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【論文瞬読】OpenAIが発表したテキストから動画を生成するAIモデル「Sora」について

AI Nest

こんにちは！株式会社AI Nestです。
本日もLLMを活用して、OpenAIが発表したテキストから動画を生成するAIモデル「Sora」ついての調査論文を「瞬読」してきたのでそちらをご紹介します。

タイトル：Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models
URL：https://arxiv.org/abs/2402.17177
機関：Lehigh University, Microsoft Research
著者：Yixin Liu, Kai Zhang, Yuan Li, Zhiling Yan, Chujie Gao, Ruoxi Chen, Zhengqing Yuan, Yue Huang, Hanchi Sun, Jianfeng Gao, Lifang He, Lichao Sun


はじめに

OpenAIが2024年2月に発表したテキストから動画を生成するAIモデル「Sora」について、その背景、技術、限界、そして可能性について包括的にレビューします。Soraは、テキストの指示に従ってリアルなシーンや想像上のシーンの動画を生成できるという、物理世界をシミュレートする能力を持ったモデルです。

視覚領域における生成AIの歴史

Soraとは何か？

Soraは、OpenAIが2024年2月に発表したテキストから動画を生成するAIモデルです。Soraは、テキストの指示に従って、現実的または想像的なシーンの動画を生成できます。Soraは、従来の動画生成モデルと比べて、高品質で長時間（最大1分）の動画を生成できるという特徴を持ちます。また、Soraは、物理世界のシミュレーションにおいて、優れた能力を示します。

テキストから動画を生成するSoraの例。OpenAIのSoraモデルにテキストで指示を与えると、指示に従って3つの動画が生成される。

Soraの技術的な特徴

Soraは、特に批判されている理論を取り上げているわけではないが、以下のような既存の技術や手法に対して、改良や拡張を行っています。

リバースエンジニアリングで考えたSoraフレームワークの概要

  • ビデオの圧縮と表現：Soraは、ビデオの空間的・時間的な圧縮を行うために、VAEやVQ-VAEなどの変分オートエンコーダを用いています。また、ビデオのパッチ化やパッキングを行うことで、可変長・可変解像度・可変アスペクト比のビデオを統一的に表現します。

  • ビデオの生成と改善：Soraは、ビデオの生成には拡散トランスフォーマーを用いています。拡散トランスフォーマーは、画像やテキストから画像を生成するモデルとして、高い性能を示しています。Soraは、このモデルをビデオに適用するために、時空間的な注意機構や条件付け機構を導入します。また、ビデオの解像度やフレームレートを向上させるために、カスケード型の拡散モデルを用いています。

  • テキストからビデオへの変換：Soraは、テキストの指示に従って、ビデオの内容やスタイルを制御できます。Soraは、テキストエンコーダとして、大規模な言語モデルを用いています。また、テキストだけでなく、画像やビデオをプロンプトとして与えることもできます。

Soraの議論点

Soraについての議論は、主に以下のような点に集中しています。

  • ビデオ生成の品質：Soraは、高品質で長時間のビデオを生成できるとされていますが、その品質は、ビデオの内容やスタイル、テキストの指示などによって変わります。また、Soraが生成するビデオは、現実的または想像的なシーンを表現できますが、その現実性や想像力は、モデルの訓練データや設定に依存します。

  • ビデオ生成の制御性：Soraは、テキストの指示に従って、ビデオの内容やスタイルを制御できるとされていますが、その制御性は、テキストの明確さや具体性、モデルの理解力や生成力に依存します。また、Soraが生成するビデオは、テキストだけでなく、画像やビデオをプロンプトとして与えることで、より細かく制御できるとされていますが、その制御性は、プロンプトの品質や適合性、モデルの適応力に依存します。

  • ビデオ生成の倫理性：Soraが生成するビデオは、現実的または想像的なシーンを表現できますが、その表現は、倫理的または法的な問題を引き起こす可能性があります。例えば、Soraが虚偽または誤解を招くビデオを生成した場合、それはディープフェイクと呼ばれ、社会的な混乱や個人の名誉を傷つける可能性があります。また、Soraが著作権またはプライバシーを侵害するビデオを生成した場合、それは法的な制裁を受ける可能性があります。

まとめ

Soraは、テキストから動画を生成するという難しいタスクに対して、高い性能と多様性を持ったモデルであると言えます。しかし、Soraはまだ完璧ではなく、動画生成の品質や一貫性、安全性や倫理性などにおいて、改善の余地があります。Soraの技術や応用に関する研究は、今後も進展していくと考えられます。Soraは、動画生成の分野において、新しいパラダイムを築く可能性を秘めています。