Sora信息问题之模拟对象状态变化存在的局限如何解决

简介: Sora信息问题之模拟对象状态变化存在的局限如何解决

问题一:Sora在模拟物理交互时可能遇到哪些问题?


Sora在模拟物理交互时可能遇到哪些问题?


参考回答:

Sora在模拟物理交互时可能遇到物理交互逻辑错误,如创造出物理上不合理的动作,以及在模拟基本物理交互(如玻璃破碎)时不够精确。这可能是因为模型在训练数据中缺乏足够的物理事件示例,或无法充分学习和理解复杂物理过程的底层原理。


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https://developer.aliyun.com/ask/628322



问题二:Sora在模拟对象状态变化时存在哪些局限?


Sora在模拟对象状态变化时存在哪些局限?


参考回答:

Sora在模拟对象状态变化时可能无法始终正确反映出变化,如在模拟吃食物这类涉及对象状态显著变化的交互时。这表明模型在理解和预测对象状态变化的动态过程方面存在局限。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628327



问题三:在模拟复杂场景时,Sora的表现如何?


在模拟复杂场景时,Sora的表现如何?


参考回答:

在模拟多个对象和多个角色之间的复杂互动时,Sora可能会出现超现实的结果。此外,在生成长时间的视频样本时,Sora可能会产生不连贯的情节或细节,这可能是由于模型难以在长时间跨度内保持上下文的一致性。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628326



问题四:什么时候能使用Sora?


什么时候能使用Sora?


参考回答:

目前,Sora对红队成员和创作者开放,用于评估可能的风险和危害以及优化模型的创作能力。普通会员需要等待下一个阶段的内测,距离全民可用可能还需要一段时间。


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https://developer.aliyun.com/ask/628325



问题五:使用Sora的成本大概是多少?


使用Sora的成本大概是多少?


参考回答:

由于OpenAI尚未公布Sora的商业化时间,具体的成本尚不清楚。但根据已知信息,Sora模型参数量预计小于10B,不会像LLM那样需要大规模的AI集群进行训练。然而,由于视频生成对推理算力的消耗较大,结合AI训练集群或AI推理集群可能是必要的。参考GPT4V计算Token的方式,可以估算出1分钟长度视频的价格。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628334

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