万字长文探索Sora的奥秘：15大视频能力、优缺点、应用场景和对产品经理的启示
Sora的出现，带给了许多行业的从业人员一些震撼。那么作为产品经理，你是否了解Sora的核心能力在哪里？这篇文章里，作者做了探讨，并且还讨论了Sora如何启发产品设计和创新路径。一起来看看吧。
探索Sora的15项核心能力，本文将带你全面了解这个AI视频生成器的技术优势、潜在局限，以及其在多个场景下的应用。对于产品经理而言，我们还将讨论Sora如何启发产品设计和创新路径。
无论你是AI技术的研究者、视频内容创作者，还是致力于产品创新的经理人，这篇文章都将为你打开一个新世界的大门，带你深入了解Sora的内部机制和外部应用，洞察未来趋势。
一、关于Sora
Sora是OpenAI在2023年2月发布的一款文本到视频生成模型。它能够根据描述性提示生成长达一分钟的视频，同时保持视觉品质并遵循用户提示。视频可以包含多个角色、特定类型的运动，以及主题和背景的准确细节。
文生视频（Text-to-Video）技术是指根据给定的文本描述自动生成视频的技术。这种技术可以创造出复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动。
OpenAI开发Sora的目的是为了教人工智能理解和模拟运动中的物理世界，并训练其帮助人们解决需要现实世界互动的问题。这意味着Sora不仅可以生成视频，还可以模拟物理世界中的运动，从而生成更加真实和有用的视频内容。
这就是OpenAI 称它为“世界模拟器”的原因。
二、Sora技术原理
首先简单概括一下Sora技术原理。
Sora是一种先进的视频生成模型，它能够根据文本提示生成相应的视频。它的工作原理可以简单地理解为两个主要步骤：编码和生成。
1. 编码
首先，Sora会将输入的视频数据进行压缩，将其转化为一种低维的潜在表示形式。这个过程有点像我们把一个复杂的物体分解成简单的零件，方便我们后续处理。然后，这些被压缩的数据会被进一步分解成时空区块，你可以把它们想象成视频的“基因”，包含了视频的所有基本信息。
2. 生成
接下来就是生成阶段。Sora利用扩散模型的思想，从简单的噪声信号出发，逐步添加细节和模式，最终生成复杂的新数据。这就像我们根据零件重新组装出一个新的物体，只不过Sora的版本更加复杂和高级。
在这个过程中，Sora还利用了变换器（Transformer）的技术，这是一种非常擅长处理序列数据的模型。无论是语言还是视频，都可以看作是由一系列高维向量组成的序列，而变换器则能够很好地预测下一个向量应该是什么。
总的来说，Sora的工作原理就是先将视频数据进行压缩和分解，然后利用扩散模型和变换器技术逐步生成新的视频内容。
Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，相信这一功能将成为实现 AGI 的重要里程碑。
三、Sora 视频能力清单
Sora 的能力到底多厉害？根据OpenAI披露的技术文档，盘点了14条之多，本文将针对每一条做更加深入的分析和理解，并且用通俗易懂的语言进行解释说明，并会增加该能力在可能的领域将有什么样的应用。看完本文，相信你一定会对 Sora 有更深刻的认识，并有可能结合自己的工作和生活，找到结合的场景，产生如何运用它的创意。
Sora能力清单：
- 长视频
- 多机位
- 多角色
- 多分辨率、任意宽高比尺寸
- 语言理解：准确遵循用户提示的高质量视频
- 图片+提示=视频
- 在时间上向前或向后扩展视频
- 无缝的无限循环视频
- 视频到视频编辑：零镜头改变输入视频的风格和环境。
- 连接视频：两个视频穿插衔接
- 图像生成能力：分辨率高达 2048×2048
- 3D 一致性
- 远程相干性和物体持久性
- 与世界互动
- 模拟数字世界
接下来，让我们来看看每一个能力的具体情况吧。
1. 长视频
首先要申明的是，这里的长视频，并不是电影电视剧级别的长视频，而是相比其他文生视频友商的 5s 、 10s、15s相比的，可以连续生成 1 分钟的长视频。
这个 1 分钟在大模型生成视频领域是什么概念呢？Sora之于视频生成领域有多大的进步呢？单单从生成长度这个维度来看，就已经是吊打之前所有的模型了。
可以看下图：
之前大火的Pika、Runway等模型只能生成3秒上下的视频，最长的例如Kaiber也是只能生成16s的长度。而Sora可以实现1分钟的视频生成。
虽然1min对于抖音来说，也就是平常的短视频，但是对于学界来说已经是突破的进展了。
2. 多机位
视频的多机位是指使用两台或两台以上摄影机，对同一场面同时作多角度、多方位的拍摄。
3. 多角色