Sora

программное обеспечение
Sora
Тип	generative AI (text-to-video)
Автор	OpenAI
Разработчик	OpenAI
Первый выпуск	15 февраля 2024
Последняя версия	Sora Turbo (9 декабря 2024)
Лицензия	проприетарная
Сайт	sora.com

Sora — модель искусственного интеллекта для генерации Full HD-видео по короткому текстовому описанию (промпту). Разработана компанией OpenAI. Официальный релиз Sora состоялся 15 февраля 2024 года; в этот день были представлены демонстрационные видеоролики, показывающие возможности новой системы. Первоначально доступ к модели получили лишь приглашённые тестировщики и эксперты по безопасности. Спустя несколько месяцев, 9 декабря 2024 года, OpenAI открыла доступ к Sora для пользователей платных подписок ChatGPT Plus и ChatGPT Pro.

История

Исследования в области генерации видео по текстовому описанию начались в 2022 году. Компании Meta и Google независимо представили первые модели: Make-A-Video, Phenaki и Imagen Video, способные создавать короткие видеоролики на основе текста или статичного изображения. Однако качество таких видео оставалось низким (от 128×128 пикселей у Phenaki до 1280×768 пикселей при длительности около 5 секунд у Imagen Video). В январе 2024 года Google анонсировала более продвинутую модель Lumiere с возможностью создания видео 512×512 пикселей продолжительностью до 5 секунд.

На этом фоне компания OpenAI решила создать собственную модель text-to-video. Разработка получила название ‘‘Sora’’ (от яп. «Небо»). 15 февраля 2024 года OpenAI официально представила Sora как новую диффузионную генеративную модель, превосходящую по качеству все предыдущие аналоги. Новая нейросеть генерирует видео высокого качества с минимальным количеством артефактов — заявлено поддерживаемое разрешение до 1920×1080 пикселей и длительность до 1 минуты. Помимо генерации полностью новых видео по тексту, Sora умеет дополнять уже существующие видеоролики недостающими кадрами, а также анимировать статичные изображения. После анонса модель была предоставлена для ограниченного тестирования: доступ получили некоторые исследователи, художники, дизайнеры и режиссёры для оценки качества и рисков технологии.

Разработчики продолжали улучшать Sora после первой презентации. В декабре 2024 года была выпущена ускоренная версия под названием Sora Turbo. 9 декабря 2024 года OpenAI объявила о доступности Sora для коммерческих пользователей — генератор видео встроили в платную подписку ChatGPT (тарифы Plus и Pro). Пользователи этих сервисов получили возможность генерировать собственные ролики с помощью Sora через веб-интерфейс сайта sora.com. При этом продолжительность видео в открытом доступе была ограничена 20 секундами, а максимальное разрешение — Full HD 1080p.

Технические характеристики

Sora относится к классу генеративных диффузионных моделей, специализированных на работе с видео. Нейросеть принимает на вход текстовое описание сцены (промпт) и может дополнительно использовать загруженные изображения или видеоклипы в качестве исходных данных. На выходе модель генерирует видеоролик с заданными параметрами. Максимальное качество синтезируемого видео составляет 1920×1080 пикселей (Full HD), а продолжительность — до 60 секунд. На практике, доступная в 2024 году версия Sora позволяла создавать видео от 5 до 20 секунд разной ориентации — горизонтальной (16:9), вертикальной (9:16) или квадратной — и в разрешениях от 480p до 1080p. Кроме того, Sora способна генерировать отдельные статичные изображения (кадры) с разрешением до 2048×2048 пикселей или преобразовывать такие изображения в анимированный видеоряд.

Модель предоставляет ряд дополнительных функций помимо базовой генерации видео по тексту. Sora может встраивать сгенерированные сцены в загруженные пользователем видео, заполняя недостающие фрагменты или плавно объединяя несколько роликов в один. Также нейросеть умеет изменять направление воспроизведения (создавать эффект реверса) и «достраивать» видео, продлевая его за счёт синтеза новых кадров. В интерфейсе сервиса реализованы инструменты для творческого использования модели: например, режим Storyboard позволяет задать последовательность текстовых подсказок для последовательной генерации сюжетного видеоряда, функция Blend объединяет два разных видеоклипа, а опции Loop и Re-cut дают возможность пользователю отредактировать длительность сцены или повторяющиеся фрагменты.

Главным преимуществом Sora по сравнению с ранними генеративными видео-моделями стало качество и реалистичность результата. Алгоритмы Sora создают видеоряд целостно, а не путём склеивания отдельных кадров, благодаря чему движения в сгенерированном ролике выглядят плавно и натурально. Модель способна передавать мелкие детали — от естественного покачивания серёжек у движущегося персонажа до реалистичной игры света и тени в сложных сценах. Sora справляется с генерацией динамичных событий, воспроизводя движение людей, животных и объектов без заметных искажений или эффектов «зловещей долины». Это вывело синтетическое видео на новый уровень достоверности, практически неотличимый от настоящей видеосъёмки.

Архитектура модели

В основе Sora лежит диффузионная архитектура, схожая с используемой в генеративных моделях изображений. Процесс синтеза видео начинается с того, что модель получает набор случайных шумовых данных и постепенно улучшает их, приближая к осмысленному видеоряду — аналогично тому, как диффузионные text-to-image модели генерируют изображения из шума. Для эффективной работы с видеоданными в Sora применяется архитектура трансформера. Если в языковых моделях (таких как GPT) информация кодируется в виде последовательности текстовых токенов, то в Sora вводные видеоданные разбиваются на последовательность пространственно-временных патчей. Каждый такой «патч» представляет собой фрагмент изображения (часть кадра) вместе с информацией о его изменении во времени. Таким образом, видео представляется как упорядоченная последовательность небольших блоков, описывающих динамику сцены.

Модель Sora обучена преобразовывать зашумленные патчи в осмысленное видео с учётом текстового описания. Архитектура включает автоэнкодер для сжатия исходного видеоряда в низкоразмерное латентное пространство и последующего восстановления картинки из этого представления. На этапе генерации входной шум сначала подвергается сжатию, затем из него извлекается последовательность латентных патчей, которые обрабатываются трансформерной моделью. Трансформер Sora анализирует как пространственные взаимосвязи внутри каждого кадра, так и временные зависимости между кадрами, сопоставляя их с заданным текстовым промптом. После серии итераций диффузионного алгоритма на латентных представлениях, полученный «черновой» видеоряд преобразуется декодером обратно в полноценные кадры высокого разрешения.

Подход с использованием патчей и латентного пространства делает архитектуру Sora гибкой. Модель можно тренировать на видеоданных разного разрешения и длительности, а затем задавать нужное качество выходного видео на этапе генерации. Кроме того, трансформерная архитектура способствует тому, что Sora воспринимает видео как единый поток, а не как разрозненный набор кадров. Это позволяет сохранять целостность объектов и сцен при генерации: модель учитывает, как объекты появляются, перемещаются и исчезают в кадре в течение времени.

Алгоритмы и обучение

Sora обучалась на большом объёме видеоданных с соответствующими текстовыми описаниями. Точные сведения о тренировочном датасете не раскрывались разработчиками, отмечено лишь использование как общедоступных видеоматериалов, так и лицензированного контента из профессиональных стоков. Процесс обучения модели основан на методе диффузионного прогнозирования: на каждом шаге нейросеть получает «зашумлённое» видео (в виде патчей) и пытается предсказать менее зашумленную версию, согласованную с заданным текстом. В результате многократных итераций модель учится постепенно устранять шум и генерировать последовательность кадров, соответствующую описанию сцены. Для успешного обучения Sora потребовался масштабный датасет: разработчики подчёркивают, что именно большой объём обучающих данных позволил модели достичь высокого качества и реализовать сложные взаимосвязи в видео.

После обучения Sora демонстрирует ряд примечательных свойств. Нейросеть способна правильно визуализировать людей и объекты с учётом их физических характеристик: например, персонажи имеют естественные пропорции и движения. В сгенерированных видео наблюдается трёхмерная согласованность (3D-consistency): модель сохраняет правильную перспективу и относительное расположение объектов при движении виртуальной камеры, хотя явного обучения таким эффектам не проводилось. Также обеспечивается временная согласованность: если объект или персонаж исчезает из кадра и появляется вновь, Sora запоминает его внешний вид и продолжает отображать его без внезапных изменений.

Несмотря на выдающиеся результаты, Sora не лишена ограничений. Известно, что модели пока сложно воспроизводить некоторые сложные физические явления: к примеру, симулировать правдоподобное разлетание осколков при разбитии стекла. Нейросеть может допускать ошибки в причинно-следственных связях — отмечались случаи, когда после укуса печенья на нём не оставалось следов, то есть модель некорректно отобразила результат действия. Иногда возникают неточности с пространственной ориентацией (путаница в понятиях «лево» и «право») или последовательностью длительных событий. OpenAI продолжает работу над улучшением Sora, чтобы устранить эти недостатки.

Применение и перспективы

Появление Sora открывает новые возможности в индустрии медиа и развлечений. Генеративная модель способна значительно ускорить производство видеоконтента. Режиссёры и художники по эффектам могут использовать Sora для быстрого создания раскадровок и предварительной визуализации сцен, экономя время на съемках пробных эпизодов. Простой текстовый запрос позволяет генерировать фотореалистичные ролики, что упрощает процесс создания видео — теперь воплотить свои идеи в жизнь может любой пользователь без дорогостоящего оборудования и съемочной группы. Sora рассматривается не как замена профессиональным создателям, а как инструмент, дополняющий их творчество. В OpenAI отмечают, нейросеть может стать помощником кинематографистов, предоставляя им новый источник вдохновения и упрощая рутинные задачи, но не способна полностью заменить человека-режиссёра или оператора.

Sora может применяться также в рекламе и дизайне. Модель уже используется для создания коротких видеороликов и клипов на основе творческих промптов. В перспективе технология может найти применение и в видеоиграх (автоматическая генерация кат-сцен и анимаций). Некоторые эксперты полагают, что архитектурные принципы Sora могут лечь в основу будущих систем моделирования окружающего мира.

Этические вопросы и регулирование

Выход продвинутых генераторов видео вызвал дискуссии об этических рисках. Одно из главных опасений связано с возможным использованием Sora в целях дезинформации. Появился реальный риск того, что злоумышленники смогут создавать правдоподобные фальшивые видео — например, компрометирующие ролики с «участием» реальных публичных лиц — для политической пропаганды или мошенничества. Большие объёмы синтетического контента, генерируемого ИИ, могут переполнить информационное пространство («терабайты цифрового мусора»), затрудняя отличие правды от вымысла в интернете. Способность Sora производить реалистичные изображения людей заставляет задуматься о необходимости законодательного контроля: в ряде регионов США уже вводятся запреты на создание дипфейков. В частности, закон штата Техас прямо запрещает изготовление и распространение видеофальсификаций, способных нанести вред кандидатам на выбораx.

OpenAI заявляет, что осознаёт эти риски и внедряет меры защиты. Перед широким запуском Sora была передана группе экспертов для оценки потенциального вреда и злоупотреблений. Сгенерированные моделью видеофайлы получают специальную метку — скрытый цифровой «водяной знак», по которому можно определить их искусственное происхождение. Однако сами разработчики признают, что такие метки могут быть незаметны или удалены при постобработке контента.

Источники

Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Знание.Вики» («znanierussia.ru») под названием «Sora», расположенная по следующим адресам: — «https://baza.znanierussia.ru/mediawiki/index.php/Sora» — «https://znanierussia.ru/articles/Sora» Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий. Всем участникам Знание.Вики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?».