AI研报:从Sora看多模态大模型发展

2024-03-26 17:36

本文主要是介绍AI研报:从Sora看多模态大模型发展,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《从Sora看多模态大模型发展》的研报来自浙商证券,写于2024年2月。

这篇报告主要探讨了多模态大模型的发展趋势,特别是OpenAI发布的视频生成模型Sora,以及其对行业发展的影响。以下是报告的核心内容概述:

  1. Sora模型的发布:
    - OpenAI于2024年2月16日发布了视频生成模型Sora,该模型能够生成长达1分钟、不同宽高比和分辨率的视频和图片。
    - Sora基于Diffusion Transformer技术,结合了视频压缩网络、潜空间patch、直接在原始大小训练和重新标注技术,能够处理图像和视频输入,实现多种视频生成和编辑功能。


视频压缩网络(Video compression network):减少视觉数据维度。输入原始视频,输出一个在时间和空间上都压缩了的潜在空间。Sora在这个压缩后的潜在空间中进行训练。(同时训练了一个解码器将生成的潜在表征转回原像素空间)
潜空间patch(Spacetime latent patches ):类比Transformer tokens,推理时通过在合适大小的网格中随机初始化patch控制生成视频的大小。
直接在原始图片的大小上训练:过去往往将视频或者图片压缩到固定大小(比如4秒钟、分辨率256*256),Sora直接在原始素材规格上训练。
为视频训练素材生成详细字幕和标注:Re-captioning technique字幕自动生成。首先训练一个能生成详细描述的标注模型,然后用它为训练集中的视频生成文本说明。DALL E3中已经使用过,使用GPT将简短prompt转化为详细说明,这些说明会被输入到视频模型中。这可以增强文本理解能力,可以提高文本的保真度和视频的整体质量,使得Sora能够生产准确遵循用户提升的高质量视频。
Sora核心能力:3D一致性、物体持久性、世界交互、模拟数字世界
Sora模型的局限性:虽然能模拟一些基础物理互动,比如玻璃的碎裂,但还不够精确;
其他相互作用,比如吃食物,并不总是能产生物体状态的正确变化;
长视频中存在逻辑不连贯,或者物体会无缘无故出现的现象。

  1. 多模态大模型的商业化前景:
    - 国内外厂商如谷歌、字节跳动等也在布局多模态大模型领域,预计2024年文生视频将进入商业化探索阶段。
    - 高质量数据和底层通用大模型是文生视频能力的关键因素,随着技术的进步,文生视频在时间长度、画面清晰度和内容逼真程度等方面有望实现显著提升。
  2. 全球视频内容市场的潜力:
    - 据数据显示,2025年全球数字视频内容市场规模有望达到3271.9亿美元,2021-2025年复合年增长率约为13.7%。
    - 海外已有Synthesia、Runway等厂商在文生视频领域形成成熟商业方案,应用于企业产品介绍、操作指南、客户服务等场景。
  3. 建议关注的标的公司:
    - 大模型厂商:科大讯飞、云从科技、微软、谷歌。
    - 多模态应用厂商:万兴科技、虹软科技、焦点科技、Adobe。
公司名称代码AI+视频相关业务/产品
科大讯飞002230.SZ国产大模型龙头,多模态领域技术积累深厚
海康威视002415.SZ研发视觉多模态大模型
大华股份002236.SZ自研大华星汉大模型
云从科技-UW688327.SH国内CV领域龙头厂商之一
焦点科技002315.SZAI外贸虚拟人视频助手
虹软科技688088.SH视觉AI开放平台
万兴科技300624.SZAI视频领域龙头,“天幕”大模型
国投智能300188.SZAI视频图像鉴真工作站
当虹科技688039.SHAI智能视频解决方案
网达软件603189.SH积极推动“大视频+AI"在垂直领域的布局
丝路视觉300556.SZ子公司是视频染技术龙头
商汤-Whttp://0020.HK“日日新SenseNova"大模型
拓尔思300229.SZ并面向媒体、金融、政务领域、拓天大模型
汉王科技002362.SZ笔智能交互、NLP技术、大数据处理、智能人机交互、垂直领域大模型
  1. 风险提示:

- AI技术迭代不及预期的风险。

- AI商业化产品发布不及预期的风险。

- 政策不确定性带来的风险。

- 下游市场不确定性带来的风险。

报告还详细分析了多模态AI的核心技术环节、Sora模型的技术路线和应用案例,以及国内外其他厂商的AI视频生成算法及工具。此外,报告对AIGC在视频领域的商业化现状与展望进行了探讨,并预测了千亿级数字视频生成市场的未来潜力。

这篇关于AI研报:从Sora看多模态大模型发展的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/849306

相关文章

Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)

《Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)》:本文主要介绍Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细的相关资料,包括开通模型、配置APIKEY鉴权和SD... 目录豆包大模型概述开通模型付费安装 SDK 环境配置 API KEY 鉴权Ark 模型接口Prompt

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

从去中心化到智能化:Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中,Web3和人工智能(AI)正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术,正相互交织,共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界,并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展,它基于去中心化的区块链技术,旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}