Недавно мир технологий увидел две значительные инновации в сфере ИИ для создания контента — это модели Sora и V-JEPA. В этой статье подробно рассмотрю модель Sora от OpenAI и её потенциал, а также те вызовы, с которыми предстоит столкнуться индустрии контента.
Prompt: Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meadow, their long wooly fur lightly blows in the wind as they walk, snow covered trees and dramatic snow capped mountains in the distance, mid afternoon light with wispy clouds and a sun high in the distance creates a warm glow, the low camera view is stunning capturing the large furry mammal with beautiful photography, depth of field.
Sora: новая эра в производстве видео
Sora — это новая модель от OpenAI, которая генерирует видео на основе текстовых подсказок. Эта модель демонстрирует удивительные примеры видео, где в одном случае можно увидеть танцующего мультяшного кенгуру, а в другом — завораживающие кадры с видом дрона на волны, разбивающиеся о скалы в прибрежной зоне Гарей Пойнт Бич в Биг-Сур. Sora обещает изменить правила игры в производстве видео, позволяя создавать сложные сцены с множеством персонажей и тщательно проработанными деталями.
Пользователи смогут просто задать текстовую подсказку, и Sora создаст соответствующее видео. Как и другие модели, такие как Google Gemini и DALL-E, Sora демонстрирует способность не только понимать запрос пользователя, но и «понимать» физическую реальность объектов и сцен, которые она создает.
На момент написания книги Sora еще не была доступна широкой публике, и много вопросов остаётся открытыми, в том числе, на каких именно наборах данных обучена эта модель. Например, некоторые эксперты, такие как доктор Джим Фан из Nvidia, предполагают, что для обучения Sora используются синтетические данные из игровых движков. Другие, например Стефано Эрмон из Стэнфорда, считают, что OpenAI могла бы использовать подход сжатия данных в более компактное «латентное представление», что позволило бы уменьшить вычислительные затраты при генерации видео.
OpenAI утверждает, что архитектура Sora основана на трансформерах, что позволяет создавать видео с высоким разрешением. В процессе обучения качество видео существенно улучшается, когда вычислительные мощности наращиваются. Примеры, представленные OpenAI, показывают разницу в качестве видео на разных этапах обучения, и она действительно впечатляет.
Технологические вызовы и возможные приложения
Одним из ключевых вопросов, связанных с Sora, является вычислительная мощность, необходимая для создания видео высокого разрешения. Чем сложнее сцена и длительнее видео, тем больше ресурсов потребуется для генерации контента. Это поднимает вопрос: станет ли Sora доступной для массового использования, и если да, то как это будет организовано? Возможно, модель будет доступна в виде платного веб-сервиса или мобильного приложения.
Тем не менее, с технологической стороны, возможности Sora представляются огромными. Пользователи смогут создавать высококачественные короткие, а возможно, и длинные видео, которые раньше были доступны только профессиональным студиям с большими бюджетами. Это может значительно снизить барьеры для входа в сферу создания видео, что создаст новый виток в цифровом творчестве.
Однако, как и с любой другой технологией, с Sora возникают и потенциальные угрозы. Генеративные модели могут использоваться для создания контента, который нарушает этические нормы или права интеллектуальной собственности. Без правильных ограничений и инструментов контроля, Sora может быть использована для создания видео, содержащих насилие, сексуально откровенные сцены или даже подделки с использованием защищённого авторским правом контента.
Эти риски уже поднимались на протяжении последних нескольких лет в контексте развития генеративного ИИ. Поэтому внедрение таких технологий, как Sora, должно сопровождаться строгими правилами, которые предотвратят злоупотребления.
Заключение
Вне зависимости от всех вызовов и рисков, Sora представляет собой захватывающую технологическую новинку. Возможность создания видео с высокой детализацией и сложными сценами на основе простых текстовых запросов изменит индустрию производства контента. Мы с интересом будем следить за тем, как OpenAI будет развивать Sora, и какие шаги будут предприняты для её интеграции в более широкий рынок.
Основной вывод этой главы: Sora открывает огромные возможности для создания видеоконтента, но требует продуманных механизмов контроля и регулирования, чтобы избежать её использования в неблагоприятных целях.
Пользователи смогут просто задать текстовую подсказку, и Sora создаст соответствующее видео. Как и другие модели, такие как Google Gemini и DALL-E, Sora демонстрирует способность не только понимать запрос пользователя, но и «понимать» физическую реальность объектов и сцен, которые она создает.
На момент написания книги Sora еще не была доступна широкой публике, и много вопросов остаётся открытыми, в том числе, на каких именно наборах данных обучена эта модель. Например, некоторые эксперты, такие как доктор Джим Фан из Nvidia, предполагают, что для обучения Sora используются синтетические данные из игровых движков. Другие, например Стефано Эрмон из Стэнфорда, считают, что OpenAI могла бы использовать подход сжатия данных в более компактное «латентное представление», что позволило бы уменьшить вычислительные затраты при генерации видео.
OpenAI утверждает, что архитектура Sora основана на трансформерах, что позволяет создавать видео с высоким разрешением. В процессе обучения качество видео существенно улучшается, когда вычислительные мощности наращиваются. Примеры, представленные OpenAI, показывают разницу в качестве видео на разных этапах обучения, и она действительно впечатляет.
Технологические вызовы и возможные приложения
Одним из ключевых вопросов, связанных с Sora, является вычислительная мощность, необходимая для создания видео высокого разрешения. Чем сложнее сцена и длительнее видео, тем больше ресурсов потребуется для генерации контента. Это поднимает вопрос: станет ли Sora доступной для массового использования, и если да, то как это будет организовано? Возможно, модель будет доступна в виде платного веб-сервиса или мобильного приложения.
Тем не менее, с технологической стороны, возможности Sora представляются огромными. Пользователи смогут создавать высококачественные короткие, а возможно, и длинные видео, которые раньше были доступны только профессиональным студиям с большими бюджетами. Это может значительно снизить барьеры для входа в сферу создания видео, что создаст новый виток в цифровом творчестве.
Однако, как и с любой другой технологией, с Sora возникают и потенциальные угрозы. Генеративные модели могут использоваться для создания контента, который нарушает этические нормы или права интеллектуальной собственности. Без правильных ограничений и инструментов контроля, Sora может быть использована для создания видео, содержащих насилие, сексуально откровенные сцены или даже подделки с использованием защищённого авторским правом контента.
Эти риски уже поднимались на протяжении последних нескольких лет в контексте развития генеративного ИИ. Поэтому внедрение таких технологий, как Sora, должно сопровождаться строгими правилами, которые предотвратят злоупотребления.
Заключение
Вне зависимости от всех вызовов и рисков, Sora представляет собой захватывающую технологическую новинку. Возможность создания видео с высокой детализацией и сложными сценами на основе простых текстовых запросов изменит индустрию производства контента. Мы с интересом будем следить за тем, как OpenAI будет развивать Sora, и какие шаги будут предприняты для её интеграции в более широкий рынок.
Основной вывод этой главы: Sora открывает огромные возможности для создания видеоконтента, но требует продуманных механизмов контроля и регулирования, чтобы избежать её использования в неблагоприятных целях.