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¿Qué es Sora de OpenAI? Cómo funciona, Ejemplos, Características

Descubre Sora de OpenAI a través de vídeos de ejemplo y explora sus funciones, como Remix, Re-cut, Loop, Storyboard, Blend y Style Preset.
Actualizado 12 dic 2024  · 8 min de lectura

El tercer día de los "12 días de OpenAI" llegó con un anuncio emocionante: La IA de Sora ya está disponible.

Este modelo de IA generativa de texto a vídeo parece increíblemente impresionante hasta ahora, e introduce un enorme potencial en muchas industrias. Aquí exploramos qué es Sora de OpenAI, cómo funciona, algunos posibles casos de uso y qué nos depara el futuro.

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¿Qué es Sora?

Sora es el modelo de IA generativa de texto a vídeo de OpenAI. Esto significa que tú escribes un texto y él crea un vídeo que coincide con la descripción del texto. Aquí tienes un ejemplo de la página web de OpenAI:

PROMPT: Una elegante mujer camina por una calle de Tokio llena de cálidos neones brillantes y animados letreros de la ciudad. Lleva una chaqueta de cuero negra, un vestido largo rojo y botas negras, y lleva un bolso negro. Lleva gafas de sol y pintalabios rojo. Camina con seguridad y despreocupación. La calle es húmeda y reflectante, lo que crea un efecto espejo de las luces de colores. Muchos peatones pasean.

Características de Sora

Sora tiene algunas funciones que nos permiten tener un mayor control del proceso de generación de vídeo. Exploremos cada una de ellas.

Remezcla

La función de remezcla permite a los usuarios reimaginar vídeos existentes alterando sus componentes sin perder la esencia del original. Ya sea cambiando colores, sustituyendo fondos o retocando elementos visuales, la remezcla proporciona una forma flexible de experimentar con el aspecto de un vídeo.

Esta función es perfecta para los creadores que quieran actualizar contenidos antiguos, adaptar vídeos a temas específicos o explorar variaciones con fines de marca.

Por ejemplo, considera los dos vídeos siguientes:

  1. Vídeo original: "Abrir grandes puertas en una biblioteca"
  2. Vídeo remezcla: "Convierte la biblioteca en una nave espacial"

Recorta

La función de recortado permite a los creadores localizar y aislar los fotogramas más impactantes de un vídeo, ampliándolos en cualquier dirección para construir una escena completa. Esta herramienta es perfecta para realzar momentos clave, llamar la atención sobre elementos visuales concretos, o garantizar un flujo más fluido entre escenas. Al centrarse en los fotogramas más fuertes, Re-cut ayuda a refinar el proceso de narración, a la vez que da a los creadores un mayor control sobre el ritmo y el énfasis.

Loop

La función de bucle facilita la creación de repeticiones continuas de clips de vídeo. Ideal para visuales de fondo, vídeos musicales o animaciones hipnóticas, esta herramienta garantiza que las transiciones entre bucles sean suaves y naturales. Permite a los creadores ampliar la duración de momentos cautivadores o mantener un ritmo constante para vídeos diseñados para reproducirse continuamente.

A continuación, vemos una flor que florece y se cierra continuamente en un bucle sin fisuras, sin cortes visibles en la transición:

Guión gráfico

La función de guión gráfico permite a los creadores generar tomas específicas en puntos de fotograma designados a lo largo de la línea de tiempo, ofreciendo un control preciso sobre la narrativa visual. Por ejemplo, utilizando la demo de OpenAI, puedes hacer un storyboard de la siguiente secuencia de planos:

  1. Fotogramas 0-114: "Un vasto paisaje rojo con una nave espacial atracada en la distancia".
  2. Marcos 114-324: "Mirando desde el interior de la nave espacial, un vaquero espacial se sitúa en el centro del encuadre".
  3. Fotogramas 324-440: "Primer plano detallado de los ojos de un astronauta enmarcados por una máscara de tejido de punto".

Mezcla

La función de mezcla te permite combinar distintos elementos de vídeo o de estilo para crear nuevas composiciones. Al mezclar secuencias, colores o enfoques artísticos, ayuda a crear imágenes que parezcan distintas y frescas. Este enfoque funciona bien para proyectos experimentales, mashups o narraciones creativas que exploran ideas poco convencionales.

A continuación, vemos un vídeo que mezcla dos vídeos:

  1. Un vídeo de copos de nieve cayendo
  2. Un vídeo de pétalos de flores cayendo

Preajustes de estilo

El preajuste de estilo proporciona una colección de plantillas estéticas predefinidas que se pueden aplicar a los vídeos. Estos preajustes facilitan la consecución de un aspecto concreto, ya sea cinematográfico, vibrante y juguetón, o profesional.

Por ejemplo, así es como se ve el preajuste Film Noir:

¿Cómo funciona Sora?

Al igual que los modelos de IA generativa de texto a imagen como DALL-E 3, StableDiffusion y Midjourney, Sora es un modelo de difusión. Eso significa que empieza con cada fotograma del vídeo compuesto por ruido estático, y utiliza el aprendizaje automático para transformar gradualmente las imágenes en algo parecido a la descripción de la indicación.

Resolver la coherencia temporal

Un aspecto innovador de Sora es que considera varios fotogramas de vídeo a la vez, lo que resuelve el problema de mantener la coherencia de los objetos cuando entran y salen de la vista. En el siguiente vídeo, fíjate en que la mano del canguro se mueve varias veces fuera del plano, y cuando vuelve, la mano tiene el mismo aspecto que antes. 

PROMPT: Un canguro de dibujos animados baila en la discoteca.

Combinación de los modelos de difusión y transformador

Sora combina el uso de un modelo de difusión con una arquitectura de transformadores, como la utilizada por GPT.

Al combinar estos dos tipos de modelos, Jack Qiao observó que "los modelos de difusión son estupendos para generar texturas de bajo nivel, pero pobres en composición global, mientras que los transformadores tienen el problema contrario". Es decir, quieres un modelo transformador tipo GPT para determinar la disposición de alto nivel de los fotogramas de vídeo y un modelo de difusión para crear los detalles.

En un artículo técnico sobre la implementación de Sora, OpenAI proporciona una descripción de alto nivel de cómo funciona esta combinación. En los modelos de difusión, las imágenes se descomponen en "parches" rectangulares más pequeños. Para el vídeo, estas manchas son tridimensionales porque persisten en el tiempo. Los parches pueden considerarse el equivalente de las "fichas" en los grandes modelos lingüísticos: en lugar de ser un componente de una frase, son un componente de un conjunto de imágenes. La parte transformadora del modelo organiza los parches, y la parte de difusión del modelo genera el contenido de cada parche.

Otra peculiaridad de esta arquitectura híbrida es que, para que la generación de vídeo sea computacionalmente viable, el proceso de creación de parches utiliza un paso de reducción de la dimensionalidad, de modo que no sea necesario realizar el cálculo en cada píxel de cada fotograma.

Aumentar la fidelidad del vídeo con la recapitulación

Para captar fielmente la esencia de la indicación del usuario, Sora utiliza una técnica de recaptación que también está disponible en DALL-E 3. Esto significa que, antes de crear cualquier vídeo, se utiliza la GPT para reescribir la pregunta al usuario e incluir muchos más detalles. Esencialmente, es una forma de ingeniería automática de avisos.

¿Qué calidad tiene OpenAI Sora?

Como puedes ver en los ejemplos proporcionados hasta ahora, Sora parece ser una herramienta impresionante y sólo estamos arañando la superficie de lo que es posible. Por ejemplo, echa un vistazo al clip siguiente, que ofrece una muestra de lo que es posible cuando se trabaja con cineastas y artistas:

Este cortometraje parece un auténtico tráiler cinematográfico, con una serie de planos, ángulos y conceptos diferentes que crean un vídeo bastante fluido.

Sin embargo, otros ejemplos mostrados por miembros del equipo de OpenAI son algo menos convincentes (aunque siguen siendo impresionantes). Echa un vistazo al siguiente vídeo de la pareja en una playa (este vídeo se generó utilizando el modelo anterior de Sora, y tenemos previsto volver a generarlo cuando tengamos acceso a la versión actualizada de Sora):

PROMPT: Vídeo realista de gente relajándose en la playa, entonces un tiburón salta fuera del agua a mitad de camino y sorprende a todos.

Aunque está claro que cumple los puntos principales del mensaje, no es una escena especialmente convincente, y cae firmemente en el valle misterioso. Las tres manos del hombre, el tiburón que se une en múltiples partes a una escala poco convincente, el giro de cabeza y el grito de la mujer al estilo del Exorcista... todo es un poco terrorífico.

Es probable que, como ocurre con las imágenes generativas, haya que refinar las indicaciones y hacer concesiones: no siempre se va a crear algo perfecto.

Dicho esto, comparemos el vídeo anterior con un ejemplo creado con exactamente la misma indicación utilizando el modelo Gen-2 de Runway:

Como puedes ver, no ha captado especialmente el contexto del aviso y tiene una extraña colocación del tiburón y de algunas personas bastante desfiguradas y amorfas. Comparativamente, Sora de OpenAI ha hecho un trabajo mucho mejor en la creación de la escena en comparación con Runway Gen-2.

Otro ejemplo impresionante de un caso de uso de Sora lo vimos hace poco con un director que hizo un vídeo musical con Sora:

Podría decirse que éste es uno de los ejemplos más completos de Sora en acción y muestra el enorme potencial que tiene como herramienta para el futuro. Es interesante (y un poco triposo) y capta una vibración bastante distintiva que es consistente en todo momento.

Sin embargo, esta creación tiene algunas salvedades:

  • El director generó 6 horas de clips para un vídeo de 4 minutos (utilizando 46 horas de tiempo de renderizado en una GPU H100).
  • El ejemplo es de unas 1.400 palabras, lo cual es bastante detallado y específico
  • El director aún tuvo que utilizar efectos posteriores y limpiar algunas de las transiciones (que siguen pareciendo poco naturales en algunos puntos).

Así que ciertamente parece que estamos en el camino del uso por parte de los consumidores de esta herramienta, pero dado el poco tiempo que Sora ha estado disponible para que artistas y creativos la prueben, el progreso es bastante sorprendente.

¿Cuáles son las limitaciones de Sora?

En esta sección se describen algunas limitaciones de la versión anterior de Sora. Merece la pena comprobar si la nueva versión soluciona estos problemas. Actualizaremos esta sección en cuanto tengamos acceso a la nueva versión.

Sora no tiene una comprensión implícita de la física, por lo que es posible que no siempre se respeten las reglas físicas del "mundo real". Un ejemplo de ello es que el modelo no comprende la causa y el efecto. Por ejemplo, en el siguiente vídeo de una explosión en una canasta de baloncesto, después de que explote la canasta, la red parece restablecerse.

PROMPT: Baloncesto a través del aro y luego explota.

Del mismo modo, la posición espacial de los objetos puede cambiar de forma poco natural. En el siguiente vídeo de crías de lobo, los animales aparecen espontáneamente, y la posición de los lobos a veces se solapa.

PROMPT: Cinco cachorros de lobo gris retozando y persiguiéndose por un remoto camino de grava, rodeados de hierba. Los cachorros corren y saltan, persiguiéndose y mordiéndose, jugando.

Casos de uso de Sora

Sora puede utilizarse para crear vídeos desde cero o ampliar vídeos existentes para hacerlos más largos. También puede rellenar los fotogramas que faltan en los vídeos.

Del mismo modo que las herramientas de IA generativa de texto a imagen han facilitado enormemente la creación de imágenes sin conocimientos técnicos de edición de imágenes, Sora promete facilitar la creación de vídeos sin experiencia en edición de imágenes. He aquí algunos casos de uso clave.

Redes sociales

Sora puede utilizarse para crear vídeos cortos para plataformas de redes sociales como TikTok, Instagram Reels y YouTube Shorts. Los contenidos difíciles o imposibles de filmar son especialmente adecuados. Por ejemplo, esta escena de Lagos en 2056 sería técnicamente difícil de filmar para un post social, pero es fácil de crear utilizando Sora.

PROMPT: Un hermoso vídeo casero que muestra a los habitantes de Lagos, Nigeria, en el año 2056. Tomada con la cámara de un teléfono móvil.

Publicidad y marketing

Crear anuncios, vídeos promocionales y demostraciones de productos es tradicionalmente caro. Las herramientas de IA de conversión de texto a vídeo, como Sora, prometen abaratar mucho este proceso. En el siguiente ejemplo, una oficina de turismo que quiera promocionar la región californiana de Big Sur podría alquilar un dron para tomar imágenes aéreas del lugar, o podría utilizar IA, ahorrando tiempo y dinero.

PROMPT: Vista de dron de las olas rompiendo contra los escarpados acantilados de la playa de Garay Point de Big Sur. Las aguas azules que rompen crean olas de puntas blancas, mientras que la luz dorada del sol poniente ilumina la orilla rocosa. A lo lejos hay una pequeña isla con un faro, y arbustos verdes cubren el borde del acantilado. La pronunciada caída desde la carretera hasta la playa es una hazaña dramática, con los bordes del acantilado sobresaliendo sobre el mar. Esta es una vista que capta la belleza en bruto de la costa y el paisaje escarpado de la Autopista de la Costa del Pacífico.

Creación de prototipos y visualización de conceptos

Aunque el vídeo de IA no se utilice en un producto final, puede ser útil para demostrar ideas rápidamente. Los cineastas pueden utilizar la IA para maquetas de escenas antes de rodarlas, y los diseñadores pueden crear vídeos de productos antes de construirlos. En el siguiente ejemplo, una empresa de juguetes podría generar una maqueta con IA de un nuevo juguete de barco pirata antes de comprometerse a crearlos a escala.

PROMPT: Vídeo de primer plano fotorrealista de dos barcos piratas luchando entre sí mientras navegan dentro de una taza de café.

Generación de datos sintéticos

Los datos sintéticos se utilizan a menudo en casos en los que la privacidad o la viabilidad impiden utilizar datos reales. Para los datos numéricos, los casos de uso comunes son los datos financieros y la información personal identificable. El acceso a estos conjuntos de datos debe estar estrictamente controlado, pero puedes crear datos sintéticos con propiedades similares para ponerlos a disposición del público.

Uno de los usos de los datos de vídeo sintético es el entrenamiento de sistemas de visión por ordenador. Como escribí en 2022, las Fuerzas Aéreas de EEUU utilizan datos sintéticos para mejorar el rendimiento de sus sistemas de visión por ordenador de vehículos aéreos no tripulados para detectar edificios y vehículos de noche y con mal tiempo. Herramientas como Sora hacen que este proceso sea mucho más barato y accesible para un público más amplio.

Los riesgos de Sora

El producto es nuevo, por lo que los riesgos aún no están totalmente descritos, pero probablemente serán similares a los de los modelos de texto a imagen.

Generación de contenidos nocivos

Sin barreras de protección, Sora puede generar contenidos desagradables o inapropiados, como vídeos con violencia, gore, material sexual explícito, representaciones despectivas de grupos de personas y otras imágenes de odio, así como la promoción o glorificación de actividades ilegales.

Lo que constituye contenido inapropiado varía mucho en función del usuario (piensa en un niño que utiliza Sora frente a un adulto) y del contexto de la generación del vídeo (un vídeo que advierte sobre los peligros de los fuegos artificiales podría convertirse fácilmente en sangriento de forma educativa).

Desinformación y desinformación

Según los vídeos de ejemplo compartidos por OpenAI, uno de los puntos fuertes de Sora es su capacidad para crear escenas fantásticas que no podrían existir en la vida real. Esta fuerza también hace posible crear vídeos "deepfake" en los que personas o situaciones reales se transforman en algo que no es verdad.

Cuando este contenido se presenta como verdad, ya sea accidentalmente (desinformación) o deliberadamente (desinformación), puede causar problemas.

Como escribió Eske Montoya Martínez van Egerschot, Jefa de Gobernanza y Ética de la IA en DigiDiplomacy, "la IA está remodelando las estrategias de campaña, la participación de los votantes y el propio tejido de la integridad electoral".

Los vídeos de IA convincentes pero falsos de políticos o adversarios de políticos tienen el poder de "difundir estratégicamente narrativas falsas y acosar a fuentes legítimas, con el objetivo de socavar la confianza en las instituciones públicas y fomentar la animadversión hacia diversas naciones y grupos de personas".

En un año con muchas elecciones importantes, desde Taiwán hasta la India y Estados Unidos, esto tiene amplias consecuencias.

Prejuicios y estereotipos

El resultado de los modelos generativos de IA depende en gran medida de los datos con los que se han entrenado. Eso significa que los sesgos o estereotipos culturales en los datos de entrenamiento pueden provocar los mismos problemas en los vídeos resultantes. Como Joy Buolamwini expuso en el episodio Luchando por la Justicia Algorítmica de DataFramed, los sesgos en las imágenes pueden tener graves consecuencias en la contratación y la actuación policial.

¿Cómo puedo acceder a Sora?

Para acceder a Sora, ve a sora.com. En el momento de escribir este artículo, Sora está disponible en la mayor parte del mundo, excepto en la mayor parte de Europa y el Reino Unido.

Para acceder a Sora es necesario estar suscrito a ChatGPT Plus o a ChatGPT Pro. Ambos niveles ofrecen a los usuarios la posibilidad de explorar las avanzadas herramientas de generación de vídeo de Sora, pero hay diferencias clave en las funciones y en los límites de :

Función

ChatGPT Plus

ChatGPT Pro

Precio

20 $/mes

200 $/mes

Generaciones de vídeo

Hasta 50 vídeos prioritarios (1.000 créditos)

Hasta 500 vídeos prioritarios (10.000 créditos) + Vídeos relajados ilimitados

Resolución y duración

Hasta 720p, 5s de duración

Hasta 1080p, 20s de duración

Generaciones Concurrentes

0

5

Marca de agua

Descargar con marca de agua

Descargar sin marca de agua

¿Cuáles son las alternativas a Sora?

Hay varias alternativas de alto perfil a Sora que permiten a los usuarios crear contenido de vídeo a partir de texto. Entre ellas están:

  • Runway-Gen-3. La alternativa de mayor perfil a OpenAI Sora es Runway Gen-3. Al igual que Sora, se trata de una IA generativa de texto a vídeo, y actualmente está disponible en web y móvil.
  • Lumiere. Google anunció recientemente Lumiere, que actualmente está disponible como una extensión del marco Python de aprendizaje profundo PyTorch.
  • Make-a-Video. Meta anunció Make-a-Video en 2022; de nuevo está disponible a través de una extensión de PyTorch.

También hay varios competidores más pequeños:

  • Victoria simplifica la conversión de texto en contenido de vídeo, dirigiéndose a vendedores de contenidos y educadores con sus herramientas de generación de vídeo.
  • Kapwing ofrece una plataforma en línea para crear vídeos a partir de texto, haciendo hincapié en la facilidad de uso para los profesionales del marketing en redes sociales y los creadores ocasionales.
  • Synthesia se centra en la creación de presentaciones de vídeo basadas en IA a partir de texto, ofreciendo vídeos personalizables dirigidos por avatares para fines empresariales y educativos.
  • HeyGen tiene como objetivo simplificar la producción de vídeo para el marketing de productos y contenidos, la divulgación de ventas y la educación.
  • Steve AI proporciona una plataforma de IA que permite generar vídeos y animaciones de Prompt a Vídeo, de Guión a Vídeo y de Audio a Vídeo.
  • Elai se centra en el e-learning y la formación corporativa, ofreciendo una solución para convertir sin esfuerzo el contenido instructivo en vídeos informativos

Modelo/Plataforma

Desarrollador/Empresa

Disponibilidad de la plataforma

Público objetivo

Características principales

Pista Gen-3

Pista

Web, Móvil

Amplio (Uso general)

IA de texto a vídeo de alto perfil, fácil de usar

Lumiere

Google

Extensión PyTorch

Desarrolladores, Investigadores

Generación avanzada de texto a vídeo para usuarios de PyTorch

Make-a-Video

Meta

Extensión PyTorch

Creadores, Investigadores

Generación de vídeo de alta calidad a partir de texto

Victoria

Victoria

Web

Profesionales del marketing de contenidos, educadores

Simplifica la conversión de texto a vídeo para conseguir narraciones atractivas

Kapwing

Kapwing

Web

Comercializadores de medios sociales, creadores ocasionales

Plataforma para la creación de vídeos a partir de texto

Sinestesia

Sinestesia

Web

Empresas, Educadores

Presentaciones de vídeo a partir de texto dirigidas por avatares y potenciadas por IA

HeyGen

HeyGen

Web

Marketers, Educators

Generación de vídeos para ventas y marketing

Steve AI

Steve AI

Web

Empresas, particulares

Crea vídeos y animaciones para diversas aplicaciones

Elai

Elai

Web

E-learning, Formación corporativa

Convierte el contenido instructivo en vídeos

¿Qué significa OpenAI Sora para el futuro?

No cabe duda de que Sora es innovador. También está claro que el potencial de este modelo generativo es enorme. ¿Cuáles son las implicaciones de Sora en la industria de la IA y en el mundo? Por supuesto, sólo podemos hacer conjeturas. Sin embargo, he aquí algunas de las formas en que Sora puede cambiar las cosas, para bien o para mal.

Implicaciones a corto plazo de OpenAI Sora

Echemos primero un vistazo a las repercusiones directas y a corto plazo que podríamos ver de Sora tras su lanzamiento (probablemente escalonado) al público.

Una oleada de victorias rápidas

En la sección anterior, ya hemos explorado algunos de los posibles casos de uso de Sora. Es probable que muchas de ellas se adopten rápidamente cuando Sora se ponga a disposición del público. Esto podría incluir:

  • La proliferación de vídeos cortos para las redes sociales y la publicidad. Espera que los creadores de X (antes Twitter), TikTok, LinkedIn y otros aumenten la calidad de sus contenidos con las producciones de Sora.
  • La adopción de Sora para la creación de prototipos. Tanto si se trata de demostrar nuevos productos como de mostrar proyectos arquitectónicos, Sora podría convertirse en un lugar común para presentar ideas.
  • Mejora la narración de datos. La IA generativa de texto a vídeo podría proporcionarnos una visualización de datos más vívida, mejores simulaciones de modelos y formas interactivas de explorar y presentar datos. Dicho esto, será importante ver cómo se desenvuelve Sora con este tipo de indicaciones.
  • Mejores recursos de aprendizaje. Con herramientas como Sora, los materiales de aprendizaje podrían mejorarse enormemente. Los conceptos complicados pueden cobrar vida, mientras que los alumnos más visuales tienen la oportunidad de obtener mejores ayudas para el aprendizaje.

Un campo minado de riesgos

Por supuesto, como hemos destacado anteriormente, esta tecnología conlleva una serie de posibles aspectos negativos, y es imperativo que los sorteemos. He aquí algunos de los riesgos ante los que debemos estar alerta:

  • La propagación de la desinformación y la desinformación. Colectivamente, tendremos que ser más exigentes con el contenido que consumimos, y necesitaremos mejores herramientas para detectar el que está fabricado o manipulado. Esto es especialmente importante en un año electoral.
  • Infracción de los derechos de autor. Tendremos que ser conscientes de cómo se utilizan nuestras imágenes y parecidos. La legislación y los controles pueden ser necesarios para evitar que nuestros datos personales se utilicen de forma que no hayamos consentido. Lo más probable es que este debate se desarrolle primero cuando los aficionados empiecen a crear vídeos basados en sus franquicias cinematográficas favoritas; dicho esto, los riesgos personales también son enormes en este caso.
  • Retos normativos y éticos. Los avances de la IA generativa ya están resultando difíciles de seguir para los reguladores, y Sora podría agravar este problema. Debemos navegar por el uso apropiado y justo de Sora sin afectar a las libertades individuales ni ahogar la innovación.
  • Dependencia de la tecnología. Herramientas como Sora podrían considerarse un atajo para muchos, más que un asistente. La gente puede verlo como un sustituto de la creatividad, lo que podría tener implicaciones para muchas industrias y para los profesionales que trabajan en ellas.

El vídeo generativo se convierte en la próxima frontera de la competición

Ya hemos mencionado un par de alternativas a Sora, pero podemos esperar que esta lista crezca significativamente en 2024 y más allá. Como vimos con ChatGPT, hay una lista cada vez mayor de alternativas compitiendo por puestos y muchos proyectos iterando sobre los LLM de código abierto en el mercado.

Es muy posible que Sora sea la herramienta que siga impulsando la innovación y la competencia en el campo de la IA generativa. Ya sea a través de modelos de uso específico y perfeccionados o de tecnología propia en competencia directa, es probable que muchos de los grandes actores del sector quieran una parte de la acción de conversión de texto a vídeo.

Implicaciones a largo plazo de OpenAI Sora

Cuando empiece a asentarse la polvareda tras el lanzamiento público de Sora de OpenAI, empezaremos a ver qué nos depara el futuro a más largo plazo. A medida que los profesionales de un gran número de sectores se familiaricen con la herramienta, Sora tendrá inevitablemente algunos usos que cambiarán las reglas del juego. Especulemos sobre cuáles podrían ser algunas de ellas:

Se pueden desbloquear casos de uso de gran valor

Es posible que Sora (o herramientas similares) se conviertan en un pilar en varias industrias:

  • Creación avanzada de contenidos. Podríamos ver a Sora como una herramienta para acelerar la producción en campos como la RV y la RA, los videojuegos e incluso el entretenimiento tradicional, como la televisión y el cine. Aunque no se utilice directamente para crear esos medios, podría ayudar a crear prototipos y guiones gráficos de ideas.
  • Entretenimiento personalizado. Por supuesto, podríamos ver un caso en el que Sora crea y conserva contenidos adaptados específicamente al usuario. Podrían surgir medios interactivos y receptivos adaptados a los gustos y preferencias de cada persona.
  • Educación personalizada. De nuevo, este contenido altamente individualizado podría encontrar un hogar en el sector educativo, ayudando a los estudiantes a aprender de la forma que mejor se adapte a sus necesidades.
  • Edición de vídeo en tiempo real. Los contenidos de vídeo podrían editarse o volver a producirse en tiempo real para adaptarse a distintos públicos, adaptando aspectos como el tono, la complejidad o incluso la narrativa en función de las preferencias o comentarios de los espectadores.

Las líneas entre el mundo físico y el digital empiezan a difuminarse

Ya hemos hablado de la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA), pero Sora tiene el potencial de revolucionar cómo interactuamos con el contenido digital cuando se combina con estos medios. Si las futuras iteraciones de Sora son capaces de generar mundos virtuales de alta calidad que puedan habitarse en cuestión de segundos -y aprovechar el texto y el audio generativos para poblarlos con personajes virtuales aparentemente reales-, esto plantea serias cuestiones sobre lo que significa navegar por el mundo digital en el futuro.

Notas finales

El modelo Sora de OpenAI promete un salto adelante en la calidad del vídeo generativo. El lanzamiento público era muy esperado, y sus aplicaciones potenciales en diversos sectores son muy esperadas. Si estás deseando iniciarte en el mundo de la IA generativa, nuestro curso de Fundamentos de la IA te ayudará a ponerte al día con ​aprendizaje automático, aprendizaje profundo, PNL, modelos generativos, etc.

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Preguntas frecuentes

¿Está Sora a disposición del público?

Sí. En el momento de escribir este artículo, Sora está disponible en la mayor parte del mundo, excepto en la mayor parte de Europa y el Reino Unido.

¿Cómo puedo acceder a Sora?

Para acceder a Sora, ve a sora.com. En el momento de escribir este artículo, Sora está disponible en la mayor parte del mundo, excepto en la mayor parte de Europa y el Reino Unido.

¿Está libre la IA de Sora?

No. Para acceder a Sora es necesario estar suscrito a ChatGPT Plus o a ChatGPT Pro.

¿Cómo funciona la IA de Sora?

Sora es un modelo de difusión. Eso significa que empieza con cada fotograma del vídeo compuesto por ruido estático, y utiliza el aprendizaje automático para transformar gradualmente las imágenes en algo parecido a la descripción de la indicación.

¿Cuánto pueden durar los vídeos de Sora?

Los vídeos de Sora pueden durar hasta 20 segundos para los usuarios de ChatGPT Pro y 5s para los usuarios de ChatGPT Plus.

¿Cuál es la resolución máxima que pueden tener los vídeos de Sora?

El modelo Sora de OpenAI puede generar vídeos con una resolución máxima de 1080p (1920×1080 píxeles). Los suscriptores de ChatGPT Plus pueden crear vídeos con una resolución máxima de 720p, mientras que la máxima para los usuarios de ChatGPT Pro es de 1080p.

¿Qué es Sora Turbo?

Sora Turbo es la versión más avanzada de Sora de OpenAI.


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Richie Cotton
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Richie ayuda a particulares y organizaciones a mejorar en el uso de los datos y la IA. Es científico de datos desde antes de que se llamara ciencia de datos, y ha escrito dos libros y creado muchos cursos DataCamp sobre el tema. Es presentador del podcast DataFramed, y dirige el programa de seminarios web de DataCamp.


Escritora y editora de contenidos en el ámbito de la tecnología educativa. Comprometido con la exploración de tendencias de datos y entusiasmado con el aprendizaje de la ciencia de datos.

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