这两天有没有被OpenAI的新成果Sora刷屏？
熙熙攘攘的龙年春节，人物众多，同时各有各的行为：
雨后的东京街头，光影和反射都处理得很到位：
甚至是超近景的蜥蜴，细节拉满：
以上均来自OpenAI首个视频生成模型Sora。
只要输入提示词，就能生成1分钟的高清视频，已经被看作是改写整个视频生成领域的新王炸技术。
这不仅轰动了学术圈，还让同为科技圈的老马坐不住了。
在推特上直言：特斯拉拥有世界上最好的现实世界模拟和视频生成能力！
哎呦，打起来，打起来（doge）。
马斯克回应Sora
Sora发布后，效果立刻震惊全网。
不过并不像ChatGPT，现在只有少数人拥有Sora的访问权限。
但不少人还是想自己玩玩看的，所以OpenAI CEOSam Altman立刻抓住这次展示能力的机会，发布Sora后在推特上开始在线接单。
只要发布提示词并艾特Sam，或者在Sam的推特下回复，就有可能收到Sora生成好的视频。
这其中认真回复的有之，趁机捣乱的也有之。
狗狗币图形设计师DogeDesigner就回复了Sam的推特，他给的提示词是：
一个人把一家开源的非盈利公司变成闭源的盈利公司。
这描述，你要不直接报Sam身份证号得了（doge）。
而马斯克直接把这条回复po了出来。
一方面他最爱的数字货币就是狗狗币，在推特上和这位用户也经常互动；而更重要的另一方面，马斯克和OpenAI有不少过节。
虽然马斯克是联合创始人，但后来被踢出了董事会，并且在OpenAI转变为盈利公司后，多次在公开场合批评和指责OpenAI失去初心，开始逐利。
随后，马斯克又转发了一条和OpenAI有关的内容，并配了个带单片眼镜的emoji表情，像是在疑惑。
这条内容是在说Sam拥有一家OpenAI的风险投资基金，这家基金截至去年已承诺投资1.75亿美元。
并且这家基金并没有由OpenAI来管理，只是“暂时”放在Sam的名下。
众所周知，Sam并不直接拥有OpenAI的股权，并且把自己通过YC基金对OpenAI投资的间接持有称为“不重要”，表示自己成立OpenAI就是因为喜欢AI。
而这则Sam拥有OpenAI风投基金的新闻曝出，马斯克又表示疑惑，可能想暗指Sam还是想要用OpenAI获利，并不是之前表现出“淡泊名利”的样子。
本以为马斯克嘲讽两条就结束了，谁知在有用户发布对比Sora和特斯拉FSD V12的推特后，马斯克又上线回复：
特斯拉大概在一年前就能生成真实世界的视频了，并且精准符合物理学。
但这并不是很有趣，因为所有的训练数据都来自汽车，所以视频也看起来像来自特斯拉车辆上的摄像头，尽管这是动态生成而不是记录下的世界。
那接下来就看看，Sora和特斯拉的能力对比到底如何？
Sora是什么
Sora，OpenAI的首个视频生成大模型，或者说是文生视频大模型。
本质上是一个扩散模型（Diffusion models），基于不同时长、分辨率和宽高比的视频和图像训练得来。
官方只浅浅介绍了一些技术细节，其中比较关键的有patch、潜（latent），以及训练路线上的选择。
对应语言大模型中的token，OpenAI创造了patch这一概念，模型可以将视频压缩进低维潜空间中，并分解为Spacetime latent patches，统一不同的视觉数据表现形式。
也就是说，正如token可以简化、统一不同的自然语言，patch可以统一不同分辨率、时长和宽高比的视频和图像。
而这个视频压缩网络也是OpenAI特意训练的，用来降低视觉数据维度，并且训练也是基于该网络进行，可以减少计算量的压力。
并且，由于Sora的训练直接在视频数据的原始尺寸上进行，和其他模型不同，所以在输出结果上，Sora也能hold住各种分辨率、时长、宽高比、视角等等的视频。
同时还优化了构图和布局。比如业内同类型模型都会盲目裁剪输出视频为正方形，造成主题元素只能部分展示，但Sora可以捕捉完整的场景。
另外，Sora的技术还包含OpenAI之前在DALL·E 3、扩散型Transformer方面的技术积累和突破。
最终展示出的Sora，就不仅能够理解提示词中的要求，还了解这些物体在物理世界中的存在方式。
能理解纸飞机在林中穿过时会发生碰撞，同时光影也会发生变化。
一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞，在树林中穿梭，就像候鸟一样。
同时在单个视频中创建多个镜头，并靠对语言的深入理解准确地解释提示词，保留角色和视觉风格。
美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。
不过，Sora现在并不完美。OpenAI指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理，并且可能无法理解因果关系。
例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”，狼的数量会变化，一些凭空出现或消失。
还可能混淆提示的空间细节，例如混淆左右，并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件，例如遵循特定的相机轨迹。
如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中，篮球没有正确被篮筐阻挡。
但这些缺点也没让各路大佬吝啬他们的赞美，比如纽约大学助理教授、ResNeXt一作谢赛宁直言，Sora将改写整个视频生成领域。
以上就是Sora当前展示出的能力，还有背后的技术，那么特斯拉的能力又如何？
特斯拉的视频生成能力
去年7月，特斯拉自动驾驶软件总监Ashok Elluswamy在CVPR2023的演讲中提到，特斯拉正在为其人工智能技术构建一个基础的世界模型（General World Model）。
根据他的介绍，该模型基于神经网络，使用过去的视频和其他事物为条件来预测未来。
该模型不仅能预测一个摄像头的视角，而是可以预测八个摄像头的视角（展示的是七个）。
比如对于同一段视频，该模型可以预测本车在“继续直行”和“向右变道”两种情况下，未来周围环境的演变。
这其实也就是一种基于文本生成不同视频的能力。
同时在不同摄像头视角之间，周围车辆的颜色可以保持一致，也就是符合3D物体移动的运动规律。
特斯拉这里还强调，我们并没有特意训练它在3D层面的能力，或者要求它表现出3D层面的能力，这意味着神经网络已经理解了深度、运动等物理概念。
并且，特斯拉的这个模型不局限于RGB数据维度，也可以是语义或者几何维度。
一句话总结就是，基于过去的视频，给出车辆行动提示，甚至不给提示，该模型可以预测不同的未来情况，以及生成视频。
那么既然特斯拉有了如此强大的模型，为什么之前并没有很多曝光度？
因为当时介绍时，Ashok直言这还是个“半成品”，关键是它可以提供一个神经网络模拟器，推演出不同的未来结果，跟踪道路中所有移动的物体。
并且，在马斯克这次展示自家视频生成能力时也坦言称，目前对于FSD训练的算力还不够，所以并没有用模型生成的视频进行训练。
不过马斯克也表示，特斯拉是可以训练的，在今年晚些时候，当公司有空余算力了就会开始。
到这里其实能看出特斯拉的世界模型和Sora之间的相似点，都是通过视觉让AI能够理解甚至模拟真实的物理世界。
只不过OpenAI在探索过程中，先放出Sora给世界带来一点AI震撼；而特斯拉把这个能力运用在了探索自动驾驶，通过纯视觉方案，以及视频数据训练出的端到端神经网络，FSD V12已经能比肩老司机。
所以FSD和Sora，不过是AI通过视觉认知世界理解世界上的两个开花结果，FSD最终用来行动，Sora则是用来生成视频。
殊途同归。
马斯克的认知，确实了不得。
