近日,Sora的诞生引发业界关注,甚至部分专业机构认为,Sora的发布是迈向通用人工智能(AGI)的里程碑。那么,Sora到底是什么?它又会带来哪些颠覆性体验?对于存储芯片行业又有哪些新需求、新挑战?今天,我们一起来聊聊Sora。
一、Sora是什么
Sora是OpenAI发布的全新一代人工智能文生视频大模型,该模型仅需通过文本即可自动生成视频,这也是继文本模型ChatGPT和图片模型Dall-E之后,OpenAI公司在视频模型领域又一颠覆性大模型产品。
在技术实现上,根据公开消息,Sora和OpenAI此前发布的图片模型Dall-E一样,都是采用扩散模型(diffusion probabilistic models)技术,这是一个较为成熟的方案,此前Midjourney与Stable Diffusion的图像与视频生成大模型产品同样基于扩散模型;同时Sora还使用了GPT-4的Transformer引擎,使得Sora不仅能够生成满足特定要求的视频,而且能够展示出对电影拍摄手法的自发理解。

除了能根据文本指令生成视频外,Sora还能将现有的静态图像转化成视频、根据现有视频扩展或补全缺失的帧等多种视频生成功能。
从Sora的功能和原理实现上,不难看出,其本质是AIGC在视频领域上的突破和创新。从文本模型ChatGPT到视频模型Sora,随着AIGC的迭代和丰富,对数据的存储、利用、筛选的效率及安全稳定性,都有了更严苛的产品需求。
二、Sora的突破性和局限性
实际上,随着AI大模型的快速迭代,文生视频大模型早已不再是什么稀罕物。在Sora发布之前,据不完全统计,全球能实现文本生成视频的大模型已超过20个,其中包括Runway、Pika、Stable Video Diffusion等产品。
那么,Sora究竟有何魔力,引发行业如此震动?
其一,基于扩散模型和Transformer引擎,Sora能够根据用户指令生成长达1分钟1080P的高清视频,相较于其他文生视频大模型几秒、十几秒的视频而言,是颠覆性的提升。
其二,Sora能够在单个生成的视频中创建多个不同机位的镜头,模拟复杂、真实的摄像机运镜,同时还能准确地保持角色和视觉风格的统一,实现真实的拍摄效果。
其三,在OpenAI有限的视频演示中,可以看到Sora生成的视频,以便能够理解物体在现实世界中的物理规律和存在方式。
当然,作为一种全新的视频大模型,Sora也存在明显的局限性。一方面Sora难以准确模拟复杂场景的物理原理,无法理解因果关系,混淆提示的空间细节;另一方面对于时间描述还很难让人满意,无法精确描述和生成随着时间推移发生的事件。
三、Sora的应用前景
Sora作为一种全新的文生视频大模型,一定程度上代表了人工智能领域的又一大技术突破。展示了AI技术在视频制作和内容创作领域的巨大潜力。
对于内容创作而言,能够以更低的成本,高效创作更多元/更本地/更丰富的内容,从而对教育/商业/文化/创意/娱乐/建筑/设计等诸多领域的工作模式、商业策略等产生巨大的影响。
四、Sora的存储需求
数据作为AIGC时代的核心要素之一,可以预见的是,随着文生视频模型Sora的问世,用于训练和学习的数据量将呈现几何指数级增长,如何高效安全的存储、利用数据,是包括Sora在内各AI模型都需要重点考量的。
性能上,进入文生视频时代,用于训练的数据量和参数量都将变得更加庞杂和繁复,并充斥着海量的非结构化数据,这些都对存储器性能提出更高要求。在面对长时间、多线程、高负荷运转的工况下,需要存储器能够保持更高的一致性,在高性能的同时还能持续稳定的存储、处理海量数据,为AI大模型的运转提供有利支撑。
容量上,对比文本模型和图片模型,视频模型Sora训练和生成所需要的数据已然达到天文数字,对存储器的容量也提出更高需求。
安全性上,自AI大模型诞生以来,数据安全、隐私安全就一直备受关注。尤其是在文生视频模型中,承载更多敏感信息的图片、视频等数据被大量抓取、筛选和训练,更容易发生因数据丢失导致隐私安全问题,同样需要作为数据存储的基础设施——存储器,具备更加安全的设计,保证数据安全。
面对着AIGC的时代浪潮,长江存储也推出了一系列商用存储方案,以适应AI大模型对存储器的产品需求。
长江存储PE310企业级固态硬盘,基于晶栈®Xtacking®2.0技术的第三代三维闪存芯片打造,采用U.2接口,PCIe 4.0,NVMe1.4协议,拥有读取密集型(1.92TB/3.84TB/7.68TB)和混合应用型(1.6TB/3.2TB/6.4TB)两种产品设计,具备高性能、高耐用等级、低功耗及多档位功耗与性能管理等特点,广泛应用于大数据、云计算、人工智能、流媒体等场景,助力AIGC行业蓬勃发展。
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