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Sora到底牛在哪 | AI爆發的大趨勢下,普通人真正該學的是什么

王嵐 ? 來源:jf_23355247 ? 作者:jf_23355247 ? 2024-03-06 22:46 ? 次閱讀

Sora炸裂了的地方,在于它能理解自然語言,知道那個畫面該是怎么樣的,它學習很多視頻內容(大力出奇跡,需要很多算力),而且一上來就是能制作60s的視頻,剛好是短視頻的需求,之前的AI視頻生成的時間都很短(幾秒鐘).

就說Sora有多火吧,生成的視頻上線一個,瘋傳一個。

明顯能看出來Sora生成的視頻中的各項細節都讓人驚嘆,一如去年的ChatGPT,Sora被認為是AGI(通用人工智能)的又一個里程碑時刻。

一.sora的出現可以如何看待:

對于許多行業來說,都應該關注Open AI和sora這些人工智能相關的產品

尤其是對設計領域來說,比如以前做logo、做海報、宣傳冊、做操作視頻剪輯、拍攝等等相關的行業。

其一是思考,面對這些新技術、新工具,對自己有哪些挑戰,應對策略是什么。

其二是結合,基于自己當前的業務,哪些可以利用這些技術進行結合,從而提升自己的效率和業務場景。

比如美圖秀秀、稿定設計、剪映等產品,就基于AI立馬推出了相關的產品。

(PS:目前 openai 官方還未開放 sora 灰度,不過根據文生圖模型 DALL·E 案例,一定是先給 ChatGPT Plus 付費用戶使用,需要注冊或者升級 GPT Plus 可以看這個教程:升級 ChatGPT Plus 的教程,一分鐘完成升級)

二. 以終為始地看,AI爆發的大趨勢下,普通人真正該學的是什么?

我覺得有三點:講故事的能力、結構化思考力和內容專業力。

1. 講故事的能力

以文生視頻為例,先不說Sora,很多人連Pika、Runway都用不利索。

用文字描述一件事、一個觀點、一個訴求并不難,但描述一段畫面、一個場景、一則完整故事,對絕大多數人是極高的門檻。

Sora不會讓影視行業失業,正相反,如果視頻生成的AI技術持續普及,會讓真正會寫故事的人發揮才能,而不是受限于影視行業的潛規則而灰心放棄。

2. 結構化思考力

很多寫Sora的文章,都在講它在模型算法、算力涌現、物理模擬上的創新。對我而言,會更驚訝它在訓練視頻數據時,以一種結構化提示詞方法,解決了視頻標注問題:

“We first train a highly descriptive captioner model and then use it to produce text captions for all videos in our training set”

本質上看,無論是B端訓練數據,還是C端和大模型對話,都用到了結構化表達能力。包括那些所謂“Sora培訓”,其實教你的也是怎么寫好提示詞。舉個例子,對這樣的場景:

該怎么描述呢?一個在沉思的老爺爺?一個戴眼鏡的老爺爺?一個在咖啡廳發呆的老爺爺?可能大部分人想到這兒就結束了。但更加結構化的描述可以是:

主體人物::一位 60 多歲留著胡須的白發老人

鏡頭景別:臉部特寫

背景環境:巴黎的一家咖啡館

人物狀態:注視著窗外行走的人們,一動不動陷入沉思,后又抿嘴微微一笑

人物細節:穿著一件羊毛大衣和一件紐扣襯衫、頭戴棕色貝雷帽,戴著眼鏡,像是個教授

環境細節:金色的燈光和背景中的巴黎街道和城市

鏡頭技術:景深、35 毫米電影膠片,有電影感

具備寫出上述提示詞的能力,才能真正發揮多模態技術的價值。這背后蘊含著的,就是結構化總結和思考能力。

有句話很形象,寫提示詞就像客戶講brief,能把需求說清楚,就離正確答案不遠了。

3. 內容專業力

這點又說回到創作者本身,我比較喜歡楊遠騁老師(「躺島」和「新世相」聯合創始人)的一個觀點:

最大的影響會是出現新的創作者,會出現完全不在人們視野里的新的內容偶像,他們有非常好的品位、思維方式和世界觀,但受限于表達技術,在過去卻連基本的視頻制作能力都不具備。

Koji,公眾號:十字路口CrossingSora 喧囂過后,理性浮現 | 我問出了這 5 位頂級創作者的真實想法

是的,除了上文提到的講故事能力。如果你具備對“好內容”的理解力,懂得怎樣更合理地設計腳本、做分鏡、上特效、畫故事板、運鏡、調度、選角、布景、調光、配音、后期等等,AI就是你發揮想象力最好的幫手。能用好 AI 的人,一定能做出更好作品、獲得更多收入。

因此我堅定地認為,這波AI趨勢,對高潛力的作家、畫手、設計師、編劇等創作者,是絕對的利好。如果你也想從中獲益,先把“創作一部好內容”作為目標學起來吧。

總的來講,我認為圍著Sora去追新聞沒啥必要。能跳出對Sora本身鋪天蓋地的宣傳,去思考這背后該真正掌握的技能是什么。用結構化思維去訓練講故事的能力,成為一名優秀創作者,才是值得為此付出時間的。

三、sora原理常見問題及解答:

Q:訓練數據的一個 clip 中如果有場景/鏡頭的切換,那 casual 3D CNN 還是會和過往的幀都有關系嗎?

A:訓練數據中大概率是有:一個 clip 有鏡頭/場景的切換。如果有切換,那么使用 casual 3D CNN 可能會帶來問題:在切換前后的內容是不同的,不僅會增加模型訓練難度,也會帶來瑕疵。這個可能就直接訓練了,通過相應數據的訓練就能解決。


Q:訓練數據的來源?

A:大家猜測有 1)youtube 的視頻。2)Shutterstock,之前有公告:Shutterstock 擴大與 OpenAI 的合作伙伴關系,簽署新的六年協議以提供高質量的訓練數據:渲染引擎的數據,這個網絡上大家貼出了一些間接證據。渲染引擎的數據能夠針對性地模擬出很多符合 3D 一致性、物理一致性的數據,對于模型的訓練應該有很好的幫助。


Q:輸出變長的長度、分辨率和長寬比是如何做到的?

A:1. diffusion 過程中,輸入的 noise tokens 就添加 factorized positional embedding。比如最直接的實現方式,每個 token 對應有三個數字(t, h, w)分別表示時間、長和寬,然后添加相應的 position embedding 去區分。

訓練的時候也采用了變長的長度、分辨率和長寬比。這些 examples 模型在訓練的時候見過。

這樣,可以做到技術報告中提到的:At inference time, we can control the size of generated videos by arranging randomly-initialized patches in an appropriately-sized grid。

審核編輯 黃宇

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