OpenAI의 텍스트로 비디오를 만드는 새로운 방법인 Sora

소라

인공 지능을 기반으로 한 언어 모델 세계의 발전은 우리를 끊임없이 놀라게 하며, 그 예가 Sora입니다. 이것은 하나입니다 누구나 놀라게 할 뛰어난 시각적 품질과 물리적 특성을 갖춘 최대 1분 길이의 비디오를 제작할 수 있는 도구. 소라가 무엇인지, 그가 무엇을 할 수 있는지 봅시다.

소라란 무엇인가?

골드러시 시대 캘리포니아의 역사적 이미지

소라는 몇 단어만으로 실감나는 영상을 만들 수 있도록 설계된 AI 기반 언어 모델입니다. 영상의 결과는 우리 모두를 놀라게 했습니다. Sora의 OpenAI 개발자에 따르면 여러 캐릭터, 특정 유형의 움직임, 정확한 피사체 및 배경 세부 정보로 복잡한 장면을 만들 수 있습니다.

그리고 단어를 이해하는 AI일 뿐만 아니라, 이 모델의 가장 혁신적인 점은 현실을 지배하는 물리학을 이해할 수 있다는 것입니다. 이런 식으로 그들의 창조물은 우리 주변 세계에 훨씬 더 충실합니다. "골드러시 당시 캘리포니아의 역사적 이미지"라는 프롬프트 덕분에 우리가 본 것처럼 과거 상황을 시뮬레이션할 수도 있습니다.

제가 말하는 내용이 무엇인지 모르신다면, 이 모델이 생성하는 모든 것이 얼마나 실제처럼 보이는지 아직 보지 못하신 것입니다. 아직 참여하지 않으셨다면, 이미 우리에게 제공된 인상적인 창작물을 감상하실 수 있습니다. 소라 공식 홈페이지.

그리고 아직 완전히 개발되지 않았으며 아직 개발 중입니다. 이 도구가 가져올 비디오와 장면은 일부 사람들을 놀라게 하고 다른 사람들을 흥분시킵니다. Sora의 미래가 어떻게 될지 살펴보겠습니다.

중요한 것은 무엇을 할 수 있느냐가 아니라 무엇을 할 수 있느냐이다.

소라 진화

Sora는 YouTube 비디오나 소셜 네트워크와 같은 영화 및 홈 프로덕션의 시각적 제작에 혁명을 일으킬 훌륭한 도구로 구상되었습니다. 미드저니 같은 인공지능이 불과 1년 만에 얼마나 성장했는지 기억하면 놀라울 정도이기 때문이다. 소라의 경우도 마찬가지라면, 1년 안에 우리는 무엇을 볼 수 있나요? 그리고 가능한 대답은 매우 무섭습니다.

누구나 한 가지 질문에 대해 걱정할 수 있기 때문에 이러한 두려움은 자연스러운 것입니다. '소라가 만든 영상과 현실을 어떻게 구별할 수 있을까?' 그리고 세부 사항에 세심한 주의를 기울이지 않으면 구별하기가 전혀 쉽지 않습니다.

이는 OpenAI가 해결하고 있는 중요한 문제입니다. 그 이유는 우리가 알고 있듯이 Sora는 사용자를 짜증나게 하거나 해를 끼치는 원치 않는 콘텐츠를 생성하지 않도록 하기 위해 모든 종류의 테스트를 진행하고 있습니다.. 이는 Sora에서 생성된 비디오에 대한 감지 도구 생성에 추가되어야 합니다. 이런 방식으로 우리는 가짜 뉴스와 오해를 불러일으키는 동영상에 맞서 싸울 수 있습니다.

이 도구 시각적 콘텐츠를 생성하고 소비하는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력이 있습니다.. 그러나 지금은 이 모델과 학습 기능의 미래를 확인하기 위해 시간을 좀 기다려야 할 것입니다.

소라를 사용할 수 있나요?

DANOVER 오프로드 차량

짧은 대답은 '아니요'입니다.. 우리는 이미 Sora와 그 기능에 대해 알고 있지만 아직 이 도구를 공개적으로 사용할 수는 없지만 OpenAI는 아직 개발 단계에 있다고 말합니다. 그러므로, 이 놀라운 도구를 사용해 보려면 언제 액세스할 수 있는지 알려줄 때까지 기다려야 합니다..

오늘날 우리는 대중이 생성한 콘텐츠의 약 98%가 온라인에서 생성된다는 사실을 알고 있습니다. ChatGPT "빈 콘텐츠"입니다. 챗봇이 학습하도록 동기를 부여하지 않기 때문입니다. 그리고 이 도구가 받는 엄청난 양의 요청을 알면 이 스타일의 도구를 공개적으로 열 때 생성되는 리소스 소비가 높다는 것을 이해할 수 있습니다. 아마도 이것이 도구가 아직 일반 대중에게 공개되지 않은 이유일 것입니다.

이 도구 소수의 예술가, 디자이너 및 영화 제작자 그룹이 사용했습니다. 그 이유는 개선을 위한 피드백을 얻기 위함이었습니다. 전문 예술가를 위해 이 모델을 적용하는 방법에 대해 설명합니다.

이것이 아이디어입니다. 이제 더 많은 뉴스를 얻을 때까지 기다려야 합니다. 이는 이미 생성할 수 있는 비디오만큼 인상적입니다.


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