LoRa（Sora）具有以下应用：
•增强可访问性：在视觉领域增强可访问性至关重要。Sora通过将文本描述转换为视觉内容提供了一种创新解决方案。这一能力使所有人，包括视觉障碍者，都能积极参与内容创作并以更有效的方式与他人互动。因此，它为每个人提供了通过视频表达自己想法的机会，创造了一个更具包容性的环境。•培育新兴应用：Sora的应用范围广泛。例如，营销人员可能使用它创建针对特定受众描述的动态广告。游戏开发者可能使用它从玩家叙述中生成定制化的视觉效果甚至角色动作。
Sora是一款由OpenAI在2024年2月发布的文本到视频生成的AI模型。该模型被训练用于根据文本指令生成现实或想象场景的视频，并展现出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文对该模型的背景、相关技术、应用、现存挑战和文本到视频AI模型的未来方向进行了全面的综述。我们首先追溯Sora的发展，并探究用于构建这一“世界模拟器”的底层技术。然后，我们详细描述了Sora在从电影制作和教育到市场营销等多个行业中的应用和潜在影响。我们讨论了需要解决的主要挑战和局限性，以便广泛部署Sora，例如确保安全且无偏见的视频生成。最后，我们讨论了Sora和一般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新的人工智能交互方式，提高视频生成的生产力和创造力。图1：Sora：AI驱动视觉生成的突破。*平等贡献。顺序是通过掷骰子确定的。Chujie,Ruoxi,Yuan,Yue,和Zhengqing是在利哈伊大学LAIR实验室的访问学生。GitHub链接为https://github.com/lichao-sun/SoraReview†Lichao Sun是共同通讯作者：lis221@lehigh.edu
图18：Sora的应用。随着Sora等视频扩散模型作为前沿技术的兴起，它们在不同研究领域和行业中的采用正在迅速加速。这项技术的影响远远超出了简单的视频创作，为从自动化内容生成到复杂决策过程的任务提供了变革性的潜力。在本节中，我们将深入探讨视频扩散模型当前的应用情况，重点介绍Sora不仅展示了其能力，而且还革新了解决复杂问题方法的关键领域。我们旨在为实际部署场景提供一个广阔的视角（见图18）。