最近有很多用戶都會在網上看到有關sora的消息，sora軟件能夠通過智能運算來幫助用戶進行ai視頻的制作，能夠根據用戶的要求制作視頻內容，那么sora具體有什么作用呢？具體的用法是什么呢？想必各位小伙伴對于sora有什么作用和軟件用法教程介紹等內容都有非常多的疑惑，那么接下來就和小編一起去到正文中一探究竟吧！

　　sora軟件用法教程介紹

　　1、Sora 是什么?

　　那么，Sora 到底是什么呢?

　　發布的首個文本生成視頻模型“Sora”，該模型通過接收文本指令，即可生成長達60秒的短視頻。

　　2、Sora 的優勢和不足

　　2.1 現實世界擬真

　　教人工智能理解和模擬運動中的物理世界，目標是訓練模型，幫助人們解決需要現實世界交互的問題。

　　讓機器能夠像人類一樣，對世界產生一個全面而準確的認知。這一特性使得AI視頻生成更流暢、更符合邏輯。

　　這個可以看文章后面官網的視頻，基本上看不出來是AI制作的，很逼真。

　　2.2 長視頻能力

　　Sora 可以生成長達一分鐘的視頻，同時保持視覺質量并遵守用戶的提示。

　　這個能力應該是當前所有文本生成視頻模型所不具備的，在 Sora 沒出來之前，文本生成視頻領域的大哥應該是 Runway，但是Runway也只能生成4秒長的視頻，用戶可以將其最多延長至16秒，是AI生成視頻在2023年所能達到的最長時長紀錄。

　　為啥生成視頻難?視頻一秒目前大概是16幀左右，兩秒就要生成32張圖片，而且圖片之間還要有連貫的邏輯。

　　2.3 多角色、更細節、更準確

　　Sora 能夠生成具有多個角色、特定類型的運動以及主題和背景的準確細節的復雜場景。

　　該模型不僅了解用戶在提示中要求的內容，還了解這些東西在物理世界中的存在方式。

　　2.4 情感豐富、多鏡頭

　　Sora 模型對語言有深刻的理解，使其能夠準確地解釋提示并生成表達生動情感的引人注目的角色。

　　Sora 還可以在單個生成的視頻中創建多個鏡頭，以準確保留角色和視覺風格。

　　2.5 復雜場景難模擬、空間細節容易混淆——弱點

　　Sora 目前難以準確模擬復雜場景的物理特性，并且可能無法理解因果關系的具體實例。例如，一個人可能會咬一口餅干，但之后，餅干可能沒有咬痕。

　　Sora 模型還可能混淆提示的空間細節，例如，左右混淆，并且可能難以精確描述隨時間推移發生的事件，例如遵循特定的相機軌跡。

　　2.6 檢測誤導內容

　　Sora 團隊還在構建工具來幫助檢測誤導性內容，例如檢測分類器，可以判斷視頻何時由 Sora 生成。

　　文本分類器將檢查并拒絕違反我們使用政策的文本輸入提示，例如那些請求極端暴力、色情內容、仇恨圖像、名人肖像或他人 IP 的提示。

　　還開發了強大的圖像分類器，用于查看生成的每個視頻的幀數，以幫助確保在向用戶顯示視頻之前，這些視頻符合我們的使用政策。

　　其實這是所有AIGC工具的通病，這個也是合規的重要評判標準之一。

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