问题一：如何配置热词进行ASR推理？
如何配置热词进行ASR推理？
参考回答：
在使用FunASR工具包进行ASR推理时，你可以通过hotword参数来配置热词。这些热词将在推理过程中被优先考虑，从而提高它们的识别准确率。例如，在上面的代码示例中，hotword='通义实验室 魔搭'指定了两个热词：“通义实验室”和“魔搭”。
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问题二：Sora 是什么?
Sora 是什么?
参考回答：
Sora 是由 OpenAI 提出的视频生成模型，可以根据文本提示词，生成长达一分钟且质量极高的视频。OpenAI 提供了一份技术报告，展示了 Sora 的各项能力，但是对于技术细节透露较少。
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问题三：Sora的整体框架可以拆分为哪些主要部分？
Sora的整体框架可以拆分为哪些主要部分？
参考回答：
Sora的整体框架可以拆分为两个主要部分，即视觉编码器/解码器和以文本提示词为条件的扩散模型。
• 视觉编码器/解码器：编码器将原始视频映射到 patches，解码器把 patches 还原回视频
• 扩散模型（文本提示词为条件）：以文本提示词为条件，生成 patches
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问题四：Sora如何处理不同分辨率和视频长度的输入？
Sora如何处理不同分辨率和视频长度的输入？
参考回答：
Sora通过在时间和空间两个维度同时对原始视频进行特征抽取，将连续几帧的像素块“压缩”成一个patch。这个步骤能够将不同分辨率、不同视频长度的视频以及图片统一处理成patches，从而实现对不同输入的统一处理。
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问题五：扩散模型在Sora中的作用是什么？它是以什么为条件的？
扩散模型在Sora中的作用是什么？它是以什么为条件的？
参考回答：
在Sora中，扩散模型的作用是以文本提示词为条件，生成对应的patches。这些patches随后被解码器还原为视频。
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