揭秘Sora：用大语言模型的方法理解视频(3)
刚才咱们也聊了，说这个“块”是非常接近token的，那么这些块的作用也应该和token差不太多。对于给定的压缩输入视频，OpenAi就直接提取一系列块作为Transformertoken使用，然后这些时空块会被进一步编码并传递给Transformer网络进行全局自注意力学习。最后利用Transformer的强大能力来处理并生成具有不同属性的视频内容。
这一方案同样适用于图像，因为图像可以看作是仅有一帧的视频。基于块的表示方法使得Sora能够对不同分辨率、时长和宽高比的视频和图像进行训练。在推理阶段，可以通过在一个适当大小的网格中排列随机初始化的块来控制生成视频的尺寸。
此外，在Sora模型的介绍页面虽然提到的都是通过文本来生成视频，但Sora还能够接受其他类型的输入，比如图像或视频，以达到图片生成视频、视频生成视频的效果。这一特性使得Sora能够执行广泛的图像和视频编辑任务——例如制作完美循环播放的视频、为静态图像添加动画效果、向前或向后延展视频时间轴等。
实现对物理世界的“涌现”
在长期的训练中OpenAI发现sora模型逐渐拥有了一项新能力，叫做三维一致性。指的是Sora能够生成动态视角的视频。同时随着视角的移动和旋转，人物及场景元素在三维空间中仍然保持一致的运动状态。
这个可能对咱们人类来说没什么，但是对于人工智能来说，还是相当厉害的。人工智能理解三维物理世界，跟人类理解三维物理世界的方式不一样，它采用了一种拓扑结构上的理解。注意，这里的拓扑结构不是计算机的拓扑结构，而是拓扑学中的拓扑结构。拓扑结构是一个几何或空间的抽象描述，用于描述集合中元素之间的连接方式和空间属性，而不考虑具体的度量或形状。它关注的是空间中点与点之间的连通关系以及空间的整体形状，而不是具体尺寸或角度等细节。
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