OpenAI的Sora项目通过结合DALL·E和GPT模型，实现了长视频生成的技术优势。具体来说，Sora利用了DALL·E 3中的重述技术(re-captioning technique)，为视觉训练数据生成高度描述性的字幕，从而提高了文本的保真度以及视频的整体质量。此外，Sora还采用了与GPT类似的Transformer架构，将简短的用户提示转换为更长的详细描述，并将其发送到视频模型中，这使得Sora能够生成更加准确遵循用户提示的高质量视频。
Sora模型的核心在于其强大的语言理解能力，能够精准地还原用户的文本提示，并生成符合用户期望的视频内容。这种能力得益于DALL·E和GPT模型的深度学习技术，使得Sora能够理解和模拟物理世界，生成具有多个角色、特定类型动作和详细背景细节的场景视频。此外，Sora还支持将图片和提示词作为输入参数生成视频，进一步增强了其多模态处理能力。
在技术实现方面，Sora采用了扩散模型和Transformer架构，将视频和图像分解为小的数据单元(称为补丁)，这些补丁类似于GPT中的Token，用于在Transformer模型中进行训练和生成。这种处理方式不仅提高了视频生成的质量，还允许Sora在处理不同分辨率、持续时间和宽高比的视频时保持一致性。
Sora项目通过融合DALL·E和GPT模型的强大技术能力，实现了高质量、长视频生成的能力，为视频生成领域带来了突破性的进展。
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