问题一：Sora的技术报告是否详细阐述了其技术细节？
Sora的技术报告是否详细阐述了其技术细节？
参考回答：
Sora的技术报告并未详细阐述其技术细节，而是大概提到了一些技术概念。因此，对其技术的具体实现方式需要通过引用的论文进行推测。
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问题二：扩散模型在图片和视频生成中扮演着什么样的角色？
扩散模型在图片和视频生成中扮演着什么样的角色？
参考回答：
扩散模型是当前图片生成和视频生成的主流技术。
在训练阶段，它先将原始图片通过多步加入噪声，再逐步去噪还原，同时加入文本信息。
在预测阶段，它可以从随机噪声图片和文本信息生成新的图片。
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问题三：Sora使用的噪声预测模型是什么结构？
Sora使用的噪声预测模型是什么结构？
参考回答：
Sora使用的噪声预测模型采用的是Transformer结构，这种结构使得Sora能够生成连贯且语义理解准确的长视频。
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问题四：Transformer结构中的哪些关键点使Sora能够生成连贯且语义准确的长视频？
Transformer结构中的哪些关键点使Sora能够生成连贯且语义准确的长视频？
参考回答：
Transformer结构中的自注意力机制和交叉注意力机制是使Sora能够生成连贯且语义准确的长视频的两个关键点。
自注意力机制让每一个视频patch关注其他所有patch，保持视频连贯性和持久性。
交叉注意力机制则让每一个视频patch关注所有提示词文本token，使模型准确理解提示词语义意图。
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问题五：Sora是如何理解提示词的语义并进行视频生成的？
Sora是如何理解提示词的语义并进行视频生成的？
参考回答：
Sora通过Transformer结构中的交叉注意力机制，使每一个视频patch关注所有提示词文本token，从而准确理解提示词的语义意图。
在训练过程中，Sora还使用了大量带文本描述的视频数据，这些数据由DALL·E3生成的高质量描述性文本提供，进一步增强了Sora对提示词语义的理解能力，从而进行精准的视频生成。
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