，Sora 作为视频生成模型在模拟现实世界时面临一系列挑战和局限性。具体来讲，Sora 在技术层面存在以下主要局限：
- 物理交互的准确性：Sora 在模拟一些基本的物理交互现象时存在不足，例如无法准确模拟玻璃破碎等物理现象。
- 对象状态变化的一致性：在模拟如进食等交互时，Sora 可能无法产生正确的物体状态变化，导致视频中出现不连贯的视觉效果。
- 长期样本的连贯性：在生成较长时间跨度的视频样本时，Sora 可能会出现连贯性问题，导致视频中出现不自然的过渡或物体的突然变化。
- 物体的自发出现：Sora 有时会在视频中自发地生成物体，这些物体可能与场景不匹配或在逻辑上不合理。
- 手部和身体部位的处理：Sora 在处理手部和身体部位时存在问题，如手部可能表现得不自然或与其他物体发生不真实的交互。
- 计算资源的需求：Sora 生成视频需要较多的计算资源和时间，这限制了其在实时或快速响应场景中的应用。
- 模型的泛化能力：尽管 Sora 在某些特定场景下表现出色，但它在泛化到新场景和处理多样化输入方面可能还有待提高。
- 视频编辑和扩展的能力：虽然 Sora 能够执行一些视频编辑任务，如扩展视频或改变场景设置，但这些功能可能在复杂场景中表现不佳。
由于上述技术局限，在让外界惊鸿一瞥后，Sora 的短暂「翻车」似乎也并不令人意外。
作为一款文本转视频模型，Sora 采用了Diffusion transformer技术（包括特征提取、编码、序列组合等多个步骤）。
与大模型处理文本的原理类似，Sora将视频内容分解成一系列patch（视觉编码块），这些patch类似于视频的视觉词汇，然后，它会对这些patch进行降维处理，以便于分析和理解，在这一过程中，Sora通过去噪技术，从带有噪声的patch中预测出清晰的原始图像信息，最终合成为连贯的视频。换句话说，Sora 的训练过程类似于人类的认知过程，这一点让它极大地优化了视频生成的效果。
随着技术的突破，问题会解决。对于推新飞快的 OpenAI 来说，应该用不了很久。