文｜新莓daybreak yuanyuan
編輯｜翟文婷
Sora面世半個多月，這個深水炸彈的后續(xù)效應依然強烈。
Open AI 發(fā)布的這個文生視頻模型，緊跟著 Google 發(fā)布 Gemini 1.5 的消息，讓支持百萬級 token 的 Gemini 黯然失色，幫助OpenAI在科技圈成功「搶 C」，一躍成為視頻模型屆的 GPT 3.5 時刻。
畢竟，當Runway、Pika 等同類視頻模型的創(chuàng)作上限還在 10 秒左右時，Sora 已經能夠生成 60 秒的精致視頻，可以一鏡到底、切換視角，無論是背景還是主人公的表情，都擁有豐富的細節(jié)。關于Sora是否會殺死剪映的輿論甚囂塵上。
目前 Sora 還沒有對公眾開放，但昨天，已經有創(chuàng)作者拿到了測試資格，并發(fā)布了自己嘗試的三個視頻。
在「測評電子產品的年輕人」這個視頻中，光影細膩，人物和置景真實，美中不足的是他的右手有六根手指。
此外，Sora 在理解物理時會遇到困難，特別是在腿部/行走方面。在 Sora 生成的小狗行走視頻中，腿部經常交叉并合并在一起。
雖然 OpenAI 發(fā)布了 Sora 的技術報告，但其中并未涉及技術細節(jié)。
我們能知道的是，Sora 又是一次 OpenAI 式的典型勝利，是技術選型、訓練數據、資源優(yōu)化等各個環(huán)節(jié)的細節(jié)優(yōu)化，組合成了一次效果超出預期的質變。就像 Sam Altman 之前解釋為什么 GPT 會比其他的大模型更好，是因為 OpenAI 堆了「一百萬個小技巧」。
去年年初，ChatGPT 發(fā)布后，海內外大廠爭先恐后地發(fā)布文本大模型，熱鬧非凡，生怕落隊；這次 Sora 發(fā)布后，只有海外版剪映、Stability AI 跟進發(fā)布了文生視頻產品的測試版。
其他公司也許是暗中跟進，或是謹慎觀望，除了網紅李一舟蹭蹭熱點，還沒有誰站出來敢說，要做中國版Sora。
追，還是不追？
ChatGPT 發(fā)布后，大公司和初創(chuàng)企業(yè)紛紛加入百模大戰(zhàn)；現在 Sora 已經發(fā)布半個多月了，此前的盛況沒有再次出現。
一周之后，Stability AI 開放了Stable Video的公測，但或許是服務器爆滿的緣故，功能不夠穩(wěn)定。生成的視頻最值得稱道的是清晰度，但仍然沒有大幅度的視角切換，畫面主體也沒有太多動作，只有背景動了起來，給人的感覺仍然是「會動的圖片」。
字節(jié)剪映海外版也上線了文生視頻的功能，同樣反響不佳，主要是因為等待的時間過長。網友測試發(fā)現，一個視頻的生成要等待 1800 分鐘。
有人工智能算法工程師分析，同等參數的視頻模型，比大語言模型所需要的算力要多幾十倍。業(yè)界流傳，Sora 的參數規(guī)模在 10B 到 30B 之間，其所需的算力或許與千億級的大語言模型差不多。
有趣的是，騰訊和阿里巴巴雖然沒有跟進視頻模型的發(fā)布，卻紛紛第一時間在自己的技術賬號上發(fā)布了對 Sora 的技術拆解；其中，阿里巴巴達摩院所發(fā)布的文章題目叫做《復刻 Sora 有多難？》，并在文末表示，「我們期待視頻生成領域的 LLaMa ，以及更加普惠的開源視頻生成技術。」
AI 初創(chuàng)企業(yè) Hugging Face 認為，視頻模型的三大挑戰(zhàn)是算力、數據、指令模糊性。要想做到物體和空間的一致性，往往伴隨著高昂的計算成本；高質量的視覺數據集也比文本的更為稀缺。此外，生產讓模型更容易理解視頻的 Prompt，會比語言模型、文生圖模型難度更大。
此外，Sora 是一個憑借直覺和概率驅動的模型，而不是靠精確計算的公式驅動的模型。有人總結道，「Sora 可以像一個普通人一樣，通過直覺去理解物理世界，也能解決很多問題，但它沒有辦法像物理學家一樣造出火箭這種東西?！?/p>
無論如何，Sora 跟 GPT 3.5 一樣，驗證了技術方向的可行性，視頻模型的性能未來會隨著參數量、數據大小和計算量的增加而提高。
又一次降維打擊？
硅谷投資機構 a16z 統計，截止去年年底，市面上共有 21 個公開的視頻模型，其中包括 Runway、Pika、Stable Video Diffusion 等等。
然而，第一個出圈的還是 Sora，核心依然是它遠超預期的效果。以往幾秒鐘的 AI 視頻，給人的感覺還是「會動的圖片」，而 Sora 則展現了對真實世界的理解力和還原力，還有對虛擬場景的充沛想象力。
Sora 官網發(fā)布的幾十個視頻 Demo 中，有在東京街頭散步的女人、在咖啡杯里航行的海盜船、在雪原上走過的猛犸、無人機視角拍攝的海浪拍打峭壁、華麗的紙藝海底世界、維多利亞冠鴿的微距特寫，其視頻主體和環(huán)境的一致性令人震撼。咖啡杯里航行的海盜船這個 Demo 里，水面的波紋、船的運動軌跡，很好地遵循了現實世界的物理規(guī)律。
阿里巴巴達摩院的分析認為，Sora 的智能涌現，體現在它的三位一致性、長距離連貫性和物體持久性、與世界互動的能力、對數字世界的模擬。
雖然 Sora 對復雜的物理預測還顯得力不從心——比如，一個人咬了一口餅干，但餅干上并沒有出現咬痕，但許多從業(yè)者認為，這是 AI 真正理解世界的開端，隨著模型能力的持續(xù)提升，它對物理世界的理解和還原會更加準確。
此外，OpenAI 不僅公布了 Demo 視頻，同時公布了每一個 Sora 生成視頻的指令，方便大家嘗試其他產品后，對比效果。
盡管外界擔心其他文生視頻初創(chuàng)企業(yè)的命運，但創(chuàng)始人們表現出的興奮卻遠遠大過恐懼。
Runway CEO Cristóbal 感慨技術進步的速度，過去需要以年計算的技術進步，現在壓縮到了月的維度，他預測技術將會更快地進化，每天、甚至每個小時，都可以涌現出新的技術實現。Pika 創(chuàng)始人郭文景也在媒體采訪中表示，「（Sora）是一個振奮人心的消息，我們準備直接沖，將直接對標Sora?！?/p>
去年 8月，OpenAI 對外披露了首次收購行為。
被收購公司 Global Illumination，開發(fā)了一款名為 Biomes 的開源大型多人在線沙盒游戲，類似于瀏覽器上運行的《我的世界》。當時就有人指出，借助開放式游戲中玩家的交互，OpenAI 通過這次收購，能為 AGI 構建真正的數據集；也有人猜測，OpenAI 將會推出游戲或視頻模型產品。
從 Sora 的效果看，或許這次收購的確對 Sora 的訓練數據優(yōu)化有一些幫助。
世界模擬器？
「Sora 是能夠理解和模擬現實世界的模型的基礎，我們相信這一功能將成為實現 AGI 的重要里程碑?！筄penAI 在技術報告的最后寫道。
ChatGPT 是思維世界的模擬器，Sora 是物理世界的模擬器，出門問問 CEO 李志飛評論，「OpenAI 的科學家們果然一直有著創(chuàng)世的沖動?！?/p>
有技術人員猜測，Sora之所以具備強大的能力，得益于模型和數據。
首先，與 Runway、Pika 的技術路線不同，Sora 使用了基于 Transformer 的擴散模型（Diffusion Model），可以通過自注意力機制（Self-attention）來學習視頻數據中各個元素塊之間的關系，并模擬數據的擴散過程，生成高質量的視頻輸出。
其次，Sora 能將不同類型的視覺數據，轉化成統一的視覺補丁（Patch）。Patch 之于 Sora，就像 token 之于 ChatGPT。ChatGPT 把各種語言、編程代碼都切分為 token，Sora 把圖片、視頻都切割為 patch。
OpenAI 認為，將視覺數據統一處理，將帶來兩點好處：首先是采樣的靈活性，通過統一的數據表示，Sora 可以靈活處理不同寬高比的視頻內容。其次是更好的構圖效果。在原始寬高比的視覺數據上進行訓練，Sora 可以更好地學習和理解構圖，使得生成的內容更符合人類的視覺習慣和審美標準。
如同 ChatGPT 在專業(yè)領域的能力，還比不過詳細定義規(guī)則的小模型一樣，Sora 雖然對物理世界有一定理解，并擁有更強大的泛化能力，但它與此前的物理仿真模擬相比，預測價值仍然有限。
比如，物理仿真模型可以預測汽車在相撞時的反彈效果和形變，但 Sora 無法發(fā)揮這樣的作用。OpenAI 官網發(fā)布的 Demo 也表現出，Sora 無法很好地模擬玻璃杯破碎時的動態(tài)，混淆了玻璃破碎和液體溢出的順序，倒下的玻璃杯甚至與桌面融為一體。
英偉達的研究人員Jim Fan認為，這有兩種可能的解釋：一是模型之所以犯這樣的錯誤，是因為它根本不學習物理，只是簡單地縫合像素；二是模型實現了一個內部的物理引擎，但這個引擎還不夠好，就像 Unreal Engine v1 在流體和可變形物體等物理模擬方面比 v5 要差得多，渲染效果也差得多，并且不符合物理規(guī)律。他本人更傾向于第二種解釋。
但模型能力的提升是可預見的，因為人類生產視覺數據的速度前所未有地加速了：全世界遍布攝像頭，每人每天都在用智能手機采集這個世界。這將成為模型理解世界的通路。此外，UE 5 也可以模擬多角度的高清視頻，讓模擬出來的視覺數據更加優(yōu)質。
從 Sora 中我們不難看出，頭部玩家 OpenAI 的思路是「集中力量辦大事」：專注提高模型的能力，只進行輕度的產品化。畢竟，能生產 60s 視頻的模型，要比添加了很多細碎功能、復雜按鈕的視頻產品震撼多了。此外，誰也無法預測模型智能程度的提升曲線，產品設計的節(jié)奏很可能追不上模型進步的速度。
當下對于大模型公司來說，模型能力才是最好的增長手段。不僅SLG（Sale-lead growth）顯得過于原始，甚至PLG（Product-lead growth）也有些過時，我們正在迎來一個MLG（Model-lead growth）的時代。