OpenAI heeft Sora aangekondigd, een nieuw AI-model dat video’s van één minuut kan maken van tekstprompts. Dit model, dat complexe scènes en bewegingen kan weergeven, heeft tot doel de kloof te overbruggen tussen AI en het oplossen van problemen in de echte wereld.
Kan de technologie achter Sora ook het ontwikkelen van virtuele werelden een zet geven?
Nee, we moeten we niet al te blij worden want er zijn serieuze beperkingen als je wat verder kijkt.
Complexiteit van scènes: Sora kan moeite hebben met het genereren van extreem complexe scènes met veel interactieve elementen, zoals grote stedelijke omgevingen of drukke verkeerssituaties.
Detailniveau: Hoewel Sora in staat is om visueel indrukwekkende resultaten te produceren, kan het detailniveau beperkt zijn in vergelijking met handmatig ontworpen virtuele werelden, vooral op het gebied van textuurkwaliteit, objectnauwkeurigheid en fijne details.
Interactie met gebruikers: Sora is primair gericht op het genereren van visuele inhoud op basis van tekstprompts en kan beperkt zijn in zijn vermogen om interactieve elementen toe te voegen die gebruikersinput vereisen, zoals complexe AI-gestuurde NPC’s (non-player characters) of dynamische omgevingsinteracties.
Realisme van bewegingen: Hoewel Sora in staat is om bewegingen te genereren, kan het moeite hebben met het produceren van zeer realistische menselijke animaties of complexe fysieke interacties, zoals natuurlijke bewegingen van personages of realistische objectfysica.
Diversiteit van content: Sora’s vermogen om diverse en unieke virtuele werelden te genereren kan beperkt zijn door de beschikbare trainingsgegevens en de variatie in de gegenereerde inhoud. Dit kan leiden tot herhaling of gebrek aan diversiteit in gegenereerde werelden.
Ook op het gebied van de fysica kunnen we beter niet al te hard van stapel lopen.
Zwaartekracht: Sora kan zwaartekracht simuleren binnen de grenzen van de trainingsgegevens en de fysicamodellen die het heeft geleerd. Het kan objecten laten vallen en hun beweging op een realistische manier simuleren, maar de precisie kan variëren afhankelijk van de complexiteit van de omgeving en objecten.
Soortelijk gewicht: Het vermogen van Sora om soortelijk gewicht nauwkeurig na te bootsen hangt af van de mate waarin het model is getraind met relevante gegevens en fysieke principes. Het kan bijvoorbeeld verschillende materialen onderscheiden en hun gedrag simuleren op basis van hun dichtheid en massa, maar de precisie kan variëren.
Buigbaarheid: Sora kan buigzaamheid simuleren, zoals de vervorming van objecten onder druk of spanning, maar de nauwkeurigheid kan afhangen van de complexiteit van de buiging en de materialen die betrokken zijn.
In het algemeen kan Sora helpen bij het creëren van realistische simulaties, maar voor zeer nauwkeurige en gespecialiseerde simulaties op het gebied van fysica, zoals in wetenschappelijk onderzoek of engineering, zijn mogelijk gespecialiseerde modellen en software nodig.
