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Sora發(fā)布后的效果驚艷了AI圈。雖然之前也有不少模型可以實現(xiàn)文生視頻，但效果卻是不敢恭維。有Sora珠玉在前，在百度、訊飛這些國內AI先行者這里，誰會成為最好的文生視頻模型？

繼ChatGPT后，OpenAI又在文生視頻的領域中扔下了一顆深水炸彈，引爆了海內外AI圈。

2月16日，OpenAI的文字生成視頻模型——Sora首次面世。據(jù)介紹，Sora可以根據(jù)所輸入的prompt，直接輸出最高長達60秒的視頻，并且包含高度細致的背景、復雜的多角度鏡頭，以及富有情感的多個角色。

在OpenAI創(chuàng)始人阿爾特曼的社交網(wǎng)站上，其也放出了Sora生成的視頻，如下便是以“A bicycle race on ocean with different animals as athletes riding the bicycles with drone camera view”（一場在海洋上舉行的自行車比賽，不同的動物作為運動員騎著自行車，通過無人機攝像機視角進行拍攝）為提示詞生成的視頻。

此外，用更具體的prompt也可以獲得時長更久的視頻，如下便是以“一位時尚女性走在充滿溫暖霓虹燈和動畫城市標牌的東京街道上。她穿著黑色皮夾克、紅色長裙和黑色靴子，拎著黑色錢包。她戴著太陽鏡，涂著紅色口紅。她走路自信又隨意。街道潮濕且反光，在彩色燈光的照射下形成鏡面效果。許多行人走來走去”為提示詞生成的視頻。

上述兩個視頻，如果不告訴你它們是由AI生成的，誰又能辨別出來呢？

那么，OpenAI的首款文生視頻模型Sora是如何完成文生視頻的？其與Runway Gen-2、Pika等AI視頻工具相比，有著什么樣的進步，又有哪些不足？Sora的出現(xiàn)，會讓哪些行業(yè)出現(xiàn)翻天覆地的變化？對國內的AI企業(yè)，又有哪些啟示呢？

01 Sora的底層邏輯，其實和大語言模型相同？

要深入探索Sora的多方面特征，我們首先需從其技術根基著手。換句話說，我們最先需要明白的是，Sora生成視頻內容的背后，究竟是依托于怎么樣的技術實現(xiàn)的？

在當今的人工智能領域，大模型的發(fā)展都離不開Transformer架構。這一架構的核心思想是利用海量數(shù)據(jù)進行學習，以便在特定的目標場景中實現(xiàn)泛化效果，即通過分析先前的內容來預測后續(xù)的內容。

這種方法在文本生成領域中表現(xiàn)出色，因為文本數(shù)據(jù)的結構和標準相對一致。然而，對于視頻數(shù)據(jù)，情況就大不相同了。視頻數(shù)據(jù)包含了圖像內容、時間、顏色等多種維度的信息，如何將這些不同維度的因素有效結合，成為了構建AI視頻模型的關鍵挑戰(zhàn)。

在Sora項目的推進過程中，OpenAI深入思考并參考了大型語言模型的成功之道，即通過互聯(lián)網(wǎng)上的超大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練，以獲得通用的處理能力，從而成功將代碼、數(shù)字和各種自然語言進行了有效的統(tǒng)一處理。

而為了讓視覺數(shù)據(jù)模型繼承這樣的好處，Sora也采用了與大語言模型相同的思路，即LLMs既然可以使用token標記，那么Sora與采用類似于視覺領域中的token不就可以解決問題了嗎？

具體來看，Sora模型構建了Visual Encoder視頻壓縮網(wǎng)絡，將視頻轉換到低維空間Latent Space，然后將Latent Space分解成Patch表示，將視頻生成的任務轉化成通過已知Patch預測接下來的Patches的任務，然后通過Decoder將Latent還原成人類可理解的高像素視頻并拼接起來，最終生成目標視頻。

圖源：OpenAI-Sora技術文檔

也正是因為將視頻轉換成Patch表示，所以Sora模型并不像傳統(tǒng)的視覺模型那樣，需要被高寬比、分辨率、時間等因素限制，讓整個模型的范化能力和通用性變得更強，還支持更多的Prompt類型，完成圖生視頻、視頻擴展、多個視頻之間連接等功能。

與先前的文本生成視頻軟件如Runway、Pika和Stable Video等“前輩”相比，Sora不僅在技術層面取得了突破性的進步，視頻效果上更是實現(xiàn)了如代際碾壓般的降維打擊。

首先，最直接差距的便是視頻長度的提升，社交平臺上一位名為“Gabor Cselle”的博主將相同的prompt“美麗、白雪皚皚的東京熙熙攘攘，鏡頭穿過熙熙攘攘的城市街道，跟隨幾個人享受美麗的雪天，在附近的攤位購物，絢麗的櫻花花瓣隨著雪花隨風飄揚”輸入給Sora、Pika、Runway、Stable Video四個模型后，它們給出的結果是這樣的。

可以看到，當前主流的AI視頻生成軟件Pika、Runway和Stable Video視頻生成的時長普遍被限制在5秒內，在特定情況下，應用戶要求，這些平臺能擴展至16秒，這已是2024年以前AI生成視頻領域公認的最長時間紀錄。而Sora則突破常規(guī)，其獨特的能力允許它生成長達一分鐘的視頻，這一時長無疑將其置于行業(yè)絕對的領先地位。

而在簡單的時長增加外，Sora多鏡頭切換的能力，也讓人十分驚嘆。

眾所周知，在真正的視頻拍攝中，多鏡頭場景的拍攝并不是件易事，不僅需要多個機位共同參與，還需要在后期進行復雜的剪輯，所以過去的AI視頻大多都是單鏡頭出現(xiàn)，但Sora放出的文生視頻很多都出現(xiàn)了多角度的鏡頭切換，并可以在不停的切換之間實現(xiàn)拍攝對象的一致性，這都是其他AI視頻軟件無法完成的。

此外，Sora創(chuàng)造出的場景和角色，已經達到了以假亂真的地步，從各種細節(jié)上來看，都好像是真實拍攝的一般，譬如下圖人物的瞳孔、睫毛等細節(jié)處理，都看不出任何的AI味道。

盡管Sora在文本生成視頻的領域取得了顯著的進展，它仍然只是文生視頻革命的初步嘗試。OpenAI在其技術文檔中也坦誠，Sora存在不少局限性，例如，其無法準確地模擬許多涉及到交互的物理特性譬如玻璃破碎等，也會出現(xiàn)吃掉餅干一部分后餅干仍然完好無損的情況。

然而，盡管Sora距離完美還有漫長的道路，但它的問世已經在海外被廣泛視作第四次科技革命的一個里程碑。這可以類比于第一次工業(yè)革命中火車上首次應用蒸汽機，那一刻人們意識到，原本需要數(shù)日騎馬車完成的旅程，現(xiàn)在只需幾小時即可抵達。

360公司的董事長周鴻祎對Sora的評價更是高度肯定，他表示，“Sora不僅僅是一次簡單的嘗試，它所展示的，是大模型在理解和模擬真實世界方面取得的新成就和突破”，“就像做夢一樣”。 他甚至預言，Sora的出現(xiàn)可能會將通用人工智能（AGI）的實現(xiàn)時間從10年縮短至一到兩年，這無疑是對Sora以及人工智能未來潛力的極大認可和期待。

02 Sora，將顛覆這些傳統(tǒng)行業(yè)

OpenAI Sora的推出，讓我們見證了一個技術奇跡的誕生。這個能夠快速且優(yōu)質地將文字描述轉化為引人入勝視頻的AI工具，不僅僅代表著技術上的一次巨大飛躍，也預示著我們熟悉的許多行業(yè)即將面臨一場革命。

受其影響最大的行業(yè)，莫過于視頻行業(yè)大類下的諸多細分行業(yè)了。

目前，全球有超過60億人口是視頻工具和短視頻的用戶，而其中與視頻產業(yè)相關的從業(yè)者可能已經超過了將近10億人，占到了全球總人口的13%到14%，這些從業(yè)者涵蓋了影視行業(yè)、短視頻行業(yè)以及我們日常觸手可及的各種視頻展示領域，包括廣告制作等行業(yè)。隨著人工智能（AI）技術在視頻領域的融合與創(chuàng)新，這些從業(yè)者所在行業(yè)正在經歷一場由AI視頻技術引發(fā)的變革。

對于影視行業(yè)來說，AI視頻模型的出現(xiàn)，將極大地降低拍攝劇集的門檻。

博主快刀青衣發(fā)文表示，在與業(yè)內人士的溝通中，做了20年影視導演的陳坤看到Sora后說的第一句話是“要變天了”，第二句話是“我直到今天才慶幸自己是個導演”。

而在追問中，陳坤表示現(xiàn)在的影視行業(yè)，分工極其精細，很多工種和里面的從業(yè)者都是階段式配合，只有導演是需要從前期跟到后期的，然后去不停協(xié)調各個工種，從舞美、化妝、道具到燈光、攝像、攝影，從演員、編劇、劇務到動畫特效，可以說一個環(huán)節(jié)掉鏈子，整個戲就可能功虧一簣。而如果AI視頻按照現(xiàn)在的發(fā)展速度，至少很多簡單的鏡頭、群演、燈光布景等，都可以用AI去完成了。

可以說，那些過去需要拍一年，花費數(shù)千萬乃至上億的影視作品，在未來憑借AI的能力，或許只需要一個月時間，成本也將大幅壓縮，一變革不僅將對影視制作的效率產生深遠影響，更可能引發(fā)對從業(yè)者技能要求的重大轉變，未來有創(chuàng)意、會寫prompt的導演，或許才是最需要的人才。

如果說對于影視行業(yè)從業(yè)者來說，AI視頻模型是好幫手的話，那么對于廣告行業(yè)從業(yè)者來說，更像是一場突如其來的“滅頂之災”。

原本高度依賴人力創(chuàng)意和精細制作流程的廣告拍攝與后期制作，在AI技術的賦能下，得以實現(xiàn)大規(guī)模的效率提升與成本優(yōu)化。比如，以往制作一支高品質廣告片，從策劃、腳本撰寫、場景搭建、模特選擇到拍攝剪輯、特效合成等環(huán)節(jié)，可能耗時數(shù)月并耗費高昂預算。

而隨著AI視頻模型的應用，部分標準化及重復性高的工作內容，如背景替換、動態(tài)貼圖、群演模擬等，均可以借助AI快速生成，從而極大地縮短了項目周期。

同時，AI作為“無情的學習機器”，完全可以替代人類根據(jù)品牌需求自動生成多版本廣告創(chuàng)意，并通過機器學習不斷優(yōu)化傳播效果，這無疑將對廣告行業(yè)傳統(tǒng)的創(chuàng)意生產模式帶來前所未有的挑戰(zhàn)，試想，在未來的競標中，諸多友商報出數(shù)百萬元價格的時候，AI視頻廣告公司卻能以數(shù)十萬元甚至數(shù)萬元的成本完美解決用戶需求，誰又能中標呢？

可以說，對于廣告行業(yè)來說，AI視頻帶來的影響并不只是激烈的競爭，更意味著整個行業(yè)的組織模式與商業(yè)模式的重構。

此外，對于短視頻行業(yè)來說，可以生成一分鐘視頻的Sora，已經對短視頻從業(yè)者構成了極大的威脅。

在全球范圍內，無論是中國的抖音、快手、B站和小紅書等平臺，還是國際版的TikTok，短視頻內容消費正處于前所未有的高峰，而隨著Sora的出現(xiàn)，用戶現(xiàn)在能夠迅速制作出各種類型的視頻內容，未來稀缺的不再將是視頻拍攝或者剪輯的能力，只要擁有獨特的創(chuàng)意，便可輕松入局，也將會在短視頻行業(yè)中掀起另一場風暴。

在Sora這一技術現(xiàn)象的輻射范圍內，在其對視頻產業(yè)帶來的挑戰(zhàn)與變革之外，也正悄然為其他領域開辟出新的機遇。其中，算力行業(yè)自然首當其沖，受益于Sora驅動的AI視頻生成技術對強大計算能力的持續(xù)渴求，市場需求將迎來顯著增長。但此處先按下不表，轉而聚焦于另一個重要領域——安全行業(yè)。

海外研究界普遍認為，在AI視頻生成廣泛應用后，安全領域的革新將會是最受惠的方向之一。可以預見的是，隨著技術的發(fā)展和普及，市場上將涌現(xiàn)一大批專注于視頻真?zhèn)舞b別技術研發(fā)與服務的新興企業(yè)。這些公司將利用最先進的算法和技術手段，為全球范圍內的政府、企業(yè)和個人用戶提供視頻內容真實性驗證服務，以及相關的數(shù)據(jù)安防解決方案。

Sora帶起的這一波浪潮不僅會推動視頻認證技術本身的進步，還將帶動整個信息安全產業(yè)鏈的升級與完善，包括但不限于數(shù)字水印技術、深度學習檢測模型、區(qū)塊鏈存證等前沿技術的深度融合應用。一個全新的、圍繞視頻內容安全防護的生態(tài)系統(tǒng)也將在全球范圍內逐步構建起來，為維護信息社會的公信力與秩序提供有力支撐。

03 百度、訊飛與字節(jié)，誰能摘下國產Sora桂冠？

在探討了OpenAI的Sora模型與其對其他行業(yè)帶來的深遠影響之后，我們也該將視角轉向國內，關注一下中國企業(yè)在文生視頻領域的進展了。

年后A股開盤后，在Sora的催化之下，諸多概念股迅速升溫，當日當虹科技、中文在線、因賽集團等公司均以漲停收盤，盤后也有許多企業(yè)在投資者交流平臺交流相關進展。

其中，2月19日虹軟科技官微宣，其核心大模型技術引擎——虹軟ArcMuse再次升級。而此次升級將支持面向商拍的商業(yè)視頻自動生成。

據(jù)介紹，與Open AI Sora類似，虹軟ArcMuse大模型視頻生成基于diffusion-transformer技術架構，具備豐富多樣的創(chuàng)意力和想象力。通過圖像，ArcMuse大模型能夠捕捉到商品的細節(jié)特征、質感、色彩等方面的精確信息，生成更能展示商品真實面貌的動態(tài)商拍視頻。

而因賽集團則在與記者的交流中表示，其AIGC項目團隊按照計劃，將在三月進行文生視頻功能的開發(fā)，等待時機成熟后投入公測。

而在大模型的主流玩家行列里，字節(jié)跳動早在年初就發(fā)布了超高清文生視頻模型MagicVideo-V2。據(jù)悉，該模型輸出的視頻在高清度、潤滑度、連貫性、文本語義還原等方面，比目前主流的文生視頻模型Gen-2、Stable Video Diffusion、Pika1.0等更出色。

而就在前幾日，阿里云旗下魔搭社區(qū)（Model-Scope）上線文本生成視頻大模型。目前由文本特征提取、文本特征到視頻隱空間擴散模型、視頻隱空間到視頻視覺空間這3個子網(wǎng)絡組成，整體模型參數(shù)約17億。

但整體看下來，除去字節(jié)跳動的MagicVideo-V2有一定的水平之外，其他大多都處于一言難盡，甚至還無法看到效果的階段，同Sora的距離還有很遠很遠。

至于國內何時能復現(xiàn)Sora，復現(xiàn)過程中會遇到哪些問題，也有媒體采訪了某大模型團隊的工程副總裁。

在采訪中，對方表示，“Sora的’核彈效應’表現(xiàn)為業(yè)內廣泛認可，是視覺AI的’ChatGPT時刻’”，“但是Sora打通的這條道路并不神秘，總體上沒有很多超預期的技術，它是沿著大一統(tǒng)多模態(tài)大模型的既定路線，在工程上取得的一項成果，沒有改變既定的技術范式和設計理念?！?/p>

但對于國內大模型團隊的復現(xiàn)速度，他提醒道，“魔鬼在細節(jié)里，而細節(jié)在閉源模型的技術報告里幾乎沒有任何披露。追趕的速度也會由數(shù)據(jù)、算力和工程能力等硬約束。”

換一種說法便是，其實Sora實現(xiàn)文生視頻的大致思路和邏輯都已經在技術文檔中公之于眾了，但想要真正完成復現(xiàn)甚至超越，仍然需要考驗國內AI企業(yè)包括算力、數(shù)據(jù)和工程能力在內的諸多的綜合實力。

從這樣的角度來看，那最有望做出并肩甚至超越Sora模型的企業(yè)，也無外乎在大語言模型中領先的百度、科大訊飛。

百度其實在很久之前就推出了文生視頻的能力，在百度的百家號中，當用戶上傳文章之后，會有一部分文章被百度精選出來，自動生成視頻，而在最近也發(fā)布了一款名為“UniVG”的視頻生成模型，相關效果也位于除Sora之外的前列。

同時，百度作為國內深耕AI行業(yè)最深的企業(yè)，無論是算力的充足、數(shù)據(jù)的豐富還是工程能力的先進，都處于國內第一梯隊，只要其以正常的速度進行推進，那么百度版的能力更強的文生視頻模型，也將于未來不久上線。

除百度外，科大訊飛作為專精AI賽道的公司，也是大語言模型競爭中的佼佼者，1月底，星火認知大模型剛完成了V3.5的升級，并在華為的幫助之下，相關算力與工程能力得到了較快的提升。也有接近科大訊飛人士透露，科大訊飛目前內部已經開始文生視頻進一步攻關研發(fā)。

而在“傳統(tǒng)”領先的大模型企業(yè)外，字節(jié)跳動或將借助存儲數(shù)據(jù)的優(yōu)勢彎道超車。

字節(jié)跳動在短視頻和社交媒體方面的海量數(shù)據(jù)資源，使會其在文生視頻模型的研發(fā)上占據(jù)獨特優(yōu)勢。MagicVideo-V2的發(fā)布及其效果上的顯著提升，已經證明了字節(jié)跳動在該領域的技術實力與創(chuàng)新能力。

隨著火山引擎大模型服務平臺“火山方舟”的推出，以及與多家合作伙伴共建的生態(tài)體系不斷完善，字節(jié)跳動不僅能夠利用自身的龐大用戶基礎產生的實時、多樣的數(shù)據(jù)流進行訓練優(yōu)化，還有望通過高效的模型迭代和協(xié)同創(chuàng)新，在未來開發(fā)出能與Sora匹敵甚至超越的新一代文生視頻模型。

但這樣的優(yōu)勢也未曾不是一種包袱，作為數(shù)據(jù)層面最占優(yōu)勢的字節(jié)，又能否快速補上工程能力上的短板，摘下國內首個正式開放文生視頻的桂冠，仍需要時間來證明。

04 寫在最后

Sora的出現(xiàn)，無疑是AI領域的一次重大突破。它不僅展現(xiàn)了AI在視頻生成領域的巨大潛力，更為內容創(chuàng)作和多個行業(yè)帶來了全新的思考和機遇，抖音、Tiktok、B站、P站等視頻平臺，都需要重新審視自己的內容生態(tài)了。

而對于中國企業(yè)來說，Sora的出現(xiàn)既是挑戰(zhàn)也是動力，國內AI企業(yè)前方又出現(xiàn)了一個需要追趕的目標，百度、科大訊飛等在大語言模型中領先的企業(yè)，以及擁有海量數(shù)據(jù)資源的字節(jié)跳動，都應該加速了。

參考資料：

1.《OpenAI最新文生視頻模型Sora技術能力解密：基于Patch的數(shù)據(jù)規(guī)范性、多模態(tài)Prompt支持、物體持久性和遠程相干性能力》，Garvin Li；

2.《Sora模型發(fā)布，哪些行業(yè)要變天？》，IT魔術師；

3.《國內復現(xiàn)Sora能力幾何？李維：不存在跨不過的技術門檻》，中證金牛座；

4.《Sora技術文檔》，OpenAI。