（偶得半日闲，码字于甲辰年元宵，鞭炮声声入耳。原创声明：欢迎转载，需注明出处。）
毕业以来，一直深心认同校训“求是创新”。从事这个行业，见到太多把概念神化，然后不能落地的事。小则浪费点刷手机时间，大则误导很多决策者和创业者方向。
如今，Sora也是，短短两周，在某些自媒体专家嘴里已经成为“可以改变世界的里程碑”，甚至是“标志着通用人工智能AGI的实现”。改变世界？？AGI？？这两个词，连OpenAI自家的新闻和论文，也只敢吹吹说打了个基础。甚至有专家疾呼，这标志着我国AI落后一个级别。我的天，不行了，该说话了。
这些情况愈演愈烈，让我明白，需要有人清醒的扔出一个石子，抛砖引玉，期待更多的行业高人来以正视听。
那么，这些夸大或误读的根源来自于哪里呢？
我的朋友和我说了这些话，和现在媒体中报道的说法很相似。根源就在这里。
他觉得Sora的能力让人惊叹。影片很高清，Sora生成的各个场景，包含海水、雪中小狗、眼镜上的反射影像等等，可以吻合常识、吻合物理规律。好些人惊叹的是，它对物理世界的很多描绘符合我们常识里对世界知识的认知。也有人赞叹，看Sora不要看表面的东西，要看背后它能真正理解我们对这个世界的物理定律的隐含。这一点怎么做到的？但似乎，它确实做到了。那些绒毛、雪花、波浪，完全跳过了之前CG实现的种种难关，降维打击，对世界理解一步到位。
问题就在这里了，我们以为Sora已经聪明到：
- 可以理解整个世界和诸多物理细节，常识及定律
- 并有无穷的创意
- 直接超越物理渲染，做出1080p的影片，现在就能满足我们各行各业的应用。
事实上，No，No，No。用大白话说下结论：
- 从原理上，Sora只会两件事，“抄”和“猜”。
- Sora从来都未曾真正理解世界和物理法则、甚至逻辑，它也不关心，只关心概率。
- 这在第二节会从它的底层原理Transformer+Diffusion简单直白的说明。
- 那为什么Sora如此惊艳？高清？稳定？秘诀在哪里。
- 有明面上的三大优势，见第三节。
- 但在“稳定”这一点上，确实OpenAI也藏了个心机没有说，目前我好像是第一个说出来的，哈哈。看第三节最后一点。
- Sora只是量变，离质变还差很远。
- 所以Sora的错误率和局限，超出你的想象。当下能看到落地应用的靠谱玩法有3个。
- 差距远远小于部门国内外媒体的夸大，别自己吓自己。
AI竞争才到中场而已，弯道超车的机会存在着。
国外一些清醒的学者，也清楚的表达了自己的意见和分析。如下图Yann LeCun（ACM图灵奖得主，纽约大学教授。Meta首席人工智能科学家）针对Sora的评论。大意是：
[!NOTE]
让我在这里澄清一个巨大的误解。从提示文字，生成看起来相当逼真的视频，并不意味着，这个系统理解物理世界。生成一个视频，和基于世界模型的因果预测，大不相同。目前这种生成式的方向，代价高昂，可能还有更好的法子。 （原文AI翻译附在文末）
一、用AI魔法破除魔法
Sora所生成的影片真的理解和模拟了真实世界么?
我们看一下，Garbor用Google的Gemini Ultra 1.5 pro分析一下Sora做出来的影片，一下子发现了大堆的不合情理的地方：
Gemini Ultra 1.5不客气的，对抢了自己风头的Sora提出了批评：
[!NOTE]
这日本雪景街道视频可能是一个由人工智能生成的。其中几个不一致之处：1.雪虽然下得很大，但樱花仍然盛开。樱花通常在春天开放，那时气候温暖，不会下雪。
2.雪以非常均匀的方式下落，这并不是雪在现实生活中通常下落的方式。
3. 视频中的人们没有穿任何冬季衣服，即使雪下得很大。
总的来说，视频在视觉上很吸引人，但这些不一致之处表明它并非真实生活场景。
事实上，我们人类更加挑剔，这段视频的一开始，两位行人的身高已经高过房檐了，然后迅速诡异的缩小。这已经是足以翻车的硬伤了。
Sora也完全承认这一点，所以也给出了漂浮的椅子等bug视频。
然而，只要仔细看看，即使是放出来的好的样例中，也有诸多硬伤：雪中小狗，也有凭空出现的背景狗头。更不用说，吹不灭的蜡烛，和静止不动的火苗。
下面这段小视频，更可以完整的展示，Sora其实不懂得流体规律、破碎轨迹和重力影响。那么高清，又有什么用呢？
让我们做一个合格的行业思考者，回到Sora其实并不聪明的现实，了解一下它蠢萌蠢萌的原理。
二、3个原理，明了Sora时好时坏的背后原因
Sora的官方文章，基本上在强调如何生成视频，以及其中的难度和优势。没有介绍Sora生成的步骤和原理。
步骤
简单而言，从一段文本生成视频，大约经过如下几步。
- 第一步，语义理解 （基于GPT，和DALLE一样）
- 第二步，生成图像 （基于Diffusion）
- 第三步，通过图像序列生成视频 （基于Diffusion，Transformer在时空小块图像上做：这儿有一个小秘密，见第四节）
听起来很高大上，用大白话解释一下整个过程。
Sora原理大白话
（声明：以下是向非专业读者解释的，就好比对你们的女朋友解释。别和专业性对上，只能大概意思一致即可。）
如下大白话说一下原理：Sora实际上，主要就是靠“抄”+“猜”。
一、准备工作
在用文字生成视频之前，得让Sora搞清楚哪些文字对应哪些视频。
为什么？因为它根本不懂。只能靠人告诉他哪些词，对应着哪些视频。
所以，要搞来巨量海量超量的视频，让Sora记住。一个巨巨...巨大的视频库。
（怎么记住呢，告诉Sora一堆词来描绘里面的内容，再把画面割成一块块，一帧帧。扔给这个孩子，自己去联想这一堆词和这一些时空碎块的联想。）
二、开始通过文字生成视频了
-
写一段文字，Sora会靠它老大GPT详细解释给他听。
我们也许就写了“散步在夜晚东京街道上”，GPT要发挥想象力，联想出一堆词和关联“高楼”、“繁华夜景”、等等。它联想力越丰富，Sora能关联到的时空碎块就越多越准。 -
Diffusion此时作为一个画师，上场了，他根据关键词特征值对应的概率，在视频库到处翻，看看抄哪一个碎块比较像，看哪个像，就猜对应的下一笔要落在什么地方。重复很多步。
-
通过Diffusion和Transformer共同联想，死记硬背，从巨大视频库里生拉硬拽，配合着一点点小秘方（见第四节），把这些一张张图拼接成一个序列，每秒播放几十张，视频就出来了。
所以啊，Sora是靠着“抄”人类喂给它的巨大的视频素材库，根据提示词的分解和联想，“猜”哪个关联大，就用哪个来画出来。
当你说“可乐波浪里的小船时”，它压根不懂“波浪”是怎样的流体物理，只是从库中找到这样的片段，再结合上“可乐”这个词所对应的视频碎块，通过Diffusion混在一块的。所以，严格说，只是像素层面的混合，背后的抽象原理、物理法则、食物常识它是完全不理的。这也是图灵奖获得者前面的批评所指出的。
这样，Sora时好时坏的原因找到了，调教它的路子也出来了
简而言之，能找得到，有的“抄”，大概率能生成的好。
如果能抄的素材特别多，那么描述的越准，那么Sora“猜”的范围就越小，画的也就越精准。
如果你描述的一段话，恰好和它要“抄”的视频库里某些素材段很一致。
那么太好了，Sora猜的舒服轻松只要小改几笔。生成的视频那基本上，从规律到细节都没跑了，挺好的，挺真的。
好比，你早背好了几篇小作文，考试时恰好蒙到了一篇，那小改改直接就出来了。
所以，Sora那个东京夜街头散步，以及那个猫猫抓主人，甚至小改改的红毛线帽高清视频，为什么质量那么高，大概也应该明白了吧？
啊？这不是作弊么？er......还是改了几笔的。
突然有人说，不对哦？那个海豚骑自行车，不可能有这样的视频啊，那为什么能做出来呢？
这就涉及到Sora记东西，和我们人记得可不一样。我们记得是整个画面和逻辑，就是图灵学者说的抽象层。而Sora记得只是碎片的特征值，鬼知道他们怎么联想的。简单而言，只要能生成静态图混合的，视频混合就没有问题。这和MJ和Stable Diffusion生成混合图的原理一致。
虽然，现实生活中没有海豚骑车。但是海豚和骑车，这两个词所能联想的素材还是很多的，混合一大抄就好。这样的视频，对Sora是容易的。
那如果没有对应的词呢？那就靠Sora老大GPT来发挥联想力了，看他如何解释这个新词。
比如，你说“生成一个阿凡达爬行的视频”。
假定，视频库里没有阿凡达这个词，且和阿凡达对应的视频片段。
那么，就看GPT怎么解释了，如果它解释成“蓝皮肤+人形+爬行地上”，那Sora只能出来个蓝皮肤的人，在地上趴着。
如果GPT勤快点，根据自己的庞大的联想库，详细解释成，“蓝皮肤+身高2米+有猫尾巴+像人+面部像猫和人脸结合体+无毛+有小斑点+长发脏辫+蓝色树丫上+爬行...”，那么Diffusion就能基于人、猫、蓝色皮肤等等对应的素材，一边猜一边拼，画出一个接近阿凡达爬行的真实片段
所以，调教Sora出好视频的关键技巧，也就出来了。
不断精调提示词（Prompt），当然你可以把工作丢给GPT去细化联想。但如果你要越来越细的把控出品的品质，就要让Prompt尽可能的详细，精准。
Prompt越详细，就能缩小Sora猜的范围，做的越好。
但是，同理不同的Prompt，也会限制Sora能抄的范围。如果你的视频是比较日常的，或者正好是Sora库中涵盖的，那么大概率能得到不错的结果。
三、那为什么Sora这么强，比Pika等要好那么多？3个优势+1个揭密
理解了Sora的原理，自然就明白了为什么Sora会比Pika强很多很多。
Sora实际上对于Pika等，只是量变，都是差不多的技术和原理，没有质变。（除去那个小秘密外）
但几乎达到了近似质变的效果了。
原因在于：
优势一，视频预训练库的量大质优
大力出奇迹，是OpenAI的基因。
到底花了多少钱在高质量的视频素材上，搜集了多少的视频库，只有OpenAI自己知道。但可以肯定的是，远远不是Pika等创业团队所能比的。
记得多，才能抄的好，混得妙。
甚至，现在的视频量已经不能满足OpenAI的需求了。已经被爆料，OpenAI的视频库，大量使用了UE5生成的视频来做补充和训练。我们看到的赛车那个视频就是。
甚至，我们可以看到一些证据，Pika、Runway、Stable Video和Sora有时候会撞车：都使用了同一个素材加到库中。那么使用一样类似的关键词，可能就能调出一模一样的元素。
证据如下，Garbor兄使用东京赏樱的提示词，在Pika、Runway、Stable Video和Sora上一起跑，你会看到：天呐，怎么右边的房子和远处的背景完全一样，构图也类似，哈哈。
大家一起抄作业，一起穿帮了。
优势二、算力多，采样步骤多，更精细。
这张图说明了，不同采样和计算步骤后，通过同一个视频库“猜”的步骤越多，加的东西越细，效果越好。
做32倍运算的效果，就明显好于4倍的效果。
还是大力出奇迹，OpenAI不变的配方和味道。 那么请问，Pika等创业公司能有多少张GPU卡呢? Sora能土豪的用32倍，1080p，渲染1分钟的视频。创业公司能用多少，4倍，360p，4-8秒，已经足够把钱烧光了...
画面精致度怎么比？时长怎么比？不公平。
（图片来源：OpenAI）
优势三、GPT解释力更强，提示词(Prompt）表现更好
前面说了，对一段提示词或提示句子，GPT能展开的联想和丰富度，是决定了Sora抄什么，能猜多准的。
OpenAI的GPT能力天下第一，开源模型无能撼动。
所以，不幸的是，Pika等创业公司大多还是要依靠OpenAI的GPT能力。那么，问题来了，亲儿子能用的，一定胜过外部客户能用到的深度和广度。
第二个点，就是外部公司的视频库和GPT联想能力不能首尾配对；但是Sora可以啊，GPT是自家的，视频库也是自家的，两者直接关联的精准度以及调取的效率，完全是外部客户不能比的。
一个揭秘、为什么Sora图像的稳定性、连续性明显好
这是黑羽师兄的独家发现哦，目前内外网都没听人提到过。：)
我们看到的是Sora在保持画面物体固定、部分主体稳定性、乃至旋转等都能很好的稳定展现。这个已经远远超过当前Pika、Stable Video等纯粹基于Diffusion模型所能带来的能力了。
Diffusion的不稳定性通病，在Pika等产品中已经表现无疑。
Sora和他们完全不在一个层次上，稳定性很好。已经不能完全用数据和算力来解释了。那么，一定是采用了一个能增强连续性的技术。
不知道大家还记得这个DragGAN工具么？通过一张图，就可以实现不同主体的各种动作。
它采用的就是GAN（对抗式生成网络技术），这个可以大幅度的预测和生成下一张图。这个技术的原理，和Diffusion不同，这位画师训练自己的方法是，平时每画下一笔，都和原图对一对，如果自己画的对，就给自己打高分。就这样不断磨练自己的技术。对于GAN，我在2021年就有所接触和运用，一直对它能"借真修假”的本事，念念不忘。
这样的技术，岂不是特别适合结合视频来生成每一帧不同主体微妙的变换。更关键的是，GAN在一些场景下的因果推理能力，是比Transformer、Diffusion都好的。
我仔细观察了不同Sora范例的旋转和下一步变化，猜测大概率使用了GAN技术的结合。后面又读到了，它论文有些话强调连续性和模拟上，也给了我一些信心，证明我的想法可能是对的。
直到，我找到了Sora团队的人员简历和分工，看到了实锤证据。他们人数并不多，大部分是Diffusion和Transformer的工程师，有些是从DALLE过来的。但有一位核心人员，很有意思，各位看官，请看：GAN的高手。
（图片来源：量子位）
看来，Sora已经找到了一些方法和方式，将GAN的优势和Transformer，以及Diffusion结合起来。这真是一个非常不错的进展。不管他们采用了什么新名词DiT，就是不提GAN；但本质的原理在这里，GAN闪闪发光。
Sora既然没那么神，那么可以用在哪里？
元宵节有空，一口气码了这么多字，实在写不动了。简单说说吧，如果点赞的人多，我再单独发文说说Sora和典型行业的结合玩法。
之前，看到很多人说这个行业也可以用，那个行业也可以用。对不起，不可能！
只有不需要严谨的视频输出的行业，是可以使用的。但凡，想用它来生成连续的视频成品，都要付出巨大的努力。
Prompt提示词的运用门槛，会高出你的想象。这将成为一个专业分工。
不会专业的Prompt，只依靠Sora的GPT自我发挥。那么，请做好抽奖的准备，可能要生成很多很多次，才有一次抽到好作品。时间怎么办？
商业运用上直接用基本不可能，但是可以间接使用。
第一个用法是，可以用它来生成创意素材。通过剪辑和局部使用，做出自己的成品。对于自媒体行业是一大利好。
第二个用法是，特别适合用来生成概念片和内部讨论稿，极大的加快创意沟通的效率。
第三个用法是，利用它的连续性，结合一些3D工具，快速建模。这个已经有人在做了，但效果还待改进。推荐大家看看B站UP主设计师的AI工具箱的Sora建模实践, 调试的好，是个路子。
结语和展望
作为一个在虚拟空间和人工智能行业的创业者，我特别喜欢看到像Sora这样能带起一波浪潮的技术应用。但是，我又深深地为我们每次过于神化一些新技术，感到担忧。每个技术都有它适合的应用场景和toB、toC刚需，要切合实际，求是创新才对。
现在，人云亦云者多，入泥入水者少；缺乏深度的行业思考者。
Sora才刚刚起步，不要捧杀了它。更不乱吹一气，灭了国内AI技术同仁自己的威风，我们的大模型底层进展还不错的。这些应用领域，弯道超车的机会存在着：不仅在算法、软件上；硬件也存在。
从来就没有万灵药，哪怕是现在的ChatGPT也是一样，它的幻觉问题一日不解决，谁敢放心的把严谨的工作交给它。
（关于ChatGPT的应用局限和行业落地应用方式，还有弯道超车的机会点；如果大家感兴趣的多，后面有空再写，一同探讨。这也是我在新年开设这个黑羽师兄Blog的原因，交志同道合的朋友。前沿行业一起探索，需要深度的思考者互相激发，也需要一起呐喊出来，正本清源。）
Sora，也许正站在量变引起质变的十字路口上。
但也有可能，它的路线是错的。
后来而上的抽象式理解模型，或者真正AGI会让它看起来非常可笑、笨重和成本高昂。
这么多伟大的可能性，都在涌现。
这真是个不错的时代。
附录：Yann LeCun（ACM图灵奖得主，纽约大学教授。Meta首席人工智能科学家）推文的AI翻译，翻译质量一般般：
[!NOTE]
让我在这里澄清一个巨大的误解。
从提示句子生成看起来相当逼真的视频，并不意味着系统理解物理世界。
生成和基于世界模型的因果预测大不相同。
可能的视频空间非常大，视频生成系统只需产出一个样本即可成功。
真实视频可能续集的空间要小得多，生成其中一块代表性的内容是一个更艰巨的任务，尤其是在基于某个行动条件下。
而且，生成这些续集不仅成本高昂，而且完全没有意义。
生成那些续集的抽象表示，消除场景中与我们可能想采取的任何行动无关的细节，这才更受欢迎。
这正是JEPA（联合嵌入预测架构）背后的全部要点，它不是生成性的，并且在表示空间内做出预测。
我们在VICReg、I-JEPA、V-JEPA上的工作，以及其他人的工作表明，与重建像素的生成式架构（如变分自编码器、掩蔽自编码器、去噪自编码器等）相比，联合嵌入架构对视觉输入产生了更好的表示。
在未对主干网络进行微调的情况下，将学到的表示作为输入，用于训练下游任务的监督头时，联合嵌入胜过生成式。
https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/