Last Updated on febrero 29, 2024 3:16 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on febrero 16, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs
Capacidades de Sora de OpenAI – Cuando la IA se une a la calidad cinematográfica – Notas clave
- Sora es un potente modelo de generación de vídeo de OpenAI.
- Genera vídeos de alta fidelidad de distintas duraciones, resoluciones y relaciones de aspecto.
- Utiliza una arquitectura de transformadores para el entrenamiento a gran escala de datos de vídeo e imagen.
- Emplea la compresión de vídeo para facilitar la generación de vídeos de alta calidad.
- Capaz de manejar con flexibilidad vídeos con duraciones, resoluciones y relaciones de aspecto variables.
- Demuestra la eficacia de los transformadores de escala en la generación de vídeo.
- Ofrece duraciones, resoluciones y relaciones de aspecto variables, a diferencia de enfoques anteriores.
Saluda a Sora – Comprender el nuevo modelo de generación de vídeo de OpenAI
Sora de OpenAI es un potente modelo de generación de vídeo que tiene el potencial de revolucionar el campo de la inteligencia artificial.
Gracias a su capacidad para generar vídeos e imágenes de alta fidelidad con duraciones, resoluciones y relaciones de aspecto variables, Sora representa un importante paso adelante en la construcción de simuladores de propósito general del mundo físico.
Metodología de entrenamiento de Sora
La metodología de entrenamiento de Sora implica el entrenamiento a gran escala de modelos generativos sobre datos de vídeo e imagen. Utilizando una arquitectura de transformadores que opera sobre parches espaciotemporales de códigos latentes de vídeo e imagen, Sora es capaz de generar vídeos de un minuto de duración con una fidelidad notable.
Este enfoque permite a Sora manejar vídeos e imágenes de diversas duraciones, relaciones de aspecto y resoluciones. El entrenamiento de Sora consiste en transformar los datos visuales en parches, comprimir los vídeos en un espacio latente de menor dimensión y, posteriormente, descomponer la representación en parches espaciotemporales.
Esta representación basada en parches demuestra ser altamente escalable y eficaz para el entrenamiento de modelos generativos en diversos tipos de vídeos e imágenes.
El papel de la compresión de vídeo en Sora
Para facilitar la generación de vídeos de alta calidad, Sora emplea una red de compresión de vídeo. Esta red reduce la dimensionalidad de los datos visuales, comprimiéndolos tanto temporal como espacialmente.
Al entrenar a Sora con vídeos dentro de este espacio latente comprimido, el modelo puede generar posteriormente vídeos con el mismo nivel de fidelidad.
Además, se entrena un modelo decodificador correspondiente para volver a mapear las latentes generadas en el espacio de píxeles, lo que garantiza la reconstrucción precisa de los vídeos.
Parches latentes espaciotemporales: Generación flexible de vídeos
La generación de vídeos e imágenes de Sora es posible gracias a la extracción de parches espaciotemporales a partir de vídeos de entrada comprimidos.
Estos parches de espaciotiempo actúan como tokens transformadores, lo que permite a Sora procesar y generar vídeos e imágenes de resoluciones, duraciones y relaciones de aspecto variables. En el momento de la inferencia, el tamaño de los vídeos generados puede controlarse disponiendo los parches inicializados aleatoriamente en una cuadrícula del tamaño adecuado.
Esta flexibilidad en el muestreo y la generación permite a Sora crear contenidos adaptados a distintos dispositivos y crear rápidamente prototipos de contenidos a tamaños inferiores antes de generarlos a resolución completa.
La promesa de los transformadores de escala para la generación de vídeo
Como modelo de difusión, Sora se entrena para predecir los fragmentos “limpios” originales a partir de fragmentos ruidosos de entrada e información condicionante, como indicaciones de texto. En particular, Sora es un transformador de difusión, un tipo de modelo transformador que ha demostrado notables propiedades de escalado en diversos ámbitos.
La eficacia de los transformadores de difusión se extiende a los modelos de vídeo, como demuestra la comparación de muestras de vídeo con semillas y entradas fijas a medida que avanza el entrenamiento. Con el aumento del cómputo de entrenamiento, la calidad de las muestras generadas mejora significativamente.
Según OpenAI
“Creemos que las capacidades que Sora tiene hoy en día demuestran que el escalado continuo de los modelos de vídeo es un camino prometedor hacia el desarrollo de simuladores capaces del mundo físico y digital, y de los objetos, animales y personas que viven en ellos.”
Duraciones, resoluciones y relaciones de aspecto variables
A diferencia de otros métodos de generación de imágenes y vídeos que cambian el tamaño, lo recortan o lo ajustan a un tamaño estándar, Sora adopta el tamaño original de los datos de entrenamiento.
Este enfoque ofrece varias ventajas, como la flexibilidad de muestreo y la mejora del encuadre y la composición.
La capacidad de Sora para muestrear vídeos en sus relaciones de aspecto nativas permite la creación de contenidos específicamente adaptados a diferentes dispositivos. También facilita la creación rápida de prototipos a tamaños inferiores antes de generar vídeos a resolución completa. Además, la formación en vídeos con sus relaciones de aspecto nativas mejora la composición y el encuadre, lo que da como resultado vídeos con una estética visual mejorada.
Aprovechamiento de la comprensión lingüística para la generación de vídeos
El entrenamiento de sistemas de generación de texto a vídeo requiere una gran cantidad de vídeos con sus correspondientes subtítulos de texto.
Sora emplea la técnica de retitulado introducida en DALL-E 3, en la que se entrena un modelo de subtitulador altamente descriptivo para producir subtítulos de texto para todos los vídeos del conjunto de entrenamiento. Este método mejora tanto la fidelidad del texto como la calidad general de los vídeos generados por Sora.
Además, Sora aprovecha la potencia de GPT para transformar breves instrucciones de usuario en subtítulos más largos y detallados. Esto permite a Sora generar vídeos de alta calidad que siguen con precisión las instrucciones del usuario
Indicaciones a Sora con imágenes y vídeos
Aunque Sora es conocido sobre todo por su capacidad de generación de texto a vídeo, también se le pueden solicitar otras entradas, como imágenes o vídeos preexistentes.
Esta versatilidad permite a Sora realizar una amplia gama de tareas de edición de imágenes y vídeos, como crear vídeos en bucle perfectos, animar imágenes estáticas y extender vídeos hacia delante o hacia atrás en el tiempo.
Al aprovechar sus capacidades subyacentes, Sora puede realizar estas tareas sin problemas y con gran precisión.
Animación de imágenes con Sora
Las capacidades de Sora van más allá de la generación de vídeo. Dada una imagen y una instrucción como entrada, Sora puede generar vídeos basados en esa imagen. Por ejemplo, Sora puede animar la imagen de un perro Shiba Inu con una boina y un jersey negro de cuello alto, dando vida a la imagen a través del vídeo.
Otro ejemplo demuestra la capacidad de Sora para generar vídeos basados en una imagen de una familia diversa de monstruos. Estos ejemplos muestran la capacidad de Sora para animar imágenes estáticas y producir vídeos atractivos y dinámicos.
Ampliación de vídeos con Sora
La capacidad de Sora para ampliar vídeos es una característica notable. Partiendo de un segmento de un vídeo generado, Sora puede extender el vídeo hacia atrás en el tiempo, creando una transición perfecta desde el punto de partida hasta el vídeo original. Este método permite crear bucles infinitos, en los que el vídeo se repite a la perfección. Esta capacidad abre nuevas posibilidades a los creadores de vídeo, ya que les permite generar vídeos de larga duración manteniendo una narrativa coherente y continua 1.
Edición de vídeo a vídeo con Sora
Las capacidades de edición de vídeo a vídeo de Sora son posibles gracias a los modelos de difusión, que han introducido numerosos métodos para editar imágenes y vídeos a partir de indicaciones de texto. Aplicando la técnica SDEdit a Sora, los vídeos pueden transformarse de diversas maneras. Por ejemplo, se puede cambiar el escenario de un vídeo a una exuberante selva o a los años 20 con un coche de la vieja escuela, conservando el color rojo. Otras transformaciones son hacer que un vídeo se sumerja en el agua, ambientarlo en el espacio con una carretera arco iris o representarlo con un estilo de animación invernal o de plastilina. La versatilidad de Sora en la edición de vídeo a vídeo permite crear contenidos únicos y personalizados 1.
Conectar vídeos sin problemas
Las capacidades de interpolación de Sora permiten transiciones fluidas entre vídeos con temas y composiciones de escena totalmente diferentes. Al interpolar gradualmente entre dos vídeos de entrada, Sora crea vídeos que tienden un puente entre ambos, dando lugar a transiciones suaves y continuas. Esta función es especialmente útil para crear atractivos montajes de vídeo o fusionar secuencias con diferentes elementos visuales. La capacidad de conectar vídeos sin interrupciones amplía las posibilidades creativas de los creadores de vídeo que utilizan Sora 1.
Libera las capacidades de generación de imágenes de Sora
Además de generar vídeo, Sora también es capaz de generar imágenes de alta calidad. Esto se consigue disponiendo parches de ruido gaussiano en una cuadrícula espacial con una extensión temporal de un fotograma. El modelo puede generar imágenes de varios tamaños, con resoluciones de hasta 2048×2048 píxeles. La capacidad de generación de imágenes de Sora permite crear imágenes visualmente impactantes y detalladas en una amplia gama de estilos y temas.
Ejemplos de generación de imágenes de Sora
Las capacidades de generación de imágenes de Sora pueden ejemplificarse con varios escenarios visuales. Por ejemplo, un retrato en primer plano de una mujer en otoño, con gran detalle y poca profundidad de campo, demuestra la capacidad de Sora para capturar detalles finos y evocar un estado de ánimo específico. Un vibrante arrecife de coral repleto de coloridos peces y criaturas marinas muestra la capacidad de Sora para generar representaciones vívidas y realistas de entornos naturales.
Además, el arte digital de un joven tigre bajo un manzano en un estilo de pintura mate demuestra la capacidad de Sora para crear imágenes visualmente impactantes y detalladas. Por último, un pueblo de montaña nevado con acogedoras cabañas y una aurora boreal, capturado con gran detalle y una DSLR fotorrealista, muestra la capacidad de Sora para generar paisajes envolventes y cautivadores.
La aparición de las funciones de simulación en Sora
A medida que Sora se amplía y se entrena con conjuntos de datos cada vez más grandes, muestra una serie de interesantes capacidades emergentes. Estas capacidades permiten a Sora simular aspectos de personas, animales y entornos del mundo físico.
Sorprendentemente, estas propiedades surgen sin ningún sesgo inductivo explícito para 3D, objetos u otros fenómenos específicos. Son el resultado de la escala y la complejidad del proceso de entrenamiento
coherencia 3D en la generación de vídeo de Sora
La capacidad de Sora para generar vídeos con movimientos de cámara dinámicos pone de manifiesto su coherencia 3D. A medida que la cámara se desplaza y gira, las personas y los elementos de la escena se mueven de forma coherente por el espacio tridimensional. Esta coherencia permite crear contenidos de vídeo envolventes y realistas que capturan la dinámica del mundo físico 1.
Coherencia a larga distancia y permanencia de objetos
Mantener la coherencia temporal en la generación de vídeos es un reto para muchos sistemas de IA. Sin embargo, Sora demuestra un progreso significativo en el modelado de dependencias de corto y largo alcance. Por ejemplo, Sora puede representar de forma persistente personas, animales y objetos aunque estén ocluidos o salgan del cuadro.
Además, Sora puede generar múltiples tomas del mismo personaje en una sola muestra, manteniendo su apariencia a lo largo de todo el vídeo. Estas capacidades aumentan el realismo y la coherencia de los vídeos generados.
Interacción con el mundo: Acciones y efectos
Las capacidades de simulación de Sora se extienden a la simulación de acciones que afectan al estado del mundo de formas sencillas. Por ejemplo, un pintor puede dejar nuevas pinceladas en un lienzo que persistan en el tiempo, o una persona puede comerse una hamburguesa y dejar marcas de mordiscos. Estas interacciones con el mundo simulado añaden un elemento dinámico y realista a los vídeos generados, haciéndolos más atractivos e inmersivos 1.
Simulación de mundos digitales: el caso de los videojuegos
Las capacidades de simulación de Sora no se limitan al mundo físico. También puede simular procesos artificiales, como los videojuegos. Sora puede controlar simultáneamente el personaje de un jugador en un juego como Minecraft y renderizar el mundo y su dinámica con gran fidelidad.
Si a Sora se le piden subtítulos que mencionen “Minecraft”, puede generar vídeos que simulen la jugabilidad en el contexto del popular juego. Esta versatilidad demuestra el potencial de Sora para crear mundos virtuales y experiencias interactivas 1.
Limitaciones y futuro de Sora
Aunque Sora demuestra notables capacidades como modelo de generación de vídeos, no está exento de limitaciones.
Por ejemplo, es posible que Sora no modele con precisión la física de ciertas interacciones, como la rotura de cristales. Además, es posible que interacciones como comer alimentos no siempre produzcan cambios correctos en el estado del objeto.
OpenAI reconoce estas limitaciones, así como otros modos de fallo que pueden surgir durante el entrenamiento y la generación. Sin embargo, OpenAI cree que las capacidades actuales de Sora allanan el camino para el desarrollo de simuladores de alta capacidad del mundo físico y digital y de los objetos, animales y personas que los habitan.
Definiciones
OpenAISora: Es un modelo de generación de vídeo de última generación que utiliza técnicas avanzadas de IA para crear vídeos dinámicos de alta fidelidad a partir de descripciones de texto o indicaciones.
Preguntas más frecuentes
- ¿Qué es OpenAI Sora?
- OpenAI Sora es un modelo de generación de vídeos capaz de producir vídeos de alta calidad basados en descripciones textuales.
- Cómo genera vídeos Sora?
- Sora utiliza una arquitectura de transformadores y compresión de vídeo para crear vídeos a partir de texto, imágenes o indicaciones de vídeo.
- ¿Qué hace que Sora sea único en la generación de vídeos?
- Su capacidad para manejar diversos formatos de vídeo y generar contenidos con gran fidelidad y flexibilidad.
- Puede Sora generar vídeos de cualquier duración y resolución?
- Sí, Sora está diseñado para producir vídeos de duración, resolución y relación de aspecto variables.
- ¿Está Sora disponible para uso público?
- El documento no especifica los detalles actuales de disponibilidad pública.
