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Google AI文字到图像生成模型

收录时间:
2024-01-17
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新Sora

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Sora是什么 Sora是由OpenAI研发的AI视频生成模型,具备将文本描述转化为视频的能力,能够创造出既逼真又富有想象力的视频场景。该模型专注于模拟物理世界的运动,旨在帮助人们解决需要现实世界互动的问题。相较于Pika、Runway、PixVerse、Morph Studio、Genmo等只能生成四五秒的AI视频工具,Sora能够生成长达一分钟的视频,同时保持视觉质量和对用户输入的高度还原。除从零开始创建视频,Sora还能基于现有静态图像生成动画,或者扩展和补全现有视频。 需要注意的是,尽管Sora的功能看起来非常强大,但目前还没有正式对外开放,OpenAI正在对其进行红队测试、安全检查和优化。OpenAI的官网上目前只有对Sora的介绍、视频Demo和技术讲解,暂未提供可直接使用的视频生成工具或API。madewithsora.com网站上收集了Sora生成的视频,感兴趣的朋友可以前往观看。 Sora的主要功能 文本驱动的视频生成:Sora 能够根据用户提供的详细文本描述,生成与之相符的视频内容。这些描述可以涉及场景、角色、动作、情感等多个方面。 视频质量与忠实度:生成的视频保持高质量的视觉效果,并且紧密遵循用户的文本提示,确保视频内容与描述相符。 模拟物理世界:Sora旨在模拟现实世界的运动和物理规律,使得生成的视频在视觉上更加逼真,能够处理复杂的场景和角色动作。 多角色与复杂场景处理:模型能够处理包含多个角色和复杂背景的视频生成任务,尽管在某些情况下可能存在局限性。 视频扩展与补全:Sora不仅能从头开始生成视频,还能基于现有的静态图像或视频片段进行动画制作,或者延长现有视频的长度。 Sora的技术原理 OpenAI Sora的技术架构猜想 文本条件生成:Sora模型能够根据文本提示生成视频,这是通过将文本信息与视频内容相结合实现的。这种能力使得模型能够理解用户的描述,并生成与之相符的视频片段。 视觉块(Visual Patches):Sora将视频和图像分解为小块的视觉块,作为视频和图像的低维表示。这种方法允许模型处理和理解复杂的视觉信息,同时保持计算效率。 视频压缩网络:在生成视频之前,Sora使用一个视频压缩网络将原始视频数据压缩到一个低维的潜在空间。这个压缩过程减少了数据的复杂性,使得模型更容易学习和生成视频内容。 空间时间块(Spacetime Patches):在视频压缩后,Sora进一步将视频表示分解为一系列空间时间块,作为模型的输入,使得模型能够处理和理解视频的时空特性。 扩散模型(Diffusion Model):Sora采用扩散模型(基于Transformer架构的DiT模型)作为其核心生成机制。扩散模型通过逐步去除噪声并预测原始数据的方式来生成内容。在视频生成中,这意味着模型会从一系列噪声补丁开始,逐步恢复出清晰的视频帧。 Transformer架构:Sora利用Transformer架构来处理空间时间块。Transformer是一种强大的神经网络模型,在处理序列数据(如文本和时间序列)方面表现出色。在Sora中,Transformer用于理解和生成视频帧序列。 大规模训练:Sora在大规模的视频数据集上进行训练,这使得模型能够学习到丰富的视觉模式和动态变化。大规模训练有助于提高模型的泛化能力,使其能够生成多样化和高质量的视频内容。 文本到视频的生成:Sora通过训练一个描述性字幕生成器,将文本提示转换为详细的视频描述。然后,这些描述被用来指导视频生成过程,确保生成的视频内容与文本描述相匹配。 零样本学习:Sora能够通过零样本学习来执行特定的任务,如模拟特定风格的视频或游戏。即模型能够在没有直接训练数据的情况下,根据文本提示生成相应的视频内容。 模拟物理世界:Sora在训练过程中展现出了模拟物理世界的能力,如3D一致性和物体持久性,表明该模型能够在一定程度上理解并模拟现实世界中的物理规律。 OpenAI官方Sora技术报告:https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators 机器之心解读的Sora技术细节:https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-02-16-7 赛博禅心 - 中学生能看懂:Sora 原理解读:https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ Sora的应用场景 社交媒体短片制作:内容创作者快速制作出吸引人的短片,用于在社交媒体平台上分享。创作者可以轻松地将他们的想法转化为视频,而无需投入大量的时间和资源去学习视频编辑软件。Sora还可以根据社交媒体平台的特点(如短视频、直播等)生成适合特定格式和风格的视频内容。 广告营销:快速生成广告视频,帮助品牌在短时间内传达核心信息。Sora可以生成具有强烈视觉冲击力的动画,或者模拟真实场景来展示产品特性。此外,Sora还可以帮助企业测试不同的广告创意,通过快速迭代找到最有效的营销策略。 原型设计和概念可视化:对于设计师和工程师来说,Sora可以作为一个强大的工具来可视化他们的设计和概念。例如,建筑师可以使用Sora生成建筑项目的三维动画,让客户更直观地理解设计意图。产品设计师可以利用 Sora 展示新产品的工作原理或用户体验流程。 影视制作:辅助导演和制片人在前期制作中快速构建故事板,或者生成初步的视觉效果。这可以帮助团队在实际拍摄前更好地规划场景和镜头。此外,Sora还可以用于生成特效预览,让制作团队在预算有限的情况下,探索不同的视觉效果。 教育和培训:Sora 可以用来创建教育视频,帮助学生更好地理解复杂的概念。例如,它可以生成科学实验的模拟视频,或者历史事件的重现,使得学习过程更加生动和直观。 如何使用Sora OpenAI Sora目前暂未提供公开访问使用的入口,该模型正在接受红队(安全专家)的评估,只向少数视觉艺术家、设计师和电影制作人进行测试评估。OpenAI没有指定更广泛的公众可用性的具体时间表,不过可能是2024年的某个时间。若想现在获得访问权限,个人需要根据OpenAI定义的专家标准获得资格,其中包括属于参与评估模型有用性和风险缓解策略的相关专业团体。
PaLM 2

PaLM 2

PaLM(Pathways Language Model) 是一种大型语言模型,即 LLM,类似于OpenAI 创建的 GPT 系列或Meta 的 LLaMA 系列模型。谷歌于 2022 年 4 月首次宣布推出 PaLM,超过了5400亿个训练参数。与其他 LLM 一样,PaLM 是一个灵活的系统,可以执行各种文本生成和编辑任务。例如,你可以将 PaLM 训练成像 ChatGPT 这样的对话式聊天机器人,或者你可以将它用于诸如总结文本甚至编写代码等任务。(这类似于谷歌今天也为其 Workspace 应用程序(如 Google Docs 和 Gmail)宣布的功能。) 在 2023 谷歌 I/O 大会上,谷歌 CEO 皮查伊宣布推出对标 GPT-4 的大模型 PaLM 2,并正式发布预览版本,改进了数学、代码、推理、多语言翻译和自然语言生成能力。 谷歌将为 PaLM 2 提供四种不同大小的版本,从最小到最大:Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn。Gecko 非常轻巧,可以在移动设备上工作,并且速度足够快,即使在离线时也能在设备上运行出色的交互式应用程序。这种多功能性意味着可以对 PaLM 2 进行微调,以更多方式支持整个类别的产品,从而帮助更多人。 PaLM 2的特性 PaLM 2 是谷歌的下一代大语言模型,具有改进的多语言、推理和编码能力。 多语言性: PaLM 2 在多语言文本方面接受了更多的训练,涵盖 100 多种语言。这显著提高了它在多种语言中理解、生成和翻译细微差别文本(包括成语、诗歌和谜语)的能力,这是一个很难解决的问题。PaLM 2 还通过了“精通”级别的高级语言能力考试。 推理: PaLM 2 的广泛数据集包括科学论文和包含数学表达式的网页。因此,它展示了逻辑、常识推理和数学方面的改进能力。 编程: PaLM 2 在大量公开可用的源代码数据集上进行了预训练。这意味着它擅长 Python 和 JavaScript 等流行的编程语言,但也可以生成 Prolog、Fortran 和 Verilog 等语言的专用代码。
OpenBMB

OpenBMB

OpenBMB全称为Open Lab for Big Model Base,旨在打造大规模预训练语言模型库与相关工具, 加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理,降低大模型使用门槛,与国内外开发者共同努力形成大模型开源社区, 推动大模型生态发展,实现大模型的标准化、普及化和实用化,让大模型飞入千家万户。 OpenBMB开源社区由清华大学自然语言处理实验室和智源研究院语言大模型加速技术创新中心共同支持发起。 发起团队拥有深厚的自然语言处理和预训练模型研究基础,近年来围绕模型预训练、提示微调、模型压缩技术等方面在顶级国际会议上发表了数十篇高水平论文。

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