OpenAI ने हाल ही में अपनी नवीनतम अभूतपूर्व तकनीक-सोरा की घोषणा की। यह text-to-video generative AI model अब तक अविश्वसनीय रूप से प्रभावशाली दिखता है, जो कई उद्योगों में बड़ी संभावनाओं का परिचय देता है। यहां, हम पता लगाएंगे कि ओपनएआई का सोरा क्या है, यह कैसे काम करता है, कुछ संभावित उपयोग के मामले और भविष्य में क्या होगा।
What is Sora?
सोरा क्या है?
Sora OpenAi का text-to-video generative AI model है। इसका मतलब है कि आप एक text prompt लिखते हैं, और यह एक वीडियो बनाता है जो prompt के description से मेल खाता है। यहां OpenAI Sora site से एक उदाहरण दिया गया है:
PROMPT: A stylish woman walks down a Tokyo street filled with warm glowing neon and animated city signage. She wears a black leather jacket, a long red dress, and black boots, and carries a black purse. She wears sunglasses and red lipstick. She walks confidently and casually. The street is damp and reflective, creating a mirror effect of the colorful lights. Many pedestrians walk about.
Examples of OpenAI Sora
OpenAI and CEO Sam Altman have been busy sharing examples of Sora in action. We’ve seen a range of different styles, and examples, including:
Sora Animation Examples
Prompt: Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meadow, their long wooly fur lightly blows in the wind as they walk, snow covered trees and dramatic snow capped mountains in the distance, mid afternoon light with wispy clouds and a sun high in the distance creates a warm glow, the low camera view is stunning capturing the large furry mammal with beautiful photography, depth of field.
Prompt: A movie trailer featuring the adventures of the 30 year old space man wearing a red wool knitted motorcycle helmet, blue sky, salt desert, cinematic style, shot on 35mm film, vivid colors.
Prompt: A petri dish with a bamboo forest growing within it that has tiny red pandas running around.
Prompt: Animated scene features a close-up of a short fluffy monster kneeling beside a melting red candle. The art style is 3D and realistic, with a focus on lighting and texture. The mood of the painting is one of wonder and curiosity, as the monster gazes at the flame with wide eyes and open mouth. Its pose and expression convey a sense of innocence and playfulness, as if it is exploring the world around it for the first time. The use of warm colors and dramatic lighting further enhances the cozy atmosphere of the image.
Prompt: A gorgeously rendered papercraft world of a coral reef, rife with colorful fish and sea creatures.
Prompt: A drone camera circles around a beautiful historic church built on a rocky outcropping along the Amalfi Coast, the view showcases historic and magnificent architectural details and tiered pathways and patios, waves are seen crashing against the rocks below as the view overlooks the horizon of the coastal waters and hilly landscapes of the Amalfi Coast Italy, several distant people are seen walking and enjoying vistas on patios of the dramatic ocean views, the warm glow of the afternoon sun creates a magical and romantic feeling to the scene, the view is stunning captured with beautiful photography.
Prompt: A young man at his 20s is sitting on a piece of cloud in the sky, reading a book.
How Does Sora Work?
Sora कैसे काम करता है?
text-to-image generative AI models जैसे DALL·E 3, StableDiffusion,और Midjourney की तरह , Sora एक Dipyusion model है। इसका मतलब है कि यह स्थिर शोर वाले वीडियो के प्रत्येक frame से शुरू होता है, और छवियों को धीरे-धीरे prompt में description जैसा दिखने के लिए machine learning का उपयोग करता है। Sora वीडियो 60 seconds तक लंबे हो सकते हैं।
Solving temporal consistency
Sora में innovation का एक area यह है कि यह एक साथ कई वीडियो frames पर विचार करता है, जो दृश्य के अंदर और बाहर जाने पर वस्तुओं को एक समान रखने की समस्या को हल करता है। निम्नलिखित वीडियो में, ध्यान दें कि कंगारू का हाथ कई बार shot से बाहर जाता है, और जब वह वापस आता है, तो हाथ पहले जैसा ही दिखता है।
Prompt: A cartoon kangaroo disco dances.
Combining diffusion and transformer models
Sora एक transformer architecture, के साथ एक diffusion model के उपयोग को जोड़ती है , जैसा कि GPT द्वारा उपयोग किया जाता है।
इन दो model types को combining करते समय, Jack Qiao ने कहा कि "diffusion model low-level texture बनावट generate करने में महान हैं, लेकिन global composition में खराब हैं, जबकि transformers में opposite problem होती है।" यानी, आप वीडियो फ्रेम के high-level layout को निर्धारित करने के लिए एक GPT-जैसा transformer model और विवरण बनाने के लिए एक diffusion model चाहते हैं।
Sora के implementation पर एक तकनीकी article में , OpenAI यह provides कैसे काम करता है इसका high-level description प्रदान करता है। diffusion models में, images को छोटे आयताकार "patches" में तोड़ दिया जाता है। वीडियो के लिए, ये patches three-dimensional हैं क्योंकि वे समय के साथ बने रहते हैं। patches को बड़े language models में "tokens" के equivalent माना जा सकता है: एक वाक्य का घटक होने के बजाय, वे छवियों के एक सेट का एक घटक हैं। मॉडल का ट्रांसफार्मर भाग पैच को व्यवस्थित करता है, और model का प्रसार भाग प्रत्येक patche के लिए content generate करता है।
इस hybrid architecture की एक और विचित्रता यह है कि वीडियो पीढ़ी को computationally रूप से viable बनाने के लिए, पैच बनाने की प्रक्रिया एक आयामी कमी चरण का उपयोग करती है ताकि गणना को हर एक फ्रेम के लिए हर एक पिक्सेल पर होने की आवश्यकता न हो।
Increasing Fidelity of Video with Recaptioning
उपयोगकर्ता के prompt के Summary को ईमानदारी से पकड़ने के लिए, Sora एक recaptioning तकनीक का उपयोग करता है जो DALL·E 3 में भी उपलब्ध है। इसका मतलब है कि किसी भी वीडियो को बनाने से पहले, बहुत अधिक विवरण शामिल करने के लिए उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट को फिर से लिखने के लिए GPT का उपयोग किया जाता है। मूलतः, यह स्वचालित prompt engineering का एक रूप है।
What are the Limitations of Sora?
सोरा की सीमाएँ क्या हैं?
OpenAI सोरा के वर्तमान संस्करण की कई सीमाओं को नोट करता है। सोरा को भौतिकी की अंतर्निहित समझ नहीं है, और इसलिए "वास्तविक दुनिया" के भौतिक नियमों का हमेशा पालन नहीं किया जा सकता है।
इसका एक उदाहरण यह है कि मॉडल कारण और प्रभाव को नहीं समझता है। उदाहरण के लिए, बास्केटबॉल घेरा पर विस्फोट के निम्नलिखित वीडियो में, घेरा फटने के बाद, नेट बहाल होता हुआ दिखाई देता है।
Prompt: Basketball through hoop then explodes.
इसी प्रकार, वस्तुओं की स्थानिक स्थिति अस्वाभाविक रूप से बदल सकती है। भेड़िया पिल्लों के निम्नलिखित वीडियो में, जानवर अनायास दिखाई देते हैं, और भेड़ियों की स्थिति कभी-कभी ओवरलैप हो जाती है।
Prompt: Five gray wolf pups frolicking and chasing each other around a remote gravel road, surrounded by grass. The pups run and leap, chasing each other, and nipping at each other, playing.
Unanswered questions on reliability
सोरा की विश्वसनीयता फिलहाल अस्पष्ट है। OpenAI के सभी उदाहरण बहुत उच्च गुणवत्ता वाले हैं, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि चेरी-पिकिंग में कितना शामिल था। टेक्स्ट-टू-इमेज टूल का उपयोग करते समय, दस या बीस छवियां बनाना और फिर सबसे अच्छा चुनना आम बात है। यह स्पष्ट नहीं है कि OpenAI टीम ने अपने घोषणा लेख में दिखाए गए वीडियो को प्राप्त करने के लिए कितनी छवियां बनाईं। यदि आपको एक प्रयोग योग्य वीडियो प्राप्त करने के लिए सैकड़ों या हजारों वीडियो बनाने की आवश्यकता है, तो यह अपनाने में बाधा होगी। इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें टूल के व्यापक रूप से उपलब्ध होने तक प्रतीक्षा करनी होगी।
What are the Use Cases of Sora?
सोरा के उपयोग के मामले क्या हैं?
सोरा का उपयोग स्क्रैच से वीडियो बनाने या मौजूदा वीडियो को लंबा करने के लिए किया जा सकता है। यह वीडियो से छूटे हुए फ़्रेमों को भी भर सकता है।
जिस तरह टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर एआई टूल्स ने तकनीकी छवि संपादन विशेषज्ञता के बिना छवियां बनाना नाटकीय रूप से आसान बना दिया है, सोरा छवि संपादन अनुभव के बिना वीडियो बनाना आसान बनाने का वादा करता है। यहां कुछ प्रमुख उपयोग के मामले दिए गए हैं।
Social media
सोरा का उपयोग टिकटॉक, इंस्टाग्राम रील्स और यूट्यूब शॉर्ट्स जैसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के लिए शॉर्ट-फॉर्म वीडियो बनाने के लिए किया जा सकता है। जिस सामग्री को फिल्माना कठिन या असंभव है वह विशेष रूप से उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, 2056 में लागोस के इस दृश्य को किसी सामाजिक पोस्ट के लिए फिल्माना तकनीकी रूप से कठिन होगा लेकिन सोरा का उपयोग करके इसे बनाना आसान है।
Prompt: A beautiful homemade video showing the people of Lagos, Nigeria in the year 2056. Shot with a mobile phone camera.
Advertising and marketing
विज्ञापन, प्रचार वीडियो और उत्पाद डेमो बनाना पारंपरिक रूप से महंगा है। सोरा जैसे टेक्स्ट-टू-वीडियो एआई उपकरण इस प्रक्रिया को बहुत सस्ता बनाने का वादा करते हैं। निम्नलिखित उदाहरण में, कैलिफोर्निया के बिग सुर क्षेत्र को बढ़ावा देने के इच्छुक एक पर्यटक बोर्ड स्थान के हवाई फुटेज लेने के लिए एक ड्रोन किराए पर ले सकता है, या वे समय और धन की बचत करते हुए एआई का उपयोग कर सकते हैं।
Prompt: Drone view of waves crashing against the rugged cliffs along Big Sur’s garay point beach. The crashing blue waters create white-tipped waves, while the golden light of the setting sun illuminates the rocky shore. A small island with a lighthouse sits in the distance, and green shrubbery covers the cliff’s edge. The steep drop from the road down to the beach is a dramatic feat, with the cliff’s edges jutting out over the sea. This is a view that captures the raw beauty of the coast and the rugged landscape of the Pacific Coast Highway.
Prototyping and concept visualization
भले ही अंतिम उत्पाद में एआई वीडियो का उपयोग नहीं किया जाता है, फिर भी यह विचारों को शीघ्रता से प्रदर्शित करने में सहायक हो सकता है। फिल्म निर्माता दृश्यों को शूट करने से पहले उनके मॉकअप के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं, और डिजाइनर उत्पादों के निर्माण से पहले उनके वीडियो बना सकते हैं। निम्नलिखित उदाहरण में, एक खिलौना कंपनी बड़े पैमाने पर निर्माण करने से पहले एक नए समुद्री डाकू जहाज खिलौने का एआई मॉकअप तैयार कर सकती है।
Prompt: Photorealistic closeup video of two pirate ships battling each other as they sail inside a cup of coffee.
Synthetic data generation का उपयोग अक्सर उन मामलों के लिए किया जाता है जहां गोपनीयता या व्यवहार्यता संबंधी चिंताएं वास्तविक डेटा के उपयोग को रोकती हैं। संख्यात्मक डेटा के लिए, सामान्य उपयोग के मामले वित्तीय डेटा और व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी के लिए हैं। इन डेटासेट तक पहुंच को सख्ती से नियंत्रित किया जाना चाहिए, लेकिन आप जनता को उपलब्ध कराने के लिए समान गुणों वाला सिंथेटिक डेटा बना सकते हैं।
सिंथेटिक वीडियो डेटा का एक उपयोग कंप्यूटर विज़न सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए है। जैसा कि मैंने 2022 में लिखा था , अमेरिकी वायु सेना रात के समय और खराब मौसम में इमारतों और वाहनों का पता लगाने के लिए मानव रहित हवाई वाहनों के लिए अपने कंप्यूटर विज़न सिस्टम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग करती है। सोरा जैसे उपकरण इस प्रक्रिया को व्यापक दर्शकों के लिए बहुत सस्ता और अधिक सुलभ बनाते हैं।
What are the Risks of Sora?
सोरा के खतरे क्या हैं?
उत्पाद नया है, इसलिए जोखिमों का अभी तक पूरी तरह से वर्णन नहीं किया गया है, लेकिन वे संभवतः टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल के समान होंगे।
Generation of harmful content
बिना किसी रोक-टोक के, सोरा के पास अरुचिकर या अनुचित सामग्री उत्पन्न करने की शक्ति है, जिसमें हिंसा, रक्तरंजित, स्पष्ट यौन सामग्री, लोगों के समूहों के अपमानजनक चित्रण और अन्य घृणास्पद कल्पना वाले वीडियो और अवैध गतिविधियों का प्रचार या महिमामंडन शामिल है।
अनुचित सामग्री का गठन उपयोगकर्ता के आधार पर बहुत भिन्न होता है (एक वयस्क बनाम सोरा का उपयोग करने वाले बच्चे पर विचार करें) और वीडियो निर्माण के संदर्भ (आतिशबाज़ी के खतरों के बारे में एक वीडियो चेतावनी आसानी से शैक्षिक तरीके से रक्तरंजित हो सकती है)।
Misinformation and disinformation
OpenAI द्वारा साझा किए गए उदाहरण वीडियो के आधार पर, सोरा की एक ताकत ऐसे काल्पनिक दृश्य बनाने की क्षमता है जो वास्तविक जीवन में मौजूद नहीं हो सकते। यह ताकत "डीपफेक" वीडियो बनाना भी संभव बनाती है जहां वास्तविक लोगों या स्थितियों को ऐसी चीज़ में बदल दिया जाता है जो सच नहीं है।
जब इस सामग्री को गलती से (गलत सूचना) या जानबूझकर (दुष्प्रचार) सत्य के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, तो यह समस्याएं पैदा कर सकता है।
जैसा कि डिजीडिप्लोमेसी के मुख्य एआई गवर्नेंस और एथिक्स ऑफिसर एस्के मोंटोया मार्टिनेज वैन एगर्सकोट ने लिखा है , "एआई अभियान रणनीतियों, मतदाता जुड़ाव और चुनावी अखंडता के मूल ढांचे को नया आकार दे रहा है।"
राजनेताओं या राजनेताओं के विरोधियों के विश्वसनीय-लेकिन-फर्जी एआई वीडियो में "रणनीतिक रूप से झूठी कहानियों को प्रसारित करने और उत्पीड़न के साथ वैध स्रोतों को लक्षित करने, सार्वजनिक संस्थानों में विश्वास को कम करने और विभिन्न देशों और लोगों के समूहों के प्रति दुश्मनी को बढ़ावा देने" की शक्ति है।
एक वर्ष में जिसमें ताइवान से लेकर भारत और संयुक्त राज्य अमेरिका तक कई महत्वपूर्ण चुनाव हुए, इसके व्यापक परिणाम होंगे।
Biases and stereotypes
जेनरेटिव एआई मॉडल का आउटपुट उस डेटा पर अत्यधिक निर्भर है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। इसका मतलब है कि प्रशिक्षण डेटा में सांस्कृतिक पूर्वाग्रह या रूढ़िवादिता के परिणामस्वरूप परिणामी वीडियो में समान समस्याएं हो सकती हैं। जैसा कि जॉय बुओलामविनी ने डेटाफ़्रेम्ड के फाइटिंग फ़ॉर एल्गोरिथम जस्टिस एपिसोड में चर्चा की, छवियों में पूर्वाग्रह के कारण भर्ती और पुलिस व्यवस्था में गंभीर परिणाम हो सकते हैं।
How Can I Access Sora?
मैं सोरा तक कैसे पहुँच सकता हूँ?
सोरा वर्तमान में केवल "रेड टीम" शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। यानी, जिन विशेषज्ञों को मॉडल के साथ समस्याओं की पहचान करने का काम दिया जाता है। उदाहरण के लिए, वे पिछले अनुभाग में पहचाने गए कुछ जोखिमों के साथ सामग्री तैयार करने का प्रयास करेंगे ताकि ओपनएआई सोरा को जनता के लिए जारी करने से पहले समस्याओं को कम कर सके।
OpenAI ने अभी तक सोरा के लिए कोई सार्वजनिक रिलीज़ तिथि निर्दिष्ट नहीं की है, हालाँकि यह 2024 में होने की संभावना है।
What Are the Alternatives to Sora?
सोरा के विकल्प क्या हैं?
सोरा के कई हाई-प्रोफाइल विकल्प हैं जो उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट से वीडियो सामग्री बनाने की अनुमति देते हैं। इसमे शामिल है:
- Runway Gen-2. OpenAI Sora का उच्चतम-प्रोफ़ाइल विकल्प रनवे जेन-2 है । सोरा की तरह, यह एक टेक्स्ट-टू-वीडियो जेनरेटर एआई है, और यह वर्तमान में वेब और मोबाइल पर उपलब्ध है।
- Lumiere. Google ने हाल ही में Lumiere की घोषणा की, जो वर्तमान में PyTorch डीप-लर्निंग पायथन फ्रेमवर्क के विस्तार के रूप में उपलब्ध है ।
- Make-a-Video. मेटा ने 2022 में मेक-ए-वीडियो की घोषणा की; फिर से यह PyTorch एक्सटेंशन के माध्यम से उपलब्ध है । कई छोटे प्रतिस्पर्धी भी हैं:
- Pictory अपने वीडियो निर्माण टूल के साथ सामग्री विपणक और शिक्षकों को लक्षित करते हुए, पाठ को वीडियो सामग्री में परिवर्तित करना सरल बनाता है।
- Kapwing टेक्स्ट से वीडियो बनाने के लिए एक ऑनलाइन मंच प्रदान करता है, जो सोशल मीडिया विपणक और आकस्मिक रचनाकारों के लिए उपयोग में आसानी पर जोर देता है।
- Synthesia टेक्स्ट से एआई-संचालित वीडियो प्रस्तुतियां बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है, जो व्यावसायिक और शैक्षिक उद्देश्यों के लिए अनुकूलन योग्य अवतार-आधारित वीडियो पेश करता है।
- HeyGen का लक्ष्य उत्पाद और सामग्री विपणन, बिक्री आउटरीच और शिक्षा के लिए वीडियो उत्पादन को सरल बनाना है।
- Steve AI एक एआई प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो प्रॉम्प्ट से वीडियो, स्क्रिप्ट से वीडियो और ऑडियो से वीडियो तक वीडियो और एनीमेशन बनाने में सक्षम बनाता है।
- Elai ई-लर्निंग और कॉर्पोरेट प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित करता है, जो निर्देशात्मक सामग्री को सहजता से सूचनात्मक वीडियो में बदलने का समाधान पेश करता है।
Details of Alternatives to Sora?
| Model/Platform | Developer/Company | Platform Availability | Target Audience | Key Features |
|---|---|---|---|---|
| Runway Gen-2 | Runway | Web, Mobile | Broad (General use) | High-profile text-to-video AI, user-friendly |
| Lumiere | PyTorch Extension | Developers, Researchers | Advanced text-to-video generation for PyTorch users | |
| Make-a-Video | Meta | PyTorch Extension | Creators, Researchers | High-quality video generation from text |
| Pictory | Pictory | Web | Content Marketers, Educators | Simplifies text to video conversion for engaging narratives |
| Kapwing | Kapwing | Web | Social Media Marketers, Casual Creators | Platform for video creation from text |
| Synthesia | Synthesia | Web | Businesses, Educators | AI-powered avatar-led video presentations from text |
| HeyGen | HeyGen | Web | Marketers, Educators | Video generation for sales and marketing |
| Steve AI | Steve AI | Web | Businesses, individuals | Create videos and animations for various applications |
| Elai | Elai | Web | E-learning, Corporate Training | Turns instructional content into videos |
What Does OpenAI Sora Mean for the Future?
Short-term implications of OpenAI Sora
A wave of quick wins
- सोशल मीडिया और विज्ञापन के लिए लघु-रूप वाले वीडियो का प्रसार। एक्स (पूर्व में ट्विटर), टिकटॉक, लिंक्डइन और अन्य पर रचनाकारों से सोरा प्रोडक्शंस के साथ अपनी सामग्री की गुणवत्ता बढ़ाने की अपेक्षा करें।
- प्रोटोटाइप के लिए सोरा को अपनाना। चाहे वह नए उत्पादों का प्रदर्शन करना हो या प्रस्तावित वास्तुशिल्प विकास का प्रदर्शन करना हो, सोरा विचारों को पेश करने के लिए आम बात बन सकता है।
- बेहतर डेटा स्टोरीटेलिंग। टेक्स्ट-टू-वीडियो जेनरेटरेटिव एआई हमें अधिक ज्वलंत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मॉडलों का बेहतर सिमुलेशन और डेटा का पता लगाने और प्रस्तुत करने के इंटरैक्टिव तरीके प्रदान कर सकता है। जैसा कि कहा गया है, यह देखना महत्वपूर्ण होगा कि सोरा इस प्रकार के संकेतों पर कैसा प्रदर्शन करती है।
- बेहतर शिक्षण संसाधन. सोरा जैसे उपकरणों के साथ, शिक्षण सामग्री को काफी बढ़ाया जा सकता है। जटिल अवधारणाओं को जीवन में लाया जा सकता है, जबकि अधिक दृश्य शिक्षार्थियों के पास बेहतर शिक्षण सहायता का मौका होता है।
A minefield of risks
- गलत सूचना और दुष्प्रचार का प्रसार। सामूहिक रूप से, हमें हमारे द्वारा उपभोग की जाने वाली सामग्री के बारे में अधिक समझदार होना होगा, और हमें निर्मित या हेरफेर की गई सामग्री का पता लगाने के लिए बेहतर उपकरणों की आवश्यकता होगी। चुनावी वर्ष में यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
- सर्वाधिकार उल्लंघन। हमें इस बात का ध्यान रखना होगा कि हमारी छवियों और समानताओं का उपयोग कैसे किया जाता है। हमारे व्यक्तिगत डेटा को उन तरीकों से उपयोग करने से रोकने के लिए कानून और नियंत्रण की आवश्यकता हो सकती है जिनके लिए हमने सहमति नहीं दी है। यह बहस सबसे पहले शुरू होने की संभावना है क्योंकि प्रशंसक अपनी पसंदीदा फिल्म फ्रेंचाइजी के आधार पर वीडियो बनाना शुरू कर देंगे - जैसा कि कहा गया है, यहां व्यक्तिगत जोखिम भी बड़े पैमाने पर हैं।
- विनियामक और नैतिक चुनौतियाँ। जेनेरिक एआई में प्रगति नियामकों के लिए पहले से ही मुश्किल साबित हो रही है, और सोरा इस मुद्दे को बढ़ा सकता है। हमें व्यक्तिगत स्वतंत्रता को प्रभावित किए बिना या नवाचार को बाधित किए बिना सोरा के उचित और उचित उपयोग पर ध्यान देना चाहिए।
- प्रौद्योगिकी पर निर्भरता. सोरा जैसे टूल को कई लोगों के लिए सहायक के बजाय शॉर्टकट के रूप में देखा जा सकता है। लोग इसे रचनात्मकता के प्रतिस्थापन के रूप में देख सकते हैं, जिसका कई उद्योगों और उनमें काम करने वाले पेशेवरों पर प्रभाव पड़ सकता है।
Generative video becomes the next frontier of competition
Long-term implications of OpenAI Sora
High-value use cases can be unlocked
- advanced content creation. हम sora को VR और AR, video Game और यहां तक कि T.V. और फिल्मों जैसे traditional entertainment जैसे क्षेत्रों में Production में तेजी लाने के लिए एक equipment के रूप में देख सकते हैं। भले ही इसका उपयोग सीधे ऐसे media बनाने के लिए नहीं किया जाता है, फिर भी यह prototype और storyboard ideas में मदद कर सकता है।
- Personalized entertainment. बेशक, हम एक ऐसा Example देख सकते हैं जहां sora विशेष रूप से user के analog content बनाता और managed करता है। किसी व्यक्ति की interest और priorities के According interactive और reactive media उभर सकता है।
- personalized learning. यह Highly Personalized Content Education Zone में जगह बना सकती है, जिससे छात्रों को उनकी Requirements के लिए सबसे Suitable तरीके से सीखने में मदद मिलेगी।
- Real Time . में video editing, video content को अलग-अलग audience के analog real time में edited या Reproduced किया जा सकता है, audience की priorities या feedback के आधार पर tone, complexity, या यहां तक कि Story जैसे aspects को customized किया जा सकता है।
The lines between the physical and digital worlds begin to blur
Closing Notes
OpenAI Sora FAQs
Is Sora available to the public?
No. Currently, Sora is only available to a select group of expert testers who will explore the model for any problems.
How can I access Sora?
There is currently no waiting list for Sora. However, OpenAI says it will release one in due course, but this could take ‘a few months.’
Are there any Sora alternatives I can use in the meantime?
You can try tools like Runway Gen-2 and Google Lumiere to get an idea of what text-to-video AI is capable of.
Is Sora AI free?
There is no word yet on pricing for Sora, although OpenAI does tend to charge for its premium services.
How does Sora AI work?
Sora is a diffusion model. That means that it starts with each frame of the video consisting of static noise, and uses machine learning to gradually transform the images into something resembling the description in the prompt.
How Long Can Sora Videos Be?
Sora videos can be up to 60 seconds long.