論文の概要: Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17177v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 03:30:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 17:50:59.029897
• Title: Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models
• Title（参考訳）: Sora: 大規模ビジョンモデルの背景,技術,限界,機会に関するレビュー
• Authors: Yixin Liu, Kai Zhang, Yuan Li, Zhiling Yan, Chujie Gao, Ruoxi Chen, Zhengqing Yuan, Yue Huang, Hanchi Sun, Jianfeng Gao, Lifang He, and Lichao Sun
• Abstract要約: Sora(ソラ)は、OpenAIが2024年2月にリリースした、テキストからビデオへの生成AIモデルである。 本稿では,モデルの背景,関連する技術,応用,残る課題,今後の方向性について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.54172719450617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sora is a text-to-video generative AI model, released by OpenAI in February 2024. The model is trained to generate videos of realistic or imaginative scenes from text instructions and show potential in simulating the physical world. Based on public technical reports and reverse engineering, this paper presents a comprehensive review of the model's background, related technologies, applications, remaining challenges, and future directions of text-to-video AI models. We first trace Sora's development and investigate the underlying technologies used to build this "world simulator". Then, we describe in detail the applications and potential impact of Sora in multiple industries ranging from film-making and education to marketing. We discuss the main challenges and limitations that need to be addressed to widely deploy Sora, such as ensuring safe and unbiased video generation. Lastly, we discuss the future development of Sora and video generation models in general, and how advancements in the field could enable new ways of human-AI interaction, boosting productivity and creativity of video generation.
• Abstract（参考訳）: Sora(ソラ)は、OpenAIが2024年2月にリリースした、テキストからビデオへの生成AIモデルである。 このモデルは、テキストの指示からリアルまたは想像的なシーンのビデオを生成し、物理的な世界をシミュレートする可能性を示すよう訓練されている。 本稿では,公開技術報告とリバースエンジニアリングに基づいて,テキスト対ビデオaiモデルの背景,関連技術,応用,課題,今後の方向性について概観する。 最初に sora の開発を追跡し、この "world simulator" を構築するのに使われた基礎技術を調査した。 次に,映画製作から教育,マーケティングまで多産業におけるsoraの応用と潜在的影響について詳述する。 安全で偏りのないビデオ生成の確保など,soraを広く展開するために取り組むべき主な課題と制限について論じる。 最後に、Soraとビデオ生成モデルの将来的な発展と、その分野における進歩が、ビデオ生成の生産性とクリエイティビティを向上し、人間とAIのインタラクションの新たな方法を実現する方法について論じる。

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