OpenAI представила свое последнее творение искусственного интеллекта – Sora, революционный генератор преобразования текста в видео, способный создавать высококачественные связные видеоролики продолжительностью до 1 минуты из простых текстовых подсказок. Sora представляет собой огромный шаг вперед в области генеративного видеоИИ, возможности которого намного превосходят предыдущие современные модели.

В этом посте мы предоставим всестороннее техническое погружение в Sora – как она работает под капотом, новые методы, которые OpenAI использует для достижения невероятных возможностей Sora по генерации видео, ее ключевые сильные стороны и текущие ограничения, а также огромный потенциал, который Sora означает для будущее творчества ИИ.

Обзор Sora

На высоком уровне Сора принимает в качестве входных данных текстовую подсказку (например, «две собаки играют в поле») и генерирует соответствующее выходное видео с реалистичными изображениями, движением и звуком.

Некоторые ключевые возможности Sora включают в себя:

  • Создание видеороликов продолжительностью до 60 секунд в высоком разрешении (1080p или выше)
  • Создание высококачественных связных видеороликов с единообразными объектами, текстурами и движениями.
  • Поддержка различных стилей видео, соотношений сторон и разрешений.
  • Настройка изображений и видео для расширения, редактирования или перехода между ними.
  • Демонстрация новых возможностей моделирования, таких как согласованность 3D и долгосрочное постоянство объектов.

Под капотом Sora сочетает и масштабирует две ключевые инновации в области искусственного интеллекта — диффузионные модели и преобразователи — для достижения беспрецедентных возможностей генерации видео.

Технические основы Sora

Сора опирается на две революционные технологии искусственного интеллекта, которые продемонстрировали огромный успех в последние годы: модели глубокой диффузии и преобразователи:

Диффузионные модели

Диффузионные модели — это класс глубоких генеративных моделей, которые могут создавать высокореалистичные синтетические изображения и видео. Они работают, беря реальные обучающие данные, добавляя шум для их искажения, а затем обучая нейронную сеть поэтапному удалению этого шума для восстановления исходных данных. Это обучает модель генерировать высококачественные разнообразные образцы, отражающие закономерности и детали реальных визуальных данных.

Сора использует тип диффузионной модели, называемый вероятностная модель диффузии с шумоподавлением (ДДПМ). DDPM разбивают процесс создания изображения/видео на несколько более мелких этапов шумоподавления, что упрощает обучение модели обращению процесса распространения и генерации четких образцов.

В частности, Sora использует видеовариант DDPM под названием DVD-DDPM, который предназначен для моделирования видео непосредственно во временной области, обеспечивая при этом строгую временную согласованность между кадрами. Это один из ключей к способности Соры создавать связные и высококачественные видеоролики.

Трансформеры

Трансформаторы — это революционный тип архитектуры нейронных сетей, который в последние годы стал доминировать в обработке естественного языка. Трансформаторы обрабатывают данные параллельно в блоках, основанных на внимании, что позволяет им моделировать сложные долгосрочные зависимости в последовательностях.

Сора адаптирует преобразователи для работы с визуальными данными, передавая токенизированные фрагменты видео вместо текстовых токенов. Это позволяет модели понимать пространственные и временные отношения в видеопоследовательности. Трансформаторная архитектура Соры также обеспечивает когерентность на больших расстояниях, постоянство объектов и другие возможности моделирования.

Объединив эти два метода — использование DDPM для высокоточного синтеза видео и преобразователей для глобального понимания и согласованности — Сора раздвигает границы возможного в генеративном видео ИИ.

Текущие ограничения и проблемы

Несмотря на свои высокие способности, Сора все же имеет некоторые ключевые ограничения:

  • Отсутствие физического понимания – У Соры нет четкого врожденного понимания физики и причинно-следственных связей. Например, сломанные предметы могут «исцелиться» в ходе просмотра видео.
  • Непоследовательность в течение длительного времени – В образцах продолжительностью более 1 минуты могут накапливаться визуальные артефакты и несоответствия. Поддержание идеальной согласованности в очень длинных видеороликах остается открытой задачей.
  • Спорадические дефекты объекта – Сора иногда создает видеоролики, в которых объекты неестественно перемещаются или спонтанно появляются/исчезают от кадра к кадру.
  • Сложности с подсказками о раздаче – Совершенно новые подсказки, выходящие за рамки обучающего распределения Соры, могут привести к получению выборок низкого качества. Возможности Соры наиболее сильны вблизи ее тренировочных данных.

Для устранения этих ограничений потребуется дальнейшее масштабирование моделей, обучающих данных и новых методов. ИИ поколения видео еще предстоит пройти долгий путь.

Ответственная разработка искусственного интеллекта для создания видео

Как и в случае с любой быстро развивающейся технологией, наряду с преимуществами следует учитывать потенциальные риски:

  • Синтетическая дезинформация. Сора делает создание манипулируемых и фальшивых видео проще, чем когда-либо. Потребуются меры безопасности для обнаружения сгенерированных видео и ограничения вредного злоупотребления.
  • Предвзятость данных. Такие модели, как Sora, отражают предвзятость и ограничения данных обучения, которые должны быть разнообразными и репрезентативными.
  • Вредный контент. Без надлежащего контроля ИИ, преобразующий текст в видео, может создавать жестокий, опасный или неэтичный контент. Необходима продуманная политика модерации контента.
  • Проблемы интеллектуальной собственности. Обучение работе с данными, защищенными авторским правом, без разрешения поднимает юридические проблемы, связанные с производными работами. Лицензирование данных требует тщательного рассмотрения.

OpenAI необходимо будет внимательно отнестись к решению этих проблем при публичном развертывании Sora. Однако в целом, при ответственном использовании, Sora представляет собой невероятно мощный инструмент для творчества, визуализации, развлечений и многого другого.

Будущее искусственного интеллекта для создания видео

Сора демонстрирует, что невероятные достижения в области генеративного видеоИИ уже не за горами. Вот несколько интересных направлений, в которых может развиваться эта технология, поскольку она продолжает быстро развиваться:

  • Образцы большей продолжительности – Модели вскоре смогут создавать часы видео вместо минут, сохраняя при этом последовательность. Это значительно расширяет возможности применения.
  • Полный контроль пространства-времени – Помимо текста и изображений, пользователи могут напрямую манипулировать скрытыми пространствами видео, предоставляя мощные возможности редактирования видео.
  • Управляемое моделирование – Такие модели, как Сора, могут позволить манипулировать смоделированными мирами посредством текстовых подсказок и взаимодействий.
  • Персонализированное видео – ИИ может генерировать уникальный видеоконтент, адаптированный для отдельных зрителей или контекста.
  • Мультимодальный синтез – Более тесная интеграция таких модальностей, как язык, аудио и видео, может обеспечить высокоинтерактивный смешанный медиа-опыт.
  • Специализированные домены – Специализированные видеомодели могут преуспеть в специализированных приложениях, таких как медицинская визуализация, промышленный мониторинг, игровые движки и многое другое.

Заключение Сора OpenAI

С СораOpenAI совершила взрывной шаг вперед в области генеративного видеоИИ, продемонстрировав возможности, которые еще в прошлом году казались далекими от десятилетий. Несмотря на то, что работа над решением открытых проблем еще продолжается, сильные стороны Соры показывают огромный потенциал этой технологии, которая однажды сможет имитировать и расширять визуальное воображение человека в огромных масштабах.

Другие модели от DeepMind, Google, Meta и других также продолжат расширять границы в этой области. Будущее видео, созданного искусственным интеллектом, выглядит невероятно ярким. Мы можем ожидать, что эта технология расширит творческие возможности и найдет невероятно полезные применения в ближайшие годы, одновременно потребовав продуманного управления для снижения рисков.

Это захватывающее время как для разработчиков искусственного интеллекта, так и для практиков, поскольку модели генерации видео, такие как Sora, открывают новые горизонты возможного. Влияние этих достижений на средства массовой информации, развлечения, моделирование, визуализацию и многое другое только начинает проявляться.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

error: Content is protected !!