问题一：长视频的scaling transformer在Sora中面临哪些挑战？
长视频的scaling transformer在Sora中面临哪些挑战？
参考回答：
长视频的scaling transformer在Sora中面临的挑战可能包括支持长达1分钟的视频上下文、确保复杂实体decoder的一致性，以及对video condition、image condition、text condition的多模态支持等。
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问题二：Video recaption在Sora中的作用是什么？
Video recaption在Sora中的作用是什么？
参考回答：
Video recaption在Sora中的作用是根据视频内容生成一句或多句文字描述（caption）。这些caption可以用于后续的视频检索，也可以直接帮助智能体或有视觉障碍的人理解现实情况。通过高质量的recaption训练数据，Sora能够确保文本（prompt）和视频数据之间的高度对齐。
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问题三：Sora如何处理caption训练数据匮乏的问题？
Sora如何处理caption训练数据匮乏的问题？
参考回答：
Sora通过训练一个image captioner来合成图像的caption，并使用合成caption与原始caption的混合比例高达95%：5%来进行训练。然而，直接使用合成长caption进行训练可能导致模型过拟合到长caption上，因此OpenAI采用GPT-4来“upsample”用户的caption，以确保模型能够处理各种长度的caption。
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问题四：Sora在使用GPT-4进行caption优化时是如何操作的？
Sora在使用GPT-4进行caption优化时是如何操作的？
参考回答：
Sora使用GPT-4对用户的caption进行改写，生成高质量且具备很好描述性的高质量prompt。无论用户输入什么样的caption，经过GPT-4优化后，都能得到更详细、更准确的描述，从而提高视频生成的质量和准确性。
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问题五：Sora在视频生成领域的技术突破主要体现在哪些方面？
Sora在视频生成领域的技术突破主要体现在哪些方面？
参考回答：
Sora在视频生成领域的技术突破主要体现在其能够生成长达1分钟的高质量视频，并支持多模态条件输入（如video condition、image condition、text condition）。此外，Sora还通过采用先进的tokenization技术（如patches）和scaling transformer模型来处理长视频数据，以及通过训练高质量的image captioner和使用GPT-4进行caption优化来提高视频生成的准确性和相关性。然而，这些技术突破的实现需要大量的专业标注和评测数据，以及高性能的计算资源。
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