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Sora是一种文本到视频模型，可显着推进深度学习、自然语言处理和计算机视觉的集成，将文本提示转换为详细、连贯、栩栩如生的视频内容。
与之前的文本到视频技术（例如Meta 的 Make-A-Video）相比，Sora 能够克服与它可以解释的视觉数据类型、视频长度和分辨率相关的限制。
从 OpenAI 的演示来看，Sora 可以生成各种长度的视频，从短片到整分钟的叙述，而且是高清视频，满足广泛的创意需求。
尽管尚未公布正式发布日期，但从 OpenAI 的典型公开发布模式来看，Sora 很可能会在未来几个月内向公众开放。目前，它仅对专家以及少数艺术家和电影制作人开放。
索拉的工作原理
Sora 创新的核心是一种将视觉数据转换为易于理解和操作的格式的技术，类似于基于文本的应用程序将单词分解为用于人工智能处理的标记。
此过程涉及将视频数据压缩为更易于管理的形式并将其分解为补丁或片段。这些片段就像积木一样，Sora 可以重新排列它们来创建新视频。
Sora 使用深度学习、自然语言处理和计算机视觉的组合来实现其功能。
深度学习帮助其理解和生成数据中的复杂模式，自然语言处理解释文本提示以创建视频，计算机视觉使其能够准确理解和生成视觉内容。
通过采用扩散模型（一种特别擅长生成高质量图像和视频的模型），Sora 可以获取嘈杂、不完整的数据，并将其转换为清晰、连贯的视频内容。
Sora 的方法不同于CGI 角色创建（需要大量的手动工作）和传统的Deepfake 技术（通常缺乏道德保障），它提供了一种可扩展且适应性强的方法来生成基于文本输入的视频内容。
这对企业意味着什么？
Sora 最值得注意的方面之一是它的灵活性，因为它支持各种视频格式和大小，增强框架和构图以获得专业的效果，并接受文本、图像或视频作为动画图像或扩展视频的提示。
Sora 的出现为不同行业的企业提供了重要机遇。在不久的将来，有两个关键领域可能会产生重要的应用。
第一个领域是营销和广告。正如 ChatGPT 已成为一种营销和内容创建工具一样，我们可以期望企业出于类似的原因使用 Sora。
随着 Sora 的公开发布，品牌和公司将能够为营销活动、社交媒体和广告创建极具吸引力和视觉吸引力的视频内容。
根据文本提示生成自定义视频的能力将带来更大的创造力和个性化，可能有助于品牌在拥挤的市场中脱颖而出。
Sora 可能影响的第二个领域是培训和教育。公司可以使用 Sora 开发针对特定主题或场景的教育和培训视频。这可以增强员工和客户的学习体验，使复杂的信息更易于访问和参与。
电子商务等其他领域也对 Sora 的未来应用具有广阔的前景。零售商可以创建动态的产品演示，以更具吸引力和互动的方式有效地展示产品。
对于想要突出显示可能无法通过静态图像或文本轻松传达的产品特定方面的公司，或者对于需要详细说明的广告产品来说，这尤其有益。
Sora 还可以通过促进虚拟试穿体验来显着减少与在线购物相关的不确定性，让客户无需亲自试穿即可直观地看到产品（例如服装或配饰）在他们身上的样子。反过来，这可能会带来更好的投资回报。
未来的主要挑战是什么？
尽管前方存在着重要机遇，但 OpenAI、监管机构和用户需要仔细考虑可能带来挑战的关键因素，包括版权问题、道德问题以及数字噪音增加的后果。
由于 Sora 能够生成逼真的视频内容，因此存在无意中创建侵犯现有版权的视频的风险。OpenAI 已因侵犯版权和知识产权问题多次被起诉。
OpenAI 尚未透露用于训练 Sora 的数据来自何处，但它确实告诉《纽约时报》，它正在使用公开提供并获得版权所有者许可的视频来训练系统。
该技术还引发了道德问题，特别是在制作深度伪造视频或误导性内容方面。
建立防止滥用的指南和保障措施对于维持对技术的信任至关重要。OpenAI 在其网站上的一篇文章中表示，在向公众发布之前，它正在与专家合作测试该模型。
随着越来越多的企业和个人访问 Sora，低质量或不相关的视频内容可能会增加，从而导致“数字噪音”增加，可能会让用户不知所措。对于希望保持优势的企业来说，寻找过滤和策划内容的方法将变得越来越重要。
最后但同样重要的一个问题是 Sora 将如何影响内容创作者的就业市场。虽然 Sora 确实有潜力实现视频制作某些方面的自动化，例如 ChatGPT，但它不太可能很快取代人类的创造力和洞察力。
相反，Sora 可以作为一种增强内容创作者能力的工具，使他们能够更有效地制作更高质量的内容。与任何技术进步一样，关键是专业人员要适应并找到将 Sora 集成到他们的工作流程中的方法，利用其优势来补充自己的技能和创造力。
原文链接；https://theconversation.com/openais-new-generative-tool-sora-could-revolutionize-marketing-and-content-creation-223806
