ओपनएआई सोरा को आज़माएं

टेक्स्ट/छवि से वीडियो बनाएं, लूप वीडियो उत्पन्न करें, वीडियो को आगे और पीछे बढ़ाएं

सोरा लाइव होने पर पहले जानने के लिए पहले हों!

सोरा एक एआई मॉडल है जिसे ओपनएआई ने विकसित किया है जो पाठ निर्देशों से वास्तविक और कल्पनाशील वीडियो सीन बना सकता है। यह शारीरिक दुनिया की गति का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट का पालन करते हुए एक मिनट तक के वीडियो उत्पन्न करता है जबकि दृश्य गुणवत्ता को बनाए रखता है।

सोरा एक विस्तार मॉडल है जो एक वीडियो के साथ शुरू होता है जो स्टेटिक शोर की तरह दिखता है और धीरे-धीरे इसे कई कदमों में शोर हटाकर बदल देता है। यह एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, GPT मॉडल के समान, और वीडियो और छवियों को पैच कहलाने वाले छोटे डेटा इकाइयों के संग्रह के रूप में प्रस्तुत करता है।

सोरा विभिन्न प्रकार के वीडियो बना सकता है, जिसमें कई पात्र होते हैं, विशेष प्रकार की गति होती है, और विषय और पृष्ठभूमि के सटीक विवरण होते हैं। यह एक मौजूदा स्थिर छवि को एनीमेट कर सकता है, या अनुपस्थित फ्रेम्स को भरकर मौजूदा वीडियो को विस्तारित कर सकता है।

सोरा कभी-कभी जटिल सीनों की भौतिकी को सटीकता से अनुकरण करने में संघर्ष कर सकता है, कारण और परिणाम के विशिष्ट घटनाओं को समझने में, और समय के साथ अंतरिक्षिक विवरणों को बनाए रखने में। यह कभी-कभी भौतिक असंभावनीय गति बना सकता है या अंतरिक्षिक विवरणों को गलती से मिला सकता है।

OpenAI लाल टीम के साथ काम कर रहा है ताकि मॉडल का परीक्षण किया जा सके और भ्रांतिकर विषयक सामग्री का पता लगाने के लिए उपकरण बना रहा है। वे भविष्य में C2PA मेटाडेटा शामिल करने की योजना बना रहे हैं और अपने अन्य उत्पादों से मौजूदा सुरक्षा विधियों का उपयोग कर रहे हैं, जैसे पाठ वर्गीकरणकर्ता और छवि वर्गीकरणकर्ता।

सोरा वर्तमान में लाल टीम के लिए उपलब्ध है जो हानियों या जोखिमों के लिए महत्वपूर्ण क्षेत्रों का मूल्यांकन करने के लिए और विजुअल कलाकारों, डिजाइनरों, और फिल्मकारों के लिए जिन्हें यह प्रोफेशनल क्रिएटिव लोगों के लिए मॉडल को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिक्रिया देने की जरूरत है।

अगर आप एक रचनात्मक पेशेवर हैं, तो आप OpenAI के माध्यम से Sora के लिए पहुंच के लिए आवेदन कर सकते हैं। पहुंच प्रदान करने के बाद, आप मॉडल का उपयोग कर सकते हैं अपने पाठ प्रॉम्प्ट्स पर आधारित वीडियो उत्पन्न करने के लिए, अपने रचनात्मक परियोजनाओं को अद्वितीय और कल्पनाशील दृश्यों के साथ सुधारने के लिए।

सोरा मॉडलों के लिए एक आधार के रूप में काम करता है जो वास्तविक दुनिया को समझने और अनुकरण करने में सक्षम है, जिसे ओपनएआई को कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) की प्राप्ति की दिशा में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर माना जाता है।

सोरा को भाषा की गहरी समझ है, जिससे यह पाठ प्रोम्प्ट को सटीकता से अनुवाद कर सकता है और जोशीली भावनाएं व्यक्त करने वाले पात्र और दृश्य उत्पन्न कर सकता है। यह एक ही वीडियो के भीतर कई शॉट बना सकता है जबकि संगत पात्र और दृश्य स्टाइल बनाए रखता है।

सोरा एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो GPT मॉडलों के समान है, और वीडियो और छवियों को पैच के रूप में डेटा के छोटे इकाइयों के संग्रह के रूप में प्रस्तुत करता है। डेटा प्रतिनिधित्व की इस एकीकरण से मॉडल को एक व्यापक विजुअल डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है।

एक समय में कई फ्रेमों की पूर्वदृष्टि देकर, सोरा सुनिश्चित कर सकता है कि विषय स्थिर रहें जब वे अस्थायी रूप से दृश्य से बाहर जाते हैं।

सोरा DALL·E 3 से recaptioning तकनीक का उपयोग करता है, जिसमें दृश्य प्रशिक्षण डेटा के लिए अत्यधिक विवरणात्मक कैप्शन उत्पन्न किए जाते हैं। यह मॉडल को उपयोक्ता के पाठ निर्देशों का अधिक ईमानदारी से पालन करने में मदद करता है जनरेटेड वीडियो में।

OpenAI अपने उत्पादों में सोरा को एकीकृत करने से पहले कई सुरक्षा कदम उठाने की योजना बना रहा है, जिसमें प्रतिकूल परीक्षण, पहचान वर्गीकरण विकसित करना, और DALL·E 3 जैसे अन्य उत्पादों से मौजूदा सुरक्षा विधियों का लाभ उठाना शामिल है।

सोरा फिल्म निर्माताओं, एनीमेटर्स, गेम डेवलपर्स और अन्य रचनात्मक पेशेवरों द्वारा वीडियो सामग्री, स्टोरीबोर्ड उत्पन्न करने के लिए या तो विचारों को तेजी से और कुशलतापूर्वक प्रोटोटाइप करने के लिए प्रयोग किया जा सकता है।

ओपनएआई सक्रिय रूप से नीतिनिर्माताओं, शिक्षकों, और कलाकारों के साथ संलग्न हो रहा है ताकि प्रौद्योगिकी के लिए चिंताओं को समझ सके और सकारात्मक उपयोग मामलों की पहचान कर सके। उन्होंने स्वीकार किया है कि जबकि वे सभी लाभकारी उपयोग या दुरुपयोग का पूर्वानुमान नहीं कर सकते, वास्तविक दुनिया के उपयोग से सीखना समय के साथ सुरक्षित एआई सिस्टम बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।

OpenAI के पास पाठ वर्गीकरणकर्ता हैं जो उपयोग नीतियों का उल्लंघन करने वाले पाठ इनपुट प्रॉम्प्ट की जांच करते हैं और अस्वीकृत करते हैं, जैसे कि उत्कृष्ट हिंसा, यौन सामग्री, घृणास्पद चित्रण, या बुद्धिजीवी संपत्ति के अनधिकृत उपयोग की मांग करने वाले।

AI में एक 'विश्व मॉडल' एक संगणनात्मक मॉडल को संदर्भित करता है जो भौतिक दुनिया और इसके गतिविधियों का अनुकरण करता है, जिससे AI को समझने और पूर्वानुमान करने की अनुमति मिलती है कि वस्तुएं और प्रदेश कैसे इसके भीतर प्रभावित होती हैं। सोरा के संदर्भ में, यह यह अर्थ है कि मॉडल को प्रशिक्षित किया गया है कि वीडियो उत्पन्न करने के लिए जो केवल पाठिक प्रोंप्ट का पालन करते हैं बल्कि वास्तविक दुनिया के भौतिक नियमों और व्यवहारों का भी पालन करते हैं, जैसे गुरुत्वाकर्षण, गति, और वस्तु प्रभासन। यह क्षमता पाठिक विवरण से वास्तविक और सुसंगत वीडियो सामग्री बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।