好奇订户对频道主的熟悉程度（跟风
Anonymous Poll
46%
只是订阅了频道，不熟
10%
除了频道以外还关注过其它平台
14%
聊过天（包括群聊
11%
熟悉频道主的多数公开网络身份
9%
知道频道主的大致现实身份
4%
面基过
47%
上过床（？？？
😈19
Forwarded from 资源管理器喵的瞎几把bb (资源管理器 喵♡)
压岁钱都收了不少是吧？疯狂星期四都不发文案了 我说你们真是好起来了 过个年都认不清自己了
🤷♂8
Forwarded from AI探索指南
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卧槽，Open AI的大招终于来了，发布视频生成模型 Sora，从演示来看视频生成时长、运动幅度以及稳定性均碾压现在的所有视频生成模型。#ai视频#
Sora能够创作出长达一分钟的视频，不仅保证了视频的视觉质量，还能准确响应用户的指令。将在今天想有限的访问者开放。
模型优势：
Sora能够创造出包括多个角色、特定动作类型以及对主题和背景的精确细节描述的复杂场景。这款模型不仅能理解用户在指令中提出的需求，还能洞察这些元素在现实世界中是如何存在和表现的。
这款模型对语言的理解非常深刻，使其能够精准地识别用户的指令，并创造出表情丰富、情感生动的角色。此外，Sora还能在同一视频内制作多个镜头，同时确保角色的形象和整体的视觉风格保持一致。
工作原理：
Sora是一种扩散模型(diffusion model)，它通过从类似静态噪声的视频出发，逐步去除噪声，从而在多个步骤中生成视频。
Sora不仅能一次生成整个视频，还能延长已有视频的长度。我们通过使模型能够预见多个画面帧，解决了确保视频中主题即使暂时离开画面也能保持一致的难题。
Sora采用了类似于GPT模型的变压器架构(transformer architecture)，这为其带来了优异的扩展性能。
在Sora中，视频和图像被表示为一系列小块数据，称为“补丁”(patches)，每个补丁都类似于GPT中的“令牌”(token)。通过统一数据表示方式，我们能够在之前不可能的更广泛视觉数据范围内训练扩散变压器，包括不同的时长、分辨率和长宽比。
Sora基于DALL·E和GPT模型的研究成果。它采用了DALL·E 3中的重标记技术(recaptioning technique)，为视觉训练数据生成详细描述的标题。因此，模型能更准确地遵循用户在生成视频中的文字指令。
除了能从文字指令生成视频外，Sora还能将现有静止图像转化为视频，准确地动态展现图像内容并关注细节。此外，它还能扩展现有视频或填补视频中缺失的画面。
了解更多：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
Sora能够创作出长达一分钟的视频，不仅保证了视频的视觉质量，还能准确响应用户的指令。将在今天想有限的访问者开放。
模型优势：
Sora能够创造出包括多个角色、特定动作类型以及对主题和背景的精确细节描述的复杂场景。这款模型不仅能理解用户在指令中提出的需求，还能洞察这些元素在现实世界中是如何存在和表现的。
这款模型对语言的理解非常深刻，使其能够精准地识别用户的指令，并创造出表情丰富、情感生动的角色。此外，Sora还能在同一视频内制作多个镜头，同时确保角色的形象和整体的视觉风格保持一致。
工作原理：
Sora是一种扩散模型(diffusion model)，它通过从类似静态噪声的视频出发，逐步去除噪声，从而在多个步骤中生成视频。
Sora不仅能一次生成整个视频，还能延长已有视频的长度。我们通过使模型能够预见多个画面帧，解决了确保视频中主题即使暂时离开画面也能保持一致的难题。
Sora采用了类似于GPT模型的变压器架构(transformer architecture)，这为其带来了优异的扩展性能。
在Sora中，视频和图像被表示为一系列小块数据，称为“补丁”(patches)，每个补丁都类似于GPT中的“令牌”(token)。通过统一数据表示方式，我们能够在之前不可能的更广泛视觉数据范围内训练扩散变压器，包括不同的时长、分辨率和长宽比。
Sora基于DALL·E和GPT模型的研究成果。它采用了DALL·E 3中的重标记技术(recaptioning technique)，为视觉训练数据生成详细描述的标题。因此，模型能更准确地遵循用户在生成视频中的文字指令。
除了能从文字指令生成视频外，Sora还能将现有静止图像转化为视频，准确地动态展现图像内容并关注细节。此外，它还能扩展现有视频或填补视频中缺失的画面。
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