以下是关于微软 Sora 论文的相关信息：
您可以通过以下链接阅读论文原文：https://arxiv.org/abs/2402.17177
论文论文标题：Sora:A Review on Background,Technology,Limitations,and Opportunities of Large Vision Models作者：Yixin Liu,Kai Zhang,Yuan Li,Zhiling Yan,Chujie Gao,Ruoxi Chen,Zhengqing Yuan,Yue Huang,Hanchi Sun,Jianfeng Gao,Lifang He,Lichao Sun期刊：arXiv发表时间：2024/02/27数字识别码：arXiv:2402.17177摘要：Sora is a text-to-video generative AI model,released by OpenAI in February 2024.The model is trained to generate videos of realistic or imaginative scenes from text instructions and show potential in simulating the physical world.Based on public technical reports and reverse engineering,this paper presents a comprehensive review of the model's background,related technologies,applications,remaining challenges,and future directions of text-to-video AI models.We first trace Sora's development and investigate the underlying technologies used to build this"world simulator".Then,we describe in detail the applications and potential impact of Sora in multiple industries ranging from film-making and education to marketing.We discuss the main challenges and limitations that need to be addressed to widely deploy Sora,such as ensuring safe and unbiased video generation.Lastly,we discuss the future development of Sora and video generation models in general,and how advancements in the field could enable new ways of human-AI interaction,boosting productivity and creativity of video generation.摘要翻译（由计算机程序完成，仅供参考，内容以英文原文为准）：
Sora是一个文本到视频生成的人工智能模型，由OpenAI于2024年2月发布。该模型经过训练，可以根据文本指令生成逼真或富有想象力的场景的视频，并显示出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文全面回顾了文本到视频人工智能模型的背景、相关技术、应用、剩余挑战和未来方向。我们首先追踪索拉的发展，并研究用于构建这个“世界模拟器”的底层技术。然后，我们详细描述了索拉在从电影制作、教育到营销等多个行业的应用和潜在影响。我们讨论了广泛部署索拉需要解决的主要挑战和局限性，例如确保安全、公正的视频生成。最后，我们讨论了索拉和视频生成模型的未来发展，以及该领域的进步如何能够实现人类人工智能交互的新方式，提高视频生成的生产力和创造力。所属学科：[计算机](https://www.linkresearcher.com/searchall?tab=theses&filters.subject=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA&query=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA)[阅读论文原文](https://arxiv.org/abs/2402.17177)一篇论文回顾Sora文生视频技术的背景、技术和应用。
在这种情况下，Sora是一项重大突破，类似于ChatGPT在NLP领域的影响。Sora是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，同时保持较高的视觉质量和引人注目的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧都具有渐进感和视觉连贯性。这是一个里程碑，对生成式AI的研究和发展产生了深远影响。如图2所示，Sora在准确解读和执行复杂的人类指令方面表现出非凡的能力。该模型可以生成包含多个角色的详细场景，这些角色在错综复杂的背景下执行特定的动作。研究人员认为，Sora不仅能熟练处理用户生成的文本提示，还能辨别场景中各种元素之间复杂的相互作用。此外，Sora的进步还体现在它能够生成具有细微运动和交互描绘的扩展视频序列，克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉渲染的限制。这种能力代表了人工智能驱动的创意工具的飞跃，使用户能够将文字叙述转换成丰富的视觉故事。总之，这些进步显示了Sora作为世界模拟器的潜力，它可以提供对所描绘场景的物理和背景动态的细微洞察。为了方便读者查阅视觉生成模型的最新进展，研究者在论文附录汇编了近期的代表性工作成果。