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OpenAI 正式发布 Sora，一文看懂它的文生视频功能到底强在哪？

文｜黎诗韵

编辑｜靖宇

正如外界猜测的那样，在为期 12 天直播的第三天，OpenAI 正式发布了文生视频产品 Sora。

北京时间 12 月 10 日凌晨两点，Sam Altman 和几位 OpenAI 内部员工通过直播，展示了 Sora 的功能和实际用例。继今年 2 月释出视频样片后，Sora 引发了全球人工智能界热潮，此后国内外人工智能公司纷纷推出文生视频产品。而作为这一赛道的开创者，今天 Sora 终于揭开了神秘面纱。

整体来说，Sora 展示的一系列产品功能，表明其在视频生成的质量、功能的独创性、技术的复杂度等方面，远远超出了目前的文生视频产品。

在文、图生视频的基础功能之上，它加入了故事板（相当于通过分镜创作自己的故事）、用文本调整原视频、不同场景视频的融合等功能（相当于给视频直接加特效），整个产品功能设计似乎都在让视频更接近创作者的自我表达、帮助他们完成一个理想的镜头故事。

当地时间 12 月 9 日晚些时候，美国、以及大多数其他国家的用户，可以访问官网体验 Sora。它被包含在 ChatGPT Plus、ChatGPT Pro 的会员订阅中，无需额外付费。其中，Plus 能生成最多 50 个最高视频、视频分辨率最高达 720p、时长为 5 秒，而 Pro 则能生成最多 500 个最高视频、分辨率高达 1080p、时长为 20 秒、还能去水印。

Sam Altman 介绍做 Sora 有三大原因：

一是从工具性角度，OpenAI 喜欢为创意人员制作工具，这对公司的文化很重要；

二是从用户交互角度，人工智能系统不能只通过文本交互，也应该理解并生成视频，帮助人类使用人工智能。这类似于国内大模型公司谈到的，「模型每扩展一次模态，用户渗透率就会上升。」

三则是从技术角度，这对 OpenAI 的 AGI 路线图至关重要，人工智能应该学到更多关于世界的规律，这正是所谓理解物理规律的「世界模型」。

既要用技术改变世界，也要用产品促进人类创造，这就是 Sora 在做的事情。

Sora 最基础的，首先是文生视频、图生视频功能。

打开主界面，用户可以查看和管理所有的视频生成内容，并且切换网格视图、列表视图，以及创建文件夹和收藏夹，查看书签等。研究人员称这个主界面设计，是为了更好地帮助用户创作故事。

在主页面的中间底部，是 Sora 的文生视频、图生视频功能。

比如，Sam Altman 先给到文字输入，「长毛猛犸象在沙漠中行走，广角镜头拍摄」。接着，需要选择视频的画面比、分辨率、时长（5-20 秒）、以及最终生成的视频数量（最多可生成四段以供挑选）等，才能获得生成的视频。

最终，可以看到生成的视频效果非常真实、有质感，且基本遵照了输入的指令。对于 Sora 视频生成效果的出色表现，或许人们是不意外的。

输入「长毛猛犸象在沙漠中行走，广角镜头拍摄」的文字后，Sora 生成了四段视频 | 图片来源：OpenAI

但此次，Sora 还发布了一系列独有的、进阶的的产品功能。在极客公园看来，这些功能基本围绕视频的更准确表达，也就是通过分镜、加特效等等方式，让人们能通过视频创作出一个自己想要的故事。

首先是故事板（storyboard），它被研究人员称为是一种「全新的创意工具」。

从产品设计上看，它相当于按时间轴的方式，把一段故事（视频）切成了多个不同的故事卡（视频帧)。用户只需要设计和调整每张故事卡（视频帧)，Sora 会自动把它们补成一段流畅的故事（视频）——这很像电影里的分镜、动画的手稿，当导演画好分镜、一个片子就拍出来了，一个漫画师写好手稿、一个动画就设计出来了。

比如研究人员设想的第一个分镜是，「美丽的白鹤站在小溪中，拥有一条黄色的尾巴。」第二个分镜是，「鹤将头探入水中，并捉出一条鱼」。那他做的工作就是，分别创建这两张故事卡（视频帧)，并在两者之间设大概五秒钟的间隔。这个间隔对 Sora 很重要，给了它把两组动作连起来的发挥空间。

最终，他得到了一个完整的视频镜头，「美丽的白鹤站在小溪中，它拥有一条黄色的尾巴。接着鹤将头探入水中，并捉出一条鱼。」

通过两张故事卡（视频帧)，Sora 生成了一个完整的故事（视频) | 图片来源：OpenAI

更为奇妙的是，在这个故事板上，创作要素不只是故事卡，也可以是直接的图片、视频。也就是说，可以将任意的图片、视频拉到故事板上，结合故事卡，对它进行创作。

以视频为例，研究人员将上述白鹤的视频切下来导入故事板，进行了剪切，这就给视频的前方和后方留出了继续创作的间隙，也就是说可以有新的开头和结尾。

这带来的想象是，故事板可以无限的创作下去。也就是说 Sora 生成的 20 秒视频，可以被不断地创造、剪切、创造……直至完全达到心目中理想的镜头。这个过程就像一个剪辑师、导演，通过对分镜设计和镜头素材的不断生成剪辑，慢慢剪出自己心中的片子。

和真实世界中不同，Sora 提供的素材是无限的。而和其他的文生视频产品不同，Sora 的视频是可以修改加工的。这使得它生成的视频一定会更符合用户心中的想象、创意。

这似乎正是 Sora 此次产品的核心思路：尽最大可能地，让生成的视频符合用户心中想要的创意。

这样可以更好理解 Sora 的其他功能，比如可以通过文字直接修改视频、可以无缝融合两段不同的视频、可以给视频改变画风等，这相当于是直接给视频加「特效」了。而一般的文生视频产品，可能需要不断地调整 prompt（提示词）、不断重新生成视频。

通过调整文字，用户可以直接调整视频 | 图片来源：OpenAI

Sora 能将两个两段视频合并为一段无缝剪辑 | 图片来源：OpenAI

总的来说，Sora 除了在生成视频上不出意料的出色表现之外，它还带来了更独有的视频创作产品功能，相当于给视频加分镜、剪辑、特效。这意味着，每个人都有机会创作出自己真正想要的表达，离当一个导演也更近了。

「如果你带着期望进入 Sora，认为你只需要点击一个按钮就可以生成一部电影，那么我认为你的期望是错误的。」OpenAI 研究人员说道。

他表示，Sora 是一种工具，允许人们同时在多个地方、尝试多个想法，尝试以前完全不可能的事情，「实际上我们认为这是创作者的超级特殊延伸。」

作为文生视频赛道的开创者，Sora 的推出时间算是最晚的。对此，OpenAI 研究团队表示，为了对 Sora 进行广泛的部署，需要找到让模型更快、更便宜的办法。为此，研究团队做了大量的工作。

在直播中，OpenAI 宣布推出 Sora turbo，这是原始 Sora 模型的新高端加速版本。它具有今年早些时候 OpenAI 在「世界模拟技术」报告中谈到的所有功能，此外还增加了从文本生成视频、动画图像和混合视频等功能。这是此次 Sora 产品功能背后的技术基础。

看起来相比文字，视频的推理成本更高，但此次 OpenAI 并没有单独针对 Sora 收费。20 美元/月的 ChatGPT Plus 会员、以及 200 美元/月的 ChatGPT Pro 会员，都可以使用 Sora。

前者的权益包括最多 50 个最高视频、分辨率达 720p，时长为 5 秒，后者的权益包括最多 500 个最高视频、无限普通视频，分辨率高达 1080p、持续时间为 20 秒、并且下载无水印。

Sora 对 OpenAI 的意义不止于此。团队发现，视频模型在大规模训练时会展现出许多有趣的新能力，使得 Sora 能够模拟现实世界中人、动物和环境的某些方面。「我们的结果表明，扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条有希望的道路。」

或许正是因此，让 Sora 尽快被大众用起来、用数据更好地训练世界模型，对于 OpenAI 最终的 AGI 梦想如此重要。

在迭代技术的路上，也顺带推动了人类的创造。

「这个版本的 Sora 会犯错误，它并不完美，但它已经到了我们认为它将对增强人类创造力非常有用的地步。我们迫不及待地想看看世界将用它来做什么。」缔造它的 OpenAI 如此说道。

OpenAI 推出“强化微调”计划，让创建专家大模型更简单了 | 最前线

文 | 王方玉

编辑 | 苏建勋

12月7日北京时间凌晨两点，OpenAI公司带来了连续12天发布会的第二场直播。

本次直播中，OpenAI带来了新的方案——强化微调（Reinforcement Fine-Tuning）。该方案和功能预计将于2025年正式推出。

强化微调是一种全新的模型定制方法，它将一个预训练好的通用模型，通过在特定领域的小规模数据集上进一步训练，使其适应特定任务的技术。简单来说就是在一个“学过很多东西”的大模型上，再让它针对某个具体任务“重点练-”，让它更适合做这件事。

OpenAI 高管介绍称，强化微调可以将大型语言模型从“高中水平”提升至“博士级专家”的能力，适合高校、研究人员和企业打造独特的 AI 解决方案。例如OpenAI正在与汤森路透合作，打造专属于该公司的法律专业模型。

没有参与本场直播的OpenAI CEO Sam Altman在社交媒体表上：“效果一级棒，是我2024年最大的惊喜，期待看到人们构建什么！”

“强化微调让行业专家大模型的实现变得容易了。”一位AI大模型应用企业的创始人告诉36氪，这是一项和普通用户关联不大，但对专业领域工作者很有价值的新方案。

直播现场，OpenAI展示了一个典型的案例——罕见遗传病研究。

OpenAI 与伯克利实验室和德国 Charité 医院的研究人员合作，使用强化微调训练GPT o1 Mini 模型。该模型学会了有效推理罕见疾病的成因，并在性能上超越了更大的GPT o1模型，展示了其在诊断和理解复杂病情方面的潜力。

值得一提的是，强化微调与此前的微调方式有着显著差异。与传统微调不同，强化微调并不是简单地让模型“记住答案”，而是通过训练模型在特定领域中学会推理，找到正确答案。

具体来说，强化微调有两个不同数据集合，一个是微调数据集，一个是测试数据集合，模型先基于微调数据集合去训练，然后用测试数据集合验证，反复自我推理训练验证，最终达到很高的水平。因而强化微调可以实现在数据量有限的情况下（有时仅需几十个样本）也能实现显著性能提升。

不过，强化微调方案目前仍处于研究预览阶段，OpenAI计划在2025年全面推出。

目前OpenAI正邀请研究机构、大学以及企业参与强化微调研究计划。OpenAI希望与愿意共享数据集的组织合作，进一步优化模型性能。