圖靈獎得主堅稱「Sora根本不懂物理世界」一文看懂「4大技術步驟」如何做到3D一致性！核心研發團隊全員曝
OpenAI影音生成式AI模型「Sora」，甫推出即造成轟動，除了其逼真成品已讓許多科學家和學者基於「Sora是否搞懂了真實物理世界一事」爭論不休，Sora研究的核心團隊也被挖出 ，其中包含一位00後、年僅21歲！ 本文將以更白話的方式帶您瞭解Sora運作4步驟，理解它是如何呈現出畫面的「3D一致性」，同時掌握 不同 專家的觀點，也帶您 深入認識這支傑出團隊成員！
OpenAI指出，有鑑於大型語言模型（LLMs）的成功演進，Sora是一個「擴散型轉換器模型」，得以將各種類型的視覺數據（包含不同型式規格、時間或格式比例的影音或圖像）轉換成統一展現的形式。
步驟１．將視覺數據壓縮且分解為補丁（patches）
Sora首先會在網絡中將影片（一系列圖像所組成）壓縮為低維度的潛在空間表現狀態，而這個生成的潛在空間也能映射回像素空間。
接續這些「表現狀態」會被進一步分解成時空補丁（spacetime patches），而這些補丁即為模型訓練的基礎單元。
步驟２．擴散過程
在此過程中，Sora接收噪聲補丁，會再逐步「預測」原始（隨機初始化）的「乾淨」補丁。
對比來說，就像是ChatGPT生成文字時，也近似一種模型的預測過程。
步驟３．轉換器
Sora的核心運作採用了轉換器架構（Transformer architecture）概念，此階段主要為 處理序列數據 ，Sora能有效排列補丁、建立關聯性，進而將文字、圖片生成具高度連貫性和細節豐富的影音。
步驟４．生成
最後，Sora可以在適當的網絡大小中，來控制補丁的排列和尺寸，以生成不同分辨率和不同時間長度的影音，就成了60秒的成果影片。
Sora生成的影片，最佳解析度為1920x1080或1080x1920，時長最長達60秒，同時也可以輸出2048x2048解析度圖像。
輸出大小優於ChatGPT，相對等於內部伺服器和GPU（顯卡，Graphics Processing Unit）也都比ChatGPT更好，流量更大。
此外，除了光影、液體流動、皮膚粗糙紋路得以細緻呈現以外，畫面亦給人「多鏡頭於三維（3D）空間轉換」的真實感與一致性，或呈現特定物體的不同視角型態。
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