• Sora 的特点与局限
• 视频扩散模型底层原理解读
• Sora 技术方案的推测与梳理
• OpenAI 成事方法带给我们的启发

Sora 是 OpenAI 继 ChatGPT 之后，推出的又一重磅力作。Sora 可以理解用户输入的文本指令，将其转化为动态视频内容。用户只需提供简单的文本描述，Sora 就能生成具有丰富细节和连贯性的视频。

Sora 为代表视频生成工具，将对影视、广告、游戏、新闻、教育、VR\AR 等诸多行业产生深远的影响，具有广泛的应用前景。

Sora 惊艳效果的背后，涉及到一系列复杂的图像生成和视频生成技术。为了帮你高效学习 Sora，了解视频生成技术的前沿知识，我们特意邀请到头部大厂的 AIGC 专家，也是我们《 AI 绘画核心技术与实战》专栏的讲师 ——南柯老师，为你揭秘 Sroa 背后的视频生成技术。

南柯，某头部大厂图像团队技术 leader，高级算法专家。

目前在某头部大厂工作，带领团队推动多模态大模型领域的能力建设。长期活跃于 AI 绘画技术领域，对 AIGC 内容生成、数字人技术（AI 捏脸、数字人驱动）、传统图像、深度学习相关的图像技术（目标检测、分割、分类、人脸识别等），都有深入的理解和丰富的项目经验。有 100 余项算法创新专利，在视觉领域顶会发表过多篇论文。

所有对大模型，尤其是文生图 / 视频有兴趣的同学。