从 Sora 的发展史，聊聊设计师如何面对 AI 焦虑

经过春节小休整，很多朋友都鼓起信心重新出发，因为吉祥话听多了还是会受用，没想到返岗途中还没来得及跟大家道句开工大吉，资讯话题就被Sora的发布信息填满。

关于这款神器的详细介绍：

Sora的发布让人感叹科幻电影都不敢这样拍，而且很多权威平台都认为奥特曼的大招还没亮出来，几句话做60秒视频只是前戏，先吊吊大家胃口，为他后面融资铺垫。

此图最近已经符号化了

Sora这个名字据说来自日文中的“空”（そら sora），象征“无限创造力”，众所周知，空也是佛家用语，以我的无知只能找来《道德经》的“无”来应战，无中生有，有生于无，意味深长。

关于最新科技无论在公在私大家都应该了解，不然酒局时候无法插嘴，于是我在网上找来一些资讯，普遍说得学术晦涩，都不太满意，所以按照惯例，决定自己写一篇。

此文希望通俗一点跟大家谈一下Sora，包括它的诞生过程，背后团队，技术原理，五大绝招，三大局限，及面对AI冲击时候，设计行业的一点思考。

一、Sora如何诞生？

在AI绘画发展得如火如荼的时候，探索AI生成视频是不少公司都在攻克的课题，比如Meta公司的Make-A-Video，Runway的 Gen-2 和Google的 Lumiere等等。

这些公司及其相关模型已经在2023年取得阶段性成果，其中“跑路公司”（Runway）托名字的福，果然相对领跑，它生成的AI视频具有画面清晰，精美度强，能影视运镜等特征，而且最新版本已经能生成4k画质，但时长只有4-16秒。

Runway的Gen-2 

你大爷还是你大爷，Openai作为人工智能领域的头牌阿姑，不鸣则已一鸣惊人，在2024年2月16日发布的Sora除了视频生成时长达到60秒之外，还在语义理解，画面表现，细节完善度等方面秒杀全部同学。

而且Sora居然能理解物体在物理世界的存在，并且可以应对复杂场景的变化等等。

关于Sora的牛已经不需要我在本文章里夸，但我想指出一点，就是官方视频就像卖家详情，到了买家手上还是会有变化，就如同你买的车永远开不出厂家标注的油耗一样。

当然更多发布细节其实我并不了解，但根据过去认识，类似发布一般不会现场给你演示，所以就对了。

而关于Sora的诞生历程与细节自然不为外界所知，只有项目负责人及Openai才有发言权，所以这里只能扒一下几位核心成员背景，及谈谈Sora的技术基本原理。

Sora整个团队仅仅合计13人，而核心成员只有三位，而且都非常年轻。

分别是负责研发的蒂姆·布鲁克斯（Tim Brooks）、比尔·皮布尔斯（Bill Peebles）、及负责系统的康纳·福尔摩斯（Connor Holmes）。

布鲁克斯是2023年在加州大学伯克利分校的博士，一看“出厂年份”真的年纪不大。

蒂姆·布鲁克斯

去加州大学之前，布鲁克斯其实先在谷歌的智能手机“Pixel”部门工作了两年，主要研究AI相机，而他的本科就读于卡内基梅隆大学，主修逻辑与计算，辅修计算机科学，实习期间则在 Facebook的软件工程部门，为期四个月。

在谷歌工作的布鲁克斯也许对自己期许更大，就选择了到加州大学的“伯克利人工智能研究所”攻读博士，主要研究方向就是图片与视频生成。

第二位核心人物皮布尔斯跟布鲁克斯是同学，两人都师从一位导师，同样在2023年博士毕业，而皮布尔斯的本科就读于麻省，也是主修计算机科学。

比尔·皮布尔斯

皮布尔斯曾经在英伟达（美国电脑处理器知名公司）的深度自动驾驶团队实习，研究计算机视觉。

而最后一位核心人物，Sora系统的负责人福尔摩斯则毕业于科罗拉多矿业大学，本科主修电气电子工程、博士阶段主攻高性能计算，他曾在微软工作，因为跟Openai有项目合作被外派，于是顺理成章的被挖走。

康纳·福尔摩斯

以上三人的履历起码让大家清楚，开发Sora是一群拥有什么技能的人才，据说面对AI的高速迭代发展，团队13人在一年时间里都持续加班，睡眠时间极少，可见年轻就是好。

Openai的办公室

二、Sora的技术原理

Sora的技术原理如果细说大部分人都不知所云，因为太多专业名词，要搞懂A先得弄懂B，弄懂B则需要了解C，大家现在连咒语都还编不好，所以不能太勉强，这里以最有效通俗的类比法讲述一下：

AI人工智能技术首先必须有一个输入端，可以理解为吃东西，各种AI模型就像中国山海经里的饕餮，怎么都吃不饱，当然吃东西也要成本，这是第一个重点。

Sora在输入时候主要吃视频跟图片，它吃的方式比较特别，也是核心技术，就是能将一个鸡腿从三维拍扁为二维，sora称为“视频压缩网络”，就是降维处理，所以不管什么东西被它拍扁之后就格式统一了，而且便于储存。

吃完就要消化分解了，这是Sora另一个核心技术，叫“空间时间补丁”(Spacetime Patches)，就等于将吃进去的鸡腿分成鸡皮，鸡肉，跟鸡骨头等等，所以不管这是一个母鸡，火鸡还是小鸡的腿，分解之后格式又一致了，分别是皮、肉、骨。

当然它不止吃鸡腿，什么牛肉、胡萝卜、馒头等世间万物都吃，比如大山，大河，建筑物，如同视频中有动物主题也有风景主题等，然后都以同样技术拍扁消化，再归类储存。

好了，现在有人通过关键词伸手跟它要一个主题为“一个像胡萝卜的鸡腿在大海里裸泳”的视频，它就从自己的素材库里拼拼凑凑，生成这样一个视频出来。

所以拆解下来如果不讲技术细节，其实逻辑跟AI绘画差不多，过去我也写过一篇《最易读懂的AI绘画发展史》，大家也可以去挖坟回顾。

因此Sora除了有自己的独门技术之外，就是每个部分都做得比对手好，整体效果出来自然就好了。

过去我经常跟朋友说好车的区别就是每个部分做得好一些，比如空调好一点，轮胎好一点，皮革好一点，豪华感就来了，都是四个轮子扛着沙发，但10万就变100万。

三、Sora的五大绝招

至于横空出世就名震江湖的Sora有什么绝招呢，大致有以下5点：

1. 准确及多样：

Sora可以准确解释用户的文本输入，并生高品质视频，不管人物动物或者风景建筑，并且据说Sora能够准确解释长达135个单词这么长的提示。

2. 语言理解能力强：

Sora能利用Dall·E模型的“重述要点”技术，生成视觉训练数据的描述性字幕，除了能提高文本准确性，还能提升视频整体质量，意思是它已经懂你要干啥，但你说得太烂，它帮你再说一次。

3. 强大扩展功能：

Sora可以接受多样化的语言提示，用户还可以根据图像创建视频或者补充现有视频，并且还能沿时间线向前后扩展视频，我们脑补一下AI绘画中的补图功能就好理解了，比如一段视频里有只猫从楼下跳下来就没了，我们可以输入“猫跳下来后变身奥特曼”之类，猫就不能退出剧组，变身奥特曼继续出演。

4. 卓越的设备适配：

Sora具备出色的采样能力，从宽屏 1920*1080p 到 竖 屏 1080*1920的任何视频尺寸都能轻松搞定。

5. 场景和物体的一致和连续：

Sora可以生成带有动态视角变化的视频，人物和场景元素在三维空间中的移动变化显得更加自然，而且还能很好的处理遮挡问题，比如那只猫往下掉又还没变身奥特曼之前被招牌挡住了一下，再出现时候还是那只猫。

四、Sora的三大局限

给人介绍对象都不能只谈优点，所以Sora的局限性我们也要客观提出来，主要有三点：

1. 物理交互的模拟不够准确：

Sora模型在模拟一些物理变化的时候不够准确，比如玻璃破碎，这可能因为模型在训练数据中（“吃东西”）时候缺乏足够的类似食物，或者sora还无法充分理解这些变化过程的底层原理。

2. 对象状态变化不正确：

Sora在模拟如吃食物这一类场景的时候，存在无法始终正确反映变化的情况，比如一根香蕉吃到最后居然比吃第一口时候还长之类。

3. 长时视频样本还不够连贯：

Sora在生成长时间的视频时，可能会产生出不连贯的情节或者细节，而且视频中可能会出现对象无缘无故弹出来，表明Sora在空间和时间连续性的理解上还有待提高。

这个Demo的狗就忽隐忽现

当然，我们前面谈过，奥特曼可能留了一手，等Sora正式推出的时候，这些问题也许就不存在了，又或者早有完善版本，就是等你们先讨论一下。

五、面对AI，我们该怎么办？

Sora发布的那天我刚好回到深圳公司，当时在互联网各种气氛的烘托下，我还真的抑郁了一下，想着AI绘画还没完全学好，又来了个Sora。

但晚点就想通，想通原因是目前公司其实还有插画师，工作中并没有真的如同之前恐慌那样砍掉了插画师角色。

所以针对大家的“AI焦虑症”，我有三个观点：

其一观点关于“竞合关系”，历史上任何一次技术大变革，都会让新型技术跟现有技术产生竞合关系，就是竞争与合作，从而产生出新的工作岗位。

以AI绘画为例子，自从AI绘画诞生起码有三种新型工作随之诞生，比如AI培训。

然后是一些过去根本不会绘画的人通过AI技术可以完成一些简单绘画而提供服务，比如今天刷到一位号称外卖员转行过来的制图员，一张图几十元，第一次订单就承接了4000张，开始专门从事这个行业，然后走上致富之路，当然我想不通是什么样的客户.

但确实有些朋友可以为一些低端需求提供AI绘图服务，比如生成头像或者产品图之类，我们当前一个客户的模特图就找了AI公司进行生成。

还有一种就是用AI做自媒体，比如调戏AI，通过一些搞怪想法让AI生成一些极具娱乐性的画面赚取流量，这个时代流量就是货币，所以可以变现盈利。

调戏AI

因此以上三者都确实是因为AI绘画的诞生而产生的新工作，欢迎大家补充举例。

第二个观点关于“傻瓜与专业”，就是如果AI技术的使用足够傻瓜，那么最后会成为类似美图秀秀或者剪映这样的大众工具，最后只是看谁用得好，所以威胁是会化解的。

而假设AI技术足够专业又会形成门槛，比如AI绘画也有专业流，比如能进一步修改，通过平面生成三维，线稿进行上色，让一个形象连续生成等，一般人其实学不到这个层面，所以又会成为一个专业领域，好比写散文大家都在高中学过，不表示每个人都能成为散文高手，所以威胁又消解了。

第三个观点关于“完美与自然”，就目前来看，无论AI绘画或者生成视频，其痕迹感是很强的，这种痕迹就是一种风格局限，但市场需求永远是多元的。

前些天周鸿祎在视频里谈他家音响，说到音乐中最打动他的其实是一些来自人的细节，比如乐手演奏时候的用力深浅，情绪变化，甚至是一些喘息的声音等，而这些自然细节就目前来看（以后不知道）正是AI的弱项。

比如之前不少主播其实是使用了数字人进行视频制作，但不久后很多人又切换为真人录制，因为现实生活着没人受得了身边人都跟央视主播一样说话，不完美有时候才足够自然真实，而自然真实才更能打动人。

所以不管如何，大家面对的事实都会一样，不会因为你的过分紧张而改变世界运用的方式与进度，我们应该拥抱变化，但无需过度焦虑，作茧自缚。

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