Sora之所以能够更好地理解提示词，源于OpenAI对文本到视频生成系统的创新方法。这一方法借鉴了DALL·E 3介绍的重新标注技术，通过训练模型生成高度描述性文本，然后将这些描述应用于视频生成过程中。研究表明，训练视频生成模型时使用高度描述性的文本可以提高文本准确性和视频质量。这种技术相当于为视频配备了一本详尽的说明书，使得计算机能够更准确地理解文本并生成质量更高的视频。
与此类似，OpenAI利用GPT将用户简短的提示转化为详细的说明，然后将其送入视频模型中。这样一来，Sora可以根据用户的提示生成高质量的视频，准确地反映用户的需求。这一过程类似于有一个智能助手，当用户描述他们想要的视频时，Sora不仅理解了他们的要求，还能扩展并细化这些想法。因此，这个详细的描述就像是给Sora提供了制作视频的蓝图，确保最终的视频既符合用户期待，又具备高质量的表现。
通过这种方法，Sora能够更好地理解提示词的含义和用户的意图。传统的视频生成系统可能只能根据简单的指令或者关键词生成视频，但是由于信息的不完整，往往无法满足用户的要求。然而，有了这种基于详细描述的方法，Sora可以更全面地理解用户的需求，从而生成更符合用户期待的视频内容。
除了提高用户体验外，这种方法还可以提高视频生成的效率。传统的视频生成系统可能需要用户多次调整参数或者重新输入指令，才能生成满意的视频。而有了Sora这样能够理解提示词的系统，用户只需要一次性提供详细的描述，就能够得到他们想要的视频。这不仅节省了用户的时间，也提高了视频生成的效率。
Sora能够更好地理解提示词，得益于OpenAI对于文本到视频生成系统的创新方法。这种基于详细描述的方法不仅提高了视频生成的质量和效率，也提高了用户的满意度，为视频生成技术的发展开辟了新的方向。
