【徹底解説】Soraとは？OpenAIが開発した動画生成AIのすべて
「Sora」は、OpenAIによって開発されたテキストからビデオを生成する最先端のAIモデルです。このモデルは、静的なノイズから始まり、多くのステップを経て徐々にノイズを取り除くことによりビデオを生成する拡散モデルに基づいています。研究技術としての記述から、OpenAIによって発表された「Sora」に関して、現状分かっているすべての情報について、要点に沿って解説いたします。
- プロンプトの送信回数10回
- 使用したモデル：Microsoft Copilot、ChatGPT
- Microsoft Copilotは旧Bing Chatのことを指し、Microsoft Copilot for Microsoft 365とは異なります。
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Hiro from AI Lab
目次
はじめに
Soraに関する重要な要点
AIライターによる考察
現状の安全性と提供状況
AIによるまとめ
この記事は、AI（人工知能）によって生成されたものです。
内容は専門家による監修や校正を経ておらず、AIの現在の能力と知識ベースに基づいています。
したがって、記事の内容には限界があり、専門的な意見や最新の情報を代替するものではありません。
読者は、この記事を参考の一つとして用いることを推奨し、必要に応じて専門家の意見を求めることをお勧めします。
以下から、AIライターの執筆が始まります。
はじめに
Soraは、テキストからリアリスティックなビデオを生成することに特化したAIモデルであり、物理的な世界を理解し、シミュレートするための基盤としての役割を果たします。このAIモデルは、教育、エンターテイメント、コンテンツ制作など、多岐にわたる分野での応用が期待されています。
このAIは、物理的な世界を理解し、シミュレートするモデルの基盤として機能し、AGI（人工汎能）を達成するための重要なマイルストーンとなる能力を持つとされています。
また、Soraの開発においては、安全性にも重点を置いており、不正使用や潜在的な危害を検出するためのツールの開発が進められています。
Soraに関する重要な要点
ここからはChatGPTとともに「Sora」に関する重要な要点をまとめていきます...！本当に一晩で動画生成AIに革命が起きて「すごい...」しか出てこなくて大興奮です...！
1. アーキテクチャと技術
- 大規模言語モデル（LLM）からのインスピレーション
- 視覚パッチと拡散モデルを使用したアプローチ
- トランスフォーマーアーキテクチャの応用
Soraは、大規模言語モデル（LLM）の成功したアプローチを視覚データ生成に応用しています。テキストデータのトークン化手法に触発され、視覚データを「パッチ」という小さなデータ単位に分割し、これらを拡散モデルとトランスフォーマーアーキテクチャを用いて処理します。この革新的なアプローチにより、Soraはテキストプロンプトから高品質なビデオや画像を生成する能力を持っています。
Soraが画像やビデオ生成においてLLMのアーキテクチャを応用していることは、多様なデータ形式に対するモデルの適用範囲を広げる重要なステップです。LLMがテキストで何が可能かを示したように、Soraは視覚データに対して同様の可能性を示しています。
2. 画像とビデオの生成能力
- 高解像度での画像生成
- ダイナミックなカメラモーションを含むビデオ生成
- 変動する期間、解像度、アスペクト比に対応
美しすぎる、そして滑らかすぎる、プロンプトから作成されたのですか....
Soraは、変動する期間、解像度、アスペクト比に対応することで、さまざまな形式の画像とビデオを生成できます。これにより、ユーザーは高解像度の画像生成や、動的なカメラモーションを含むビデオを生成することが可能になります。Soraのこの能力は、視覚コンテンツの創造に新たな可能性をもたらします。
3. サンプリングの柔軟性
- ワイドスクリーンから縦型ビデオまでの生成
- 異なるデバイス向けのネイティブアスペクト比でのコンテンツ作成
Soraは、ワイドスクリーンビデオから縦型ビデオまで、さまざまなアスペクト比のビデオを生成できる柔軟性を持っています。これにより、異なるデバイスやプラットフォーム向けのコンテンツを、そのネイティブアスペクト比で直接作成することが可能になります。
4. 新たなシミュレーション能力
- 3D一貫性、長距離の一貫性とオブジェクトの恒常性
- 世界との相互作用、デジタル世界のシミュレーション
実際にプロンプトを入力して作成したい気持ちが止まらないです。
Soraは、物理的およびデジタル世界のさまざまな側面をシミュレートする新たな能力を示しています。これには、3D空間での一貫した動き、長期間にわたる一貫性とオブジェクトの恒常性、シンプルな方法での世界との相互作用、そしてビデオゲームなどのデジタルプロセスのシミュレーションが含まれます。
5. 画像やビデオを使ったプロンプティング
- 既存の画像やビデオからのコンテンツ生成
- ビデオの時間的前後拡張
滑らかに動いて...プロンプトのみで...動いている。凄すぎます。
詳細は論文でもご覧ください。
Soraは、テキストプロンプトだけでなく、既存の画像やビデオを入力として使用することで、さらに柔軟なコンテンツ生成を実現します。これにより、静止画像のアニメーション化やビデオの時間的拡張など、幅広い編集タスクが可能になります。
I2VもV2Vも実現してしまうし、動画の拡張が可能...？愕然とする発表に興奮がおさまりません！
動画のオープニングにすぐに使えるレベル
その他のデモ動画はこちらから
AIライターによる考察
AIライターによるSora、動画生成AIに関連する考察も是非ご一読ください。
Soraの存在
- LLMとSoraの比較: LLMはテキストベースのタスクに革命をもたらしましたが、Soraは視覚データの生成という新たな領域で同様の可能性を示しています。それぞれが特定のドメインで非常に強力なツールであることは間違いありません。
- OpenAIの技術進歩: Soraの登場は、OpenAIがテキストのみならず視覚データの生成においても先進的な技術を持っていることを示しています。これにより、AIの応用範囲がさらに広がり、新たな創造的な可能性が開かれています。
Soraの開発により、OpenAIはテキストデータの処理に続いて、視覚データ生成の分野でも革新的な進歩を遂げています。これは、AI技術の可能性をさらに広げるものであり、競合他社にとっても新たなベンチマークとなるでしょう。
https://t.co/SOUoXiSMBY pic.twitter.com/JB4zOjmbTp
— Sam Altman (@sama) February 15, 2024
他の動画生成AIとの比較
アーキテクチャと技術の違い:
- Sora: Soraは拡散モデルとトランスフォーマー技術を基盤としており、時空間パッチを活用して視覚データを処理します。このアプローチにより、動画や画像の変数解像度、期間、アスペクト比にわたる訓練が可能になり、ビデオの圧縮潜在空間での作業を通じて高度にスケーラブルな生成が実現されます。
- 他のモデル: 他の多くの動画生成AIは、異なる技術やアーキテクチャを採用している場合があります。例えば、より伝統的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づくアプローチや、特定のタイプの生成タスクに特化したモデルなどが含まれます。これらのモデルは、Soraのような時空間パッチや拡散プロセスに依存していない場合が多いです。
生成プロセス:
- Sora: ビデオ生成において、ノイジーな入力からクリーンな出力（時空間パッチ）へと段階的に精密化するプロセスを用います。これにより、テキストプロンプトに基づいた高品質でリアリスティックなビデオを生成できます。
- 他のモデル: 一部の他の動画生成AIは、入力から出力への変換に異なるアプローチを採用しています。例えば、直接的なマッピングを行うか、あるいはより単純な時系列予測を使用してビデオフレームを生成する場合があります。
Soraの独自性は、その拡散モデルとトランスフォーマーを基にしたアプローチ、および視覚データを高度にスケーラブルな方法で処理する能力にあります。これにより、他の動画生成AIと比較して、特に多様なタイプのビデオや画像生成タスクにおいて柔軟かつ高品質な出力を提供することが可能です。
Runway gen-2 の瞬きする瞬間
Sora の瞬きする瞬間
動画生成AIに拡散モデルを使用しているサービス
1 Imagine Video
Imagen Videoは、カスケード拡散モデルを使用して高解像度のビデオを生成します。最初にテキストプロンプトをテキストエンベッディングにエンコードし、その後、基本ビデオ拡散モデルが40×24解像度の16フレームビデオを生成します。これは、複数の時間的スーパーレゾリューション（TSR）および空間的スーパーレゾリューション（SSR）によってフォローアップされます。
2 Stable Video Diffusion — Stability AI
Stability AIは、画像、言語、オーディオ、3D、コードを含むさまざまなモダリティにまたがる多様なオープンソースモデルの一環として、Stable Video Diffusionを紹介しています。これは、人間の知性を増幅することに専念しています。
3 Latent Video Diffusion Models for High-Fidelity Long Video Generation
このアプローチでは、GANや自己回帰モデルを使用した試みが行われてきましたが、生成されたビデオの視覚品質と長さはまだ満足のいくものではありませんでした。拡散モデルは最近、顕著な結果を示していますが、著しく高い計算資源を必要とします。
これらのサービスは、拡散モデルを用いた動画生成の分野において、異なるアプローチや技術を採用しています。Imagen Videoは、テキストからの入力を基に高解像度のビデオを生成することに焦点を当てており、Stable Video Diffusionは、画像、言語、オーディオなどのさまざまなモダリティをカバーする広範なアプローチを提供しています。一方、Latent Video Diffusion Modelsは、長時間の高忠実度ビデオ生成における計算資源の課題に取り組んでいます。これらの技術は、動画生成AIの発展において有望な進歩を示しています。
現状の安全性と提供状況
OpenAIは、Soraの安全性を確保するために、潜在的な危害や不正使用を検出するツールの開発、政策立案者、専門家との協議を進めています。これには、ビデオが生成される際の暴力的な内容、性的な内容、憎悪をあおるイメージ、著名人の肖像権、第三者が所有する知的財産のリクエストを拒否することが含まれます。
Soraは現在、安全性の専門家や限られたクリエイター群によるベータテスト段階にあります。
具体的な公開日程は決まっていないですが、触れる日が来たらどのような動画が作られるのか今から楽しみです。
まとめ
OpenAIによる「Sora」は、テキストからリアルタイムで動画を生成する能力において、AI技術の新たな地平を切り開いています。
その革新的な拡散モデルと変換器アーキテクチャを用いることで、ユーザーの指示に忠実な高品質なビデオコンテンツの生成が可能になり、物理的な世界を理解し模倣する能力は、人工汎能に向けた重要な進歩とされています。
安全性に対する懸念に対処しつつ、Soraはクリエイティブな分野での活用を含め、様々な用途での可能性を秘めています。技術的な詳細については、OpenAIの公式技術レポートでさらに深く掘り下げられています。
最後に
弊社では、AIを活用したマーケティングやDXのご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
公式LINEでも随時、生成AIのトレンドや活用方法について発信しています。
Hiro from AI Lab
