揭秘Sora：用大语言模型的方法理解视频(4)
除此之外，既然视频的视角发生变化，那么相应的纹理映射也要改变。Sora的真实感非常强，换句话说，纹理映射在拓扑结构上就得非常准确。三维一致性能力使Sora能够模拟来自现实世界中人物、动物和环境的某些方面。
一个让人兴奋中带着点害怕的消息是，这些属性并非通过为3D、物体等添加明确的归纳偏置而产生——它们纯粹是规模效应的现象。也就是说，是Sora自己根据训练的内容，判断出了现实世界中的一些物理客观规律，某种程度上，人类如果仅仅是通过肉眼观察，也很难达到这样的境界。
还有一点，视频生成系统面临的一项重大挑战是在生成长视频时保持时间上的连贯性。而Sora也能够有效地模拟短程和长程依赖关系。例如，即使人物、动物或物体被遮挡或离开画面，Sora仍能保持这些元素存在于视线外，等到视角转换到能看到他们的时候，再将这些内容展现出来。同样的，它能够在单个样本中生成同一角色的多个镜头，并在整个视频中保持其外观的一致性。
事实上这点倒没有什么，因为Sora是从transformer模型中孕育的，而transformer模型本身就能通过全局自注意力机制等技术来实现很高的连续性。Sora只不过是从视频方面阐述了这种连续性而已。
对此，OpenAI得出了一个结论：视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条有前景的道路。
Sora目前所展现的能力表明，它是能通过观察和学习来了解物理规律。就Sora的这个理解力，说句实在的比我都强，老师在上面讲课，我只能做到眼睛会了，脑子不会。
不过Sora当前作为一个模拟器存在许多局限性。在OpenAI的主页上，他们列举了该模型的一些常见失效模式，比如在长时间采样中可能出现的不连贯现象，以及物体无端出现等异常情况。从现有的结果来看，它还无法准确模拟许多基本交互的物理过程，像是玻璃破碎，以及其他类型的交互，比如吃食物。物体状态的变化并不总是能够得到正确的模拟，这说明很多现实世界的物理规则是没有办法通过现有的训练来推断的。
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