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  2. Sora的训练集为短视频集,每个样本是一个短视频,Sora将其编码到数据空间进行降维,然后在隐空间中将特征向量切割成补丁,加上时间顺序,构成 时空补丁,亦即 时空令牌 (time-space token);每个令牌在短视频的帧序列号(时间),在当前帧的行列序号(空间)都被记录在令牌里。

  3. Mar 14, 2024 · 连 GPT-4 都有对话数量限制,可见OpenAI能开放给公众的算力非常有限,主要的算力还是会分配给新模型的研发和训练。. 所以,Sora 主要的意义还是在于技术上的推动,以及作为炫技之作用于 OpenAI 稳固自己 AI 领域的地位,而不是给公众带来多少实用价值。. 前不久 ...

  4. アウトドアブランドのセレクトショップSORA(ソラ)公式サイト|大阪 堀江・南船場・阪急うめだ・神戸・渋谷・札幌

  5. Sora还使用 DALL·E 3 的recaption技巧,即为视觉训练数据生成高度描述性的caption,这让Sora能够更忠实地遵循生成视频中用户的文本指令,而且会支持长文本,这个应该是OpenAI独有的优势。

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  8. 19 个回答. 真正的博士当老师:抖音、视频号、小红书预售sora培训课。. 之前的技术路线:上升期做科研,平稳期做业务,饱和期做教育。. AIGC时代:国外产品还刚发布Demo视频,国内已经开始卖课,发起预售制知识付费第一枪。. 流量的堆积产生大众情绪,这个 ...

  9. Transformer. 《Attention Is All You Need》是Google于2017年发表的一篇经典论文, 其开创性的设计了Transformer模型结构,对于序列问题,通过编码器输出隐向量序列,再通过解码器输出目标序列,模型引入了注意力机制,充分挖掘序列各节点之间的深度信息,并通过矩阵 ...

  10. Feb 15, 2024 · 如何评价OpenAi发布的视频生成模型Sora? 1)Sora为降低计算量,先把视频分解成低维latent space上的向量,称之为Spacetime Latent Patches,类似于LLM上的tokens,参考了论文High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models对图片处理的技术路子,训练了network直接把原始视频 ...

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