Пускането на OpenAI Sora предизвика както вълнение, така и загриженост в различни области, включително наука, изкуство и политика. Въпреки че качеството на видеата, генерирани от Sora, несъмнено е впечатляващо в сравнение с предишните AI-генерирани видеа, все още съществуват основни недостатъци, които трябва да бъдат адресирани, преди технологията да може да бъде ефективно използвана в производството.
За съжаление, OpenAI предостави ограничена информация за моделите, задвижващи Sora. Все пак е известно, че Sora използва дифузионни и трансформаторни архитектури и е бил обучен на голяма скала благодарение на обширните изчислителни и данни на OpenAI. Въпреки това има игриви подбадривания между изследователи, като един посочва, че OpenAI използва отворени изследвания от други без да споделят своите.
Въпреки че Sora произвежда изключителни резултати, все още показва знаци и артефакти, които разкриват липсата му на разбиране за света. Въпреки че се отличава в улавянето на детайлите в отделни сцени и обекти, често нарушава основните принципи на физиката и причинно-следствената връзка. Обекти могат внезапно да се появят, мащабите могат да са грешни, различните обекти могат да се смесват. Симулациите на крайнични действия са особено проблематични, като крака и ръце се извиват по неестествен начин. Освен това моделът има затруднения с точната симулация на сложни сцени и пространствени детайли.
Увеличаването на моделите е един подход за адресиране на тези ограничения, както е виждано с предишни модели, базирани на трансформатори. Все пак, тази опция е скъпа и основно достъпна за компании със значителни финансови и изчислителни ресурси. Алтернативно, изследването на различни техники и методи за обучение може да подобри текущия модел. Пример за този подход е начинът, по който GPT-4 разшири GPT-3 чрез усилване на обучението от човешки обратна връзка и по-добри данни за обучение. Докладът на OpenAI за Sora навежда на използването на синтетични данни за анотиране на обучителни примери, техника, която може да бъде допълнително разширена с допълнителни ресурси.
Друго потенциално решение включва преоформяне на генеративните модели или комбинирането им с други системи, за постигане на по-точни резултати. Например, изходът на Sora може да бъде подаден на невронно поле на излъчване (NeRF), за да се генерира 3D карта на видеото, която след това може да бъде доразработена с помощта на физически симулатор като Unreal Engine. Други генеративни модели, като StyleGAN, също могат да бъдат използвани за модифициране на осветлението, стила и други аспекти на крайния резултат.
Заключително, въпреки че OpenAI Sora представя революционни постижения в AI-генерираните видеа, все още има значителни предизвикателства за преодоляване. Чрез изследване на различни подходи, използване на напредъци в обучителните техники и комбиниране на модели с други системи, възможно е да се реализира потенциалът за истински реалистични и точни AI-генерирани видеа. Това е вълнуващо време за областта, с безброй възможности за допълнителни иновации и прорыви на хоризонта.
Често задавани въпроси:
1. Какво е OpenAI Sora?
OpenAI Sora е AI модел, който генерира видеа, използвайки дифузионни и трансформаторни архитектури. Той е бил обучен на голяма скала чрез изчислителните и данните на OpenAI.
2. Стават ли впечатление видеата, генерирани от Sora?
Да, видеата, генерирани от Sora, са неоспоримо впечатляващи в сравнение с предишни AI-генерирани видеа.
3. Има ли някакви ограничения на възможностите на Sora?
Да, Sora показва знаци и артефакти, които указват неговото липса на разбиране за света. Той често нарушава основните принципи на физиката и причинно-следствената връзка, с внезапно появяващи се обекти, грешни мащаби и смесени обекти. Симулациите на крайни действия са проблематични, а сложните сцени и пространствени детайли са трудни за модела да симулира точно.
4. Как могат да бъдат адресирани тези ограничения?
Един подход е увеличаването на моделите, както е виждано с предишни модели, базирани на трансформатори. Все пак, тази опция е скъпа и основно достъпна за компании със значителни финансови и изчислителни ресурси. Друг подход е изследването на различни техники и методи за обучение, като укрепване от усилване на обучението от човешки обратна връзка и анотиране на синтетични данни.
5. Могат ли генеративните модели да бъдат преоформени или комбинирани с други системи за по-добри резултати?
Да, комбинирането на изхода на Sora с невронно поле на излъчване (NeRF) за генериране на 3D карта на видеото и нейното допълнително разработване с физически симулатор като Unreal Engine е едно потенциално решение. Други генеративни модели като StyleGAN могат също да бъдат използвани за модифициране на осветлението, стила и други аспекти на крайния резултат.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br