• 我的订阅
  • 头条热搜
Sora刷屏视频出现多处失误 模拟真实世界仍需闯关
...ora可能难以准确模拟复杂场景的物理原理,可能无法理解因果关系,可能混淆提示的空间细节,可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,如遵循特定的相机轨迹等。OpenAI方面在《作为世界模拟器的视频生成模型》技术报告中...……更多
...能难以准确地模拟复杂场景的物理表现,也可能无法理解因果关系的具体实例,并举例称,视频很可能会出现一个人咬了一口饼干后,饼干上没有咬痕。同时,该模型还可能混淆诸如左和右这类的空间细节。OpenAI表示,计划与专...……更多
外媒体验Sora:猴子长出鹦鹉尾巴,OpenAI称还有很长路要走
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系的具体实例。例如,一个人可能咬了一口饼干,但之后饼干可能没有咬痕。还可能会混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发...……更多
OpenAI新作Sora:完美模拟真实世界,现可生成1分钟视频
...局限性,如难以准确模拟复杂场景的物理原理、无法理解因果关系等。尽管如此,在视觉艺术家、设计师和电影制作人(以及OpenAI员工)获得访问权限后,已经开始不断创作新的作品展示AI生成视频的无限创意可能。虽然有些人...……更多
openai首个视频生成模型sora正式发布
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。输入“穿过东京郊区的火车窗外的倒影”后Sora生成的视频据了解,Sora可以一次性生成整个视频,也可以扩展生成的视频,使其更长。通过让模型一次预见多帧...……更多
自动驾驶领域 Sora大有可为
...难以准确地模拟复杂场景的物理特性,并且可能无法理解因果关系,也会混淆左和右等。”“正如ChatGPT4令人惊讶其聪明,但深入仔细研究时,事情就有些崩溃,它更多是存在某些特定背景下。”一位科技博主如此表示。正如当...……更多
假如Sora应用于军事
...当有了足够的数据和算力,Sora或将对现实世界的物理、因果关系和逻辑关系等有更深刻的理解,进而引领人工智能领域向更高水平发展,对各领域各行业产生更加深刻的影响。 ……更多
OpenAI发布首个文生视频模型Sora,网友:工作要丢了!
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”,狼的数量会变化,一些凭空出现或消失。该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并...……更多
OpenAI发布文生视频模型Sora,奥尔特曼选取网友提示词
...ora可能难以准确模拟复杂场景的物理原理,可能无法理解因果关系,可能混淆提示的空间细节,可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,如遵循特定的相机轨迹等。根据OpenAI关于Sora的技术报告《Videogenerationmodelsasworldsimulators...……更多
马斯克评OpenAI首个视频生成模型:人类认赌服输
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”,狼的数量会变化,一些凭空出现或消失。该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并...……更多
Sora冲击波
...法准确地模拟复杂场景的物理原理,且无法理解这其中的因果关系,呈现在视频上,可能就会出现一个人咬了一口饼干后,饼干并没有咬痕的结果。Sora生成视频截图。提示词为:在东京街头,一位时髦的女士穿梭在充满温暖霓...……更多
文生视频让自动驾驶看到新方向
...示,虽然Sora目前还不能精确模拟出真实世界中更复杂的因果关系,但它为生成式AI成为“世界模拟器”提供了一条非常有潜力的路径。通过学习如何合理生成视频,Sora揭示了其背后的客观规律,这种方法与传统的先编码后渲染...……更多
...芳博说,“Sora其实还有待提升,比如对于物理的理解、因果关系等问题。太复杂的物理现象它其实还没法模拟,在游戏领域应用还需要一段时间。对于广告营销,现阶段就可以进行一定的应用了,对于视频质量要求不高的一些...……更多
“我们认为您关心的”
...时”甚至“择时”,对事情的关注也从时间上前因后果的因果关系转换到关心不关心的相关关系。以相关性为线索重组之下,时间的一维特性已经打破,时序杂糅已经成为一种新的交互常态。举一个习以为常的例子。我们在刷看...……更多
...不足,导致生成视频难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系、难以对现实世界进行创造性解读,这种特质注定了AI技术的“工具本质”。AI技术快速、高效、低成本的模式,能够让创造更快展现成具体画面。但纵观时代发...……更多
虚拟和现实世界已分不清!OpenAI首个AI视频模型发布:60秒视频全AI生成
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系的具体实例。例如,一个人可能咬了一口饼干,但之后饼干可能没有咬痕。还可能会混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发...……更多
59秒视频质量媲美“大片”,颠覆影视行业?Sora能吗
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系的具体实例。此外,该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。短时期内Sor...……更多
OpenAI推出生成式模型Sora,内容创作领域开启新纪元
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。 以此次发布的DEMO“与中国龙...……更多
Sora未开放课先火 选课当心被割韭菜
...淆左右等空间细节,难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系实例等。例如,一个人可能咬了一口饼干,但饼干上没有咬痕。不过,随着算力增强、模型改进,人们可能会在短期内获得更加完善、先进的视频生成功能。已有...……更多
Sora再度颠覆AI视频行业,A股哪些公司有相关布局?
...加复杂的长视频和游戏,受限于模型目前还无法很好理解因果关系,和其他技术难点,现阶段或以提供美术灵感支持为主。中长期来看,Sora及同类产品将参与到改变信息生产和分发两大环节的进程中,PGC(专业生产内容)将广...……更多
OpenAI空降视频生成模型:一口气生成60s,风格画质尺寸灵活定制 | 最前线
...Sora翻车视频”,展示了Sora在理解复杂场景的物理原理、因果关系、空间细节、时间推移上的弱点。比如,它搞反了人在跑步机上跑步的方向。Sora生成的视频截图。提示词:打印一个人跑步的场景,35 毫米电影胶片。Sora杀死Runwa...……更多
Sora冲击波 抢人“饭碗”促生新职业?
...能难以准确模拟复杂场景的物理特性,并且可能无法理解因果关系的具体实例。”此外,OpenAI员工还在社交媒体上发布了招聘需求,正在招聘具有大规模视频基础设施(服务、处理、摄取等)经验的人员。OpenAI公布的技术报告显...……更多
OpenAI新年开出王炸,AI竞争升级
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系,混淆提示的空间细节。以此次发布的DEMO“与中国龙一起庆祝农历新年的视频”为例,Sora无法准确生成视频画面中的中文,还被网友调侃调侃“都怪中文太难了...……更多
比赛开始了!Sora对手直呼奥特曼是魔术师,创意行业最先受冲击?
...缺陷,例如难以准确模拟复杂场景的物理特性、无法理解因果关系的具体实例和混淆提示的空间细节,但也在官网上不无骄傲地写道:“Sora为能够理解和模拟真实世界的模型提供了基础,我们相信这一能力将是实现AGI(通用人...……更多
“世界模拟器”的文化偏见与AIGC时代的文化竞争
...视频长度和稳定性上都形成突破的Sora。Sora对三维空间、因果关系和物理逻辑等人类理解要素的模拟,使对生成式大模型的讨论被推进到了“世界模拟器”的层面,即对现实世界物理时空的模拟生成,也再次激活了一度受到冷落...……更多
Sora横空出世,生成式AI前景如何?数览AIGC产业图谱
...以准确模拟复杂场景中的物理现象,可能无法理解具体的因果关系,但从当前展示的效果来看,Sora显著领先于其他文生视频模型,推动AI视频生成“进入了一个全新的时代”。 ……更多
Sora概念引爆A股!谁在布局AI视频
...未攻克难以准确模拟复杂场景和行为交互、难以准确理解因果关系和空间细节等缺陷。展望未来,中国企业资本联盟副理事长柏文喜表示,文生视频模型的发展趋势将会是越来越智能化、多样化和个性化。随着技术的不断进步,...……更多
技术报告揭秘Sora六大核心优势,影视等行业面临颠覆
...能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,如遵循特定的相机轨迹。而这些缺陷可能导致Sora生成一...……更多
“Sora目前仍不够可靠,应用场景受限”
...可能难以准确模拟复杂场景的物理特性,且可能无法理解因果关系。例如,该系统最近生成了一个人吃饼干的视频,但饼干怎么吃也没变小,被咬的饼干也神奇地没有咬痕。此外,该模型还可能混淆文字提示的空间细节,也可能...……更多
...理解和模拟可能会出现偏差,以及不能准确再现某些基于因果关系的场景。此外,该模型还可能混淆提示的空间细节,并可能难以准确描述随着时间的推移发生的事件等。 OpenAI非常重视产品的安全性能,Sora会检查并拒绝违反相...……更多
更多关于财经的资讯:
全链条支持创新药发展全国性方案出台
7月5日,国务院常务会议审议通过了《全链条支持创新药发展实施方案》(以下简称《方案》),其中提到统筹用好商业保险等政策
2024-07-08 00:12:00
我国6月外储规模基本持稳
新一期外储数据出炉。7月7日,国家外汇管理局(以下简称“国家外管局”)公布2024年6月末外汇储备规模数据。统计数据显示
2024-07-08 00:43:00
四连板后净利预亏 东易日盛股价迎考
在市场上连续斩获四个涨停板的东易日盛(002713)却披露了一则上半年净利预亏的成绩单,这也让公司7月8日股价迎来压力测试
2024-07-08 00:44:00
四川出台提升制造业贷款占比20条措施
本报讯(四川日报全媒体记者 卢薇)近日,经省政府同意,中国人民银行四川省分行、经济和信息化厅、省委金融办、国家金融监督管理总局四川监管局
2024-07-08 07:00:00
北方自动控制技术研究所7月6日发布消息,该所近日成功中标中央国家机关2024年度台式计算机框架协议联合征集采购项目。本次征集采购项目由中央国家机关政府采购中心
2024-07-08 07:27:00
海航控股:上海方大拟以6000万元—1.19亿元增持公司股份
海航控股(SH600221,收盘价:1.11元)7月7日晚间发布公告称,2024年7月7日,公司收到关联方上海方大通知
2024-07-07 22:32:00
格力地产:拟对原资产重组方案进行调整,置入珠海免税集团不...
7月7日,格力地产股份有限公司(600185.SH)发布公告称,拟对原重大资产重组方案进行调整并申请撤回原重组方案申请文件
2024-07-07 22:37:00
【西街观察】 央行下场“救债”,醉翁之意不在酒
大部分人没想到,自二季度以来,央行对于债券市场,特别是长期国债收益率的变动给予了前所未有的重视。从7月1日的国债借入操作
2024-07-07 22:38:00
双星新材:预计上半年净利亏损1.65亿元~1.75亿元
双星新材(SZ002585,收盘价:4.9元)7月7日晚间发布业绩预告,预计2024年上半年归属于上市公司股东的净利润亏损1
2024-07-07 22:39:00
通达股份预中标国家电网1.17亿元采购项目
NO.1 一拖股份董事长辞职7月5日,一拖股份(601038.SH,股价15.63元,市值175.63亿元)公告称,公司董事会于近日收到刘继国
2024-07-07 22:42:00
中金研报:红利资产近期虽有调整但中长期逻辑未变
中金研报表示,展望后市,虽然2月份以来的修复行情近期面临波折,但下半年稳增长政策加码结合当前资本市场政策红利下制度不断完善
2024-07-07 22:46:00
民生证券:给予中直股份推荐评级,预计Q2净利润同比增长25%
民生证券07月07日发布研报称,给予中直股份(600038.SH,最新价:39.56元)推荐评级。评级理由主要包括:1)预计2Q24净利润同比增长25%~52%
2024-07-07 22:47:00
川宁生物:预计上半年净利润同比增长86.76%-97.00%
7月7日,川宁生物公告,预计上半年净利润7.3亿元-7.7亿元,同比增长86.76%—97.00%。本报告期业绩增长的主要原因
2024-07-07 22:54:00
坤恒顺维:董事长提议拟1500万元至3000万元回购公司股份
坤恒顺维(SH688283,收盘价:19.52元)7月7日晚间发布公告称,2024年7月7日,公司召开第三届董事会第十七次会议
2024-07-07 22:59:00
坤恒顺维:第三届第十七次董事会会议于7月7日召开
坤恒顺维(SH688283,收盘价:19.52元)7月7日晚间发布公告称,公司第三届第十七次董事会会议于2024年7月7日在公司会议室采用线上方式召开
2024-07-07 23:00:00