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播客节目: 本期节目探讨了Sora模型的实际应用效果、对科技圈、动画圈、影视圈等行业的影响，以及AI生成视频的潜在风险和担忧。Sora模型能够生成长达60秒、多机位、高度拟真细节的视频，展现出强大的AI生成视频能力，有望改变全球AI视频赛道的格局，并颠覆现有的内容行业。
牛虻: Sora生成的视频在画质、细节、光影、色彩方面表现出色，足以用于前期镜头样板和与客户沟通，但对于更精细的内容调控（如色彩、光影、道具、人物动作等）还达不到客户满意程度，目前AI还不能完全替代人工。
孟凡: Sora生成的视频帧率高、宽容度高，物体运动符合规律，但在逻辑性上存在问题（例如场景与提示词不符），精细度还不够，目前还不能直接用于影视作品，但可用于前期开发和概念设计。
OpenAI: Sora作为模拟器，存在许多限制，例如无法准确模拟物理效应、理解因果关系、混淆空间细节，以及难以精确描述时间推移等。这些问题是由于概率模式的逻辑硬伤所致。
陈维忠、吴博、张含望: Sora存在因果关系推理问题，这是目前所有类似模型都存在的问题，未来可通过增加训练量和数据来改善，但无法根治；真正突破需要解决因果关系问题。
玉刚: Sora可能对影视特效公司造成冲击，但同时也降低了视频制作成本，未来AI视频生态将发生巨大变化，影视行业可能演变成服务业。
专业动画师: Sora的实用价值还有待观察，因为动画制作需要反复修正，AI目前还无法提供精雕细琢的作品。
浙商证券: Sora短期内可提升图像和短视频制作效率，改变创意、生产和营销工作流；长期来看，将改变信息生产和分发环节，专业和用户生成内容都将广泛采用AI工具。
广发证券: 高质量的训练数据和核心人才是AIGC大模型成功的关键，Sora创新性地采用了视频压缩网络时空补丁的方法。
播客节目: Sora的商业化进程需要考虑技术局限性、版权合规、内容伦理等问题；AI深度伪造技术可能产生大量虚假音视频图像，需要采取措施识别和应对。OpenAI正在寻求资金以提高全球人工智能芯片产能，AI技术革命仍在继续。
Deep Dive
Sora模型的出现引发了全球AI视频领域的震动，其生成的视频质量得到了认可，但同时也存在一些不足。例如，视频逻辑性有时欠佳，在处理一些复杂的物理现象和因果关系时存在问题。
- Sora能够生成长达60秒、多机位、细节高度拟真的视频镜头
- Sora视频在画质、画面细节、光影和色彩方面表现出色，可用于前期镜头样板和概念沟通
- Sora视频存在逻辑性问题，例如人物反向奔跑、物体悬浮等
- Sora帧率较高，计算能力强，影片宽容度高
- Sora目前尚不能直接用于影视作品，但已足够震撼，可用于前期开发和概念设计
Shownotes Transcript