سورا (Sora) چیست؟+روشهای ساخت ویدیو با بهترین کیفیت رایگان🟢
سورا مدل هوش مصنوعی مولد متن به ویدیو OpenAI است. این بدان معناست که شما یک متن پیشنهادی می نویسید و این مدل ویدیویی ایجاد می کند که با توضیحات پیشنهاد مطابقت دارد. سورا چند ویژگی دارد که به ما امکان می دهد کنترل بیشتری بر فرآیند تولید ویدیو داشته باشیم. بیایید هر یک را بررسی کنیم.
ریمیکس در سورا
ویژگی ریمیکس به کاربران این امکان را می دهد که ویدیوهای موجود را با تغییر اجزای آنها بدون از دست دادن جوهره اصلی، دوباره تصور کنند. چه تغییر رنگ باشد، چه جایگزینی پسزمینه یا تغییر عناصر بصری، ریمیکس روشی انعطافپذیر برای آزمایش ظاهر ویدیو ارائه می دهد. این ویژگی برای سازندگانی که به دنبال بهروزرسانی محتوای قدیمی، تطبیق ویدیوها با مضامین خاص یا بررسی تغییرات برای اهداف برندسازی هستند، عالی است.
برش مجدد
ویژگی برش مجدد به سازندگان این امکان را می دهد که تأثیرگذارترین فریمها را در یک ویدیو مشخص و جدا کنند و آنها را در هر دو جهت گسترش دهند تا یک صحنه کامل بسازند. این ابزار برای تقویت لحظات کلیدی، جلب توجه به تصاویر خاص یا اطمینان از جریان روانتر بین صحنهها عالی است. برش مجدد با تمرکز بر قویترین فریمها، به اصلاح فرآیند داستانسرایی کمک می کند و در عین حال به سازندگان کنترل بیشتری بر سرعت و تأکید می دهد.
حلقه
ویژگی حلقه، ایجاد تکرارهای یکپارچه کلیپهای ویدیویی را آسان می کند. این ابزار که برای تصاویر پسزمینه، موزیک ویدیوها یا انیمیشنهای هیپنوتیزمکننده ایدهآل است، تضمین می کند که انتقال بین حلقهها روان و طبیعی باشد. این ابزار به سازندگان اجازه می دهد مدت زمان لحظات جذاب را افزایش دهند یا ریتم ثابتی را برای ویدیوهایی که برای پخش مداوم طراحی شدهاند، حفظ کنند.
استوریبورد
ویژگی استوریبورد به سازندگان این امکان را می دهد که نماهای خاصی را در نقاط فریم تعیین شده در طول جدول زمانی تولید کنند و کنترل دقیقی بر روایت بصری ارائه دهند.
ترکیب
ویژگی ترکیب به شما امکان می دهد عناصر ویدیویی یا سبکهای مختلف را برای ایجاد ترکیبهای جدید ترکیب کنید. با ترکیب فیلم، رنگ یا رویکردهای هنری، از ایجاد تصاویری که متمایز و تازه به نظر می رسند، پشتیبانی می کند. این رویکرد برای پروژههای تجربی، ترکیبها یا داستانسرایی خلاقانه که ایدههای غیرمتعارف را بررسی می کنند، به خوبی کار می کند.
پیشتنظیمات سبک
پیشتنظیم سبک مجموعهای از قالبهای زیباییشناسی از پیش تعریفشده را ارائه می دهد که می توانند روی ویدئوها اعمال شوند. این پیشتنظیمات، دستیابی به ظاهری خاص، چه سینمایی، چه پر جنب و جوش و بازیگوشانه و چه حرفهای، را آسانتر می کنند.
سورا چگونه کار می کند؟
سورا مانند مدلهای هوش مصنوعی مولد متن به تصویر مانند DALL·E 3، StableDiffusion و Midjourney، یک مدل انتشار است. این بدان معناست که با هر فریم از ویدئو که شامل نویز استاتیک است شروع می کند و از یادگیری ماشینی برای تبدیل تدریجی تصاویر به چیزی شبیه به توضیحات موجود در سوال استفاده می کند. از این هوش مصنوعی برای ترید با هوش مصنوعی نمی توان استفاده کرد. اما در زمینه های عکس و فیلم مانند تغییر چهره با هوش مصنوعی کاملا قابل استفاده است.
حل مشکل سازگاری زمانی
یکی از حوزههای نوآوری در سورا این است که چندین فریم ویدئو را به طور همزمان در نظر می گیرد، که مشکل ثابت نگه داشتن اشیا هنگام ورود و خروج از دید را حل می کند. در ویدیوی زیر، توجه کنید که دست کانگورو چندین بار از تصویر خارج می شود و وقتی بر می گردد، دست مانند قبل به نظر می رسد.
آنچه در این مقاله خواهید خواند :
ترکیب مدلهای انتشار و تبدیلکننده
سورا استفاده از مدل انتشار را با معماری تبدیلکننده، همانطور که توسط GPT استفاده می شود، ترکیب می کند. مدلهای انتشار در تولید بافت سطح پایین عالی هستند اما در ترکیب کلی ضعیف هستند، در حالی که تبدیلکنندهها مشکل برعکس دارند. یعنی شما به یک مدل تبدیلکننده شبیه GPT برای تعیین طرحبندی سطح بالای فریمهای ویدیویی و یک مدل انتشار برای ایجاد جزئیات نیاز دارید.
در یک مقاله فنی در مورد پیادهسازی سورا، OpenAI توضیحی سطح بالا از نحوه عملکرد این ترکیب ارائه می دهد. در مدلهای انتشار، تصاویر به “قطعات” مستطیلی کوچکتری تقسیم می شوند. وصلهها را می توان معادل «توکنها» در مدلهای بزرگ زبان در نظر گرفت: به جای اینکه جزئی از یک جمله باشند، جزئی از مجموعهای از تصاویر هستند. بخش تبدیلکننده مدل، وصلهها را سازماندهی می کند و بخش انتشار مدل، محتوای هر وصله را تولید می کند.
یکی دیگر از ویژگیهای عجیب این معماری ترکیبی این است که برای امکانپذیر کردن تولید ویدیو از نظر محاسباتی، فرآیند ایجاد وصلهها از یک مرحله کاهش ابعاد استفاده می کند تا نیازی به انجام محاسبات روی تک تک پیکسل ها برای هر فریم نباشد.
افزایش وفاداری ویدیو با بازخوانی
برای ثبت دقیق ماهیت پیام کاربر، Sora از یک تکنیک بازخوانی استفاده می کند که در DALL·E 3 نیز موجود است. این بدان معناست که قبل از ایجاد هرگونه ویدیو، از GPT برای بازنویسی پیام کاربر استفاده می شود تا جزئیات بسیار بیشتری را در بر بگیرد. اساساً، این نوعی مهندسی خودکار پیام است.
OpenAI Sora چقدر خوب است؟
همانطور که از مثالهای ارائه شده تاکنون می بینید، به نظر می رسد Sora ابزاری چشمگیر است و ما فقط در حال بررسی سطحی از آنچه ممکن است هستیم. به عنوان مثال، کلیپ زیر را بررسی کنید که نمونهای از آنچه در هنگام همکاری با فیلمسازان و هنرمندان ممکن است را ارائه می دهد:
این فیلم کوتاه مانند یک تریلر فیلم واقعی به نظر می رسد، با طیف وسیعی از نماها، زوایا و مفاهیم مختلف که در حال نمایش هستند و یک ویدیوی نسبتاً یکپارچه ایجاد می کنند.
در حالی که واضح است، به نکات اصلی مقدمه میپ ردازد، صحنهای چندان قانعکننده نیست و محکم در دره وهمآلود سقوط می کند. سه دست مرد، کوسهای که در چندین قسمت در مقیاسی غیرقابل باور به هم متصل شده است، سرِ جنگیر مانندِ زن که می چرخد و فریاد می زند – همه اینها کمی ترسناک است. احتمالاً مانند تصاویر مولد، درجهای از اصلاح و ایجاد تغییرات جزئی وجود خواهد داشت – قرار نیست هر بار چیزی بینقص خلق شود.
محدودیتهای Sora چیست؟
این بخش به چند محدودیت نسخه قبلی Sora اشاره می کند. بررسی اینکه آیا نسخه جدید این مشکلات را برطرف می کند یا خیر، ارزش بررسی دارد. به محض دسترسی به نسخه جدید، این بخش را بهروزرسانی خواهیم کرد.
Sora درک ضمنی از فیزیک ندارد و بنابراین ممکن است قوانین فیزیکی “دنیای واقعی” همیشه رعایت نشوند. یک نمونه از این امر این است که مدل علت و معلول را درک نمی کند. به عنوان مثال، در ویدیوی زیر از انفجار روی حلقه بسکتبال، پس از انفجار حلقه، به نظر می رسد که تور دوباره به حالت اولیه خود برگشته است. به طور مشابه، موقعیت مکانی اشیاء ممکن است به طور غیرطبیعی تغییر کند. در ویدیوی زیر از تولههای گرگ، حیوانات به طور خودجوش ظاهر می شوند و موقعیت گرگها گاهی اوقات همپوشانی دارد.
از سورا می توان برای ساخت ویدیوها از ابتدا یا گسترش ویدیوهای موجود برای طولانیتر کردن آنها استفاده کرد. همچنین می تواند فریمهای گمشده ویدیوها را پر کند. همانطور که ابزارهای هوش مصنوعی تبدیل متن به تصویر، ساخت تصاویر را بدون تخصص فنی ویرایش تصویر به طرز چشمگیری آسانتر کردهاند، سورا قول می دهد که تبدیل متن به تصویر را نیز آسانتر کند.
رسانههای اجتماعی
از Sora می توان برای ایجاد ویدیوهای کوتاه برای پلتفرمهای رسانههای اجتماعی مانند TikTok، Instagram Reels و YouTube Shorts استفاده کرد. محتوایی که فیلمبرداری آن دشوار یا غیرممکن است، به ویژه مناسب است. به عنوان مثال، فیلمبرداری این صحنه از لاگوس در سال ۲۰۵۶ برای یک پست اجتماعی از نظر فنی دشوار است، اما با استفاده از Sora به راحتی قابل ایجاد است.
تبلیغات و بازاریابی
ایجاد تبلیغات، ویدیوهای تبلیغاتی و دموی محصولات به طور سنتی گران است. ابزارهای هوش مصنوعی تبدیل متن به ویدیو مانند Sora قول می دهند که این فرآیند را بسیار ارزانتر کنند که این ویژگی در انواع هوش مصنوعی های دیگر مانند کوپایلت دیده نمی شود. در مثال زیر، یک هیئت گردشگری که می خواهد منطقه Big Sur کالیفرنیا را تبلیغ کند، می تواند یک پهپاد را برای گرفتن تصاویر هوایی از محل اجاره کند، یا می تواند از هوش مصنوعی استفاده کند و در زمان و هزینه صرفهجویی کند.
نکته:
نمای پهپاد از امواجی که به صخرههای ناهموار در امتداد ساحل گارای پوینت بیگ سور برخورد می کنند. آبهای آبی خروشان، امواجی با نوک سفید ایجاد می کنند، در حالی که نور طلایی غروب خورشید، ساحل صخرهای را روشن می کند. یک جزیره کوچک با یک فانوس دریایی در دوردست قرار دارد و بوتههای سبز، لبه صخره را پوشاندهاند. شیب تند جاده به سمت ساحل، با لبههای صخره که از دریا بیرون زدهاند، یک شاهکار چشمگیر است. این منظرهای است که زیبایی بکر ساحل و چشمانداز ناهموار بزرگراه ساحلی اقیانوس آرام را به تصویر می کشد.
نمونهسازی و تجسم مفهومی
حتی اگر از ویدیوی هوش مصنوعی در محصول نهایی استفاده نشود، می تواند برای نمایش سریع ایدهها مفید باشد. فیلمسازان می توانند قبل از فیلمبرداری از صحنهها، از هوش مصنوعی برای ماکتسازی آنها استفاده کنند و طراحان می توانند قبل از ساخت محصولات، ویدیوهایی از آنها بسازند. در مثال زیر، یک شرکت اسباببازیسازی می تواند قبل از متعهد شدن به ساخت آنها در مقیاس بزرگ، یک ماکت هوش مصنوعی از یک اسباببازی کشتی دزدان دریایی جدید تولید کند.
تولید دادههای مصنوعی
دادههای مصنوعی اغلب برای مواردی استفاده می شوند که نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی یا امکانسنجی مانع از استفاده از دادههای واقعی می شود. برای دادههای عددی، موارد استفاده رایج برای دادههای مالی و اطلاعات شخصی قابل شناسایی است. دسترسی به این مجموعه دادهها باید به شدت کنترل شود، اما می توانید دادههای مصنوعی با ویژگیهای مشابه ایجاد کنید تا در دسترس عموم قرار گیرد.
یکی از کاربردهای دادههای ویدیویی مصنوعی، آموزش سیستمهای بینایی رایانهای است. همانطور که در سال ۲۰۲۲ نوشتم، نیروی هوایی ایالات متحده از دادههای مصنوعی برای بهبود عملکرد سیستمهای بینایی رایانهای خود برای وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین برای تشخیص ساختمانها و وسایل نقلیه در شب و در هوای بد استفاده می کند. ابزارهایی مانند Sora این فرآیند را بسیار ارزانتر و برای مخاطبان گستردهتر در دسترستر می کنند.
ریسکهای Sora
این محصول جدید سورا است، بنابراین خطرات آن هنوز به طور کامل شرح داده نشده است، اما احتمالاً مشابه خطرات مدلهای تبدیل متن به تصویر خواهد بود.
تولید محتوای مضر
بدون وجود محافظ، Sora قدرت تولید محتوای نامناسب یا ناخوشایند، از جمله ویدیوهای حاوی خشونت، خونریزی، محتوای صریح جنسی، تصاویر موهن از گروههای مختلف مردم و سایر تصاویر نفرتانگیز، و تبلیغ یا تجلیل از فعالیتهای غیرقانونی را دارد.
آنچه محتوای نامناسب محسوب می شود، بسته به کاربر (کودکی را در نظر بگیرید که از Sora در مقابل یک بزرگسال استفاده می کند) و زمینه تولید ویدیو (یک هشدار ویدیویی در مورد خطرات آتشبازی می تواند به راحتی به روشی آموزشی به صحنههای خونین تبدیل شود) بسیار متفاوت است.
اطلاعات نادرست و اطلاعات نادرست
بر اساس ویدیوهای نمونهای که توسط OpenAI به اشتراک گذاشته شده است، یکی از نقاط قوت Sora توانایی آن در ایجاد صحنههای خیالی است که در زندگی واقعی نمی توانند وجود داشته باشند. این نقطه قوت همچنین امکان ایجاد ویدیوهای “جعل عمیق” را فراهم می کند که در آنها افراد یا موقعیتهای واقعی به چیزی غیر واقعی تبدیل می شوند.
هنگامی که این محتوا به عنوان حقیقت ارائه می شود، چه به طور تصادفی (اطلاعات نادرست) و چه عمدی (اطلاعات نادرست)، می تواند مشکلاتی ایجاد کند.
وقتی این محتوا به عنوان حقیقت ارائه می شود، چه به طور تصادفی (اطلاعات نادرست) و چه عمدی (اطلاعات نادرست)، می تواند مشکلاتی ایجاد کند.
همانطور که اسکه مونتویا مارتینز ون اگرشات، مدیر ارشد مدیریت و اخلاق هوش مصنوعی در DigiDiplomacy، نوشت: «هوش مصنوعی در حال تغییر شکل استراتژیهای مبارزات انتخاباتی، مشارکت رأیدهندگان و اساس یکپارچگی انتخاباتی است.»
ویدیوهای هوش مصنوعی متقاعدکننده اما جعلی از سیاستمداران یا دشمنان سیاستمداران، این قدرت را دارند که روایتهای دروغین را به صورت استراتژیک منتشر کنند و منابع مشروع را با آزار و اذیت هدف قرار دهند، با هدف تضعیف اعتماد به نهادهای عمومی و تقویت دشمنی نسبت به ملتها و گروههای مختلف مردم.
در سالی که شامل انتخابات مهم بسیاری از تایوان گرفته تا هند و ایالات متحده است، این امر عواقب گسترده ای دارد.
سوگیریها و کلیشهها
خروجی مدلهای هوش مصنوعی مولد به شدت به دادههایی که بر اساس آنها آموزش دیدهاند وابسته است. این بدان معناست که سوگیریهای فرهنگی یا کلیشهها در دادههای آموزشی می توانند منجر به همان مسائل در ویدیوهای حاصل شوند. همانطور که جوی بولاموینی در قسمت مبارزه برای عدالت الگوریتمی از DataFramed بحث کرد، سوگیریها در تصاویر می توانند عواقب شدیدی در استخدام و نظارت داشته باشند.
دیدگاهتان را بنویسید