当 OpenAI 在 2025 年 9 月 30 日发布 Sora 2 时，它将该模型定位为视频+音频生成能力的飞跃：比以前的系统更符合物理规律、更逼真、更可控，并支持同步对话和音效。但究竟是什么在驱动这一切？
本文将深入探讨已知信息：关键的架构和系统设计选择、所涉及的权衡，以及这对用户和未来改进意味着什么。
1. Sora 2 是什么（以及不是什么）
Sora 2 是一个文本到视频 + 图像到视频的模型，具有原生同步音频（对话、环境声音、音效）。它比早期系统更强调物理真实性和时间一致性。
AI 视频生成技术演进
2. 关键架构与系统设计特性
2.1 物理感知生成和真实性
Sora 2 对现实世界物理的改进保真度是其差异化因素之一。模型更忠实地反映运动定律、碰撞、重力和物体交互，减少了"神奇变形"伪影。
实现真实性需要平衡计算和模型容量。权衡包括受限的视频长度、场景复杂性约束等。
2.2 时间连贯性与可操控性
时间连贯性确保一致的对象身份、背景稳定性和运动流畅性。Sora 2 支持摄像机运动、拍摄风格和构图提示的精确控制。
精确的创意控制能力
2.3 集成音频和对话同步
Sora 2 生成与视频帧对齐的同步对话、环境音频和音效。音频流程在多模态协调中对齐音素时间、嘴唇运动和环境声学。
2.4 安全性、出处和审核设计
每个视频都包含可见水印和嵌入的 C2PA 元数据以进行出处追踪。系统设计确保输入和输出审核，避免有害内容。
3. 已知限制与权衡
根据公开评论和系统卡，主要已知痛点包括：
| 挑战 | 描述 | 缓解方案 |
|---|---|---|
| 长期连续性 | 较长序列中一致性下降 | 分段提示，后期编辑 |
| 复杂场景 | 多物体场景可能出现伪影 | 简化场景描述 |
| 访问限制 | 邀请制，区域限制 | 候补名单，监控更新 |
4. 对用户和创作者的意义
从用户角度，这些架构现实转化为实际指南：
- 🎯 主要用于 5-20 秒的高影响力短片
- 📋 提前规划镜头和结构
- 🖼️ 使用参考图像锚定稳定性
- ✂️ 预期需要后期处理
- 🔒 利用水印/出处元数据
创意工作流程优化
结论
Sora 2 在生成视频+音频方面是一个大胆的前进步骤，结合了增强的物理真实性、音频同步和可操控性以及嵌入的安全和出处设计。但它不是灵丹妙药；它有界限和权衡。理解这些权衡对于希望认真采用它的创作者、研究人员和产品团队至关重要。