Sora 2: Voorbeelden, kritieken en eerste indrukken

Daarnaast belooft het model nog een handvol andere verbeteringen. Laten we elke geclaimde verbetering langsgaan en kritisch naar een paar voorbeelden kijken.

Fysisch correcter

Sora 2 zou concepten als gewicht, balans, objectpermanentie en oorzaak‑gevolg beter begrijpen. Als iemand een basketbalshot mist, hoort de bal van de ring te stuiteren—en niet magisch in de basket te teleporteren zoals we bij oudere modellen zagen. Laten we dit voorbeeld analyseren:

De fysieke dynamiek oogt het grootste deel van de video behoorlijk overtuigend, maar als je naar de allerlaatste frames kijkt (de laatste 0,5 seconde), zie je dat de benen van de skater uitrekken tot een onmogelijke, bijna vervormde vorm.

Wanneer de kat van het hoofd van de skater valt, voelt de val gewichtloos en onnatuurlijk aan. En helemaal op het einde maakt de kat een onmogelijke pirouette.

Een ander groot probleem met deze video is dat we audiocontinuïteit hebben terwijl videoconnectie ontbreekt. Luisterend naar de omroeper via de microfoon in de arena kunnen we afleiden dat de actie en tijd doorlopen omdat er geen knip in het geluid zit, maar de video van 10 seconden bestaat eigenlijk uit drie verschillende shots die duidelijk op verschillende momenten plaatsvonden. Voor mij is het duidelijk dat Sora 2 weinig benul heeft van basale montageprincipes.

In staat om falen te simuleren

Een andere subtiele (maar zeer bruikbare) upgrade is dat Sora 2 nu realistische fouten kan genereren. Oudere modellen renderden vooral succesvolle acties—iemand landt altijd de sprong, scoort altijd het doelpunt. Sora 2 probeert falen te simuleren, wat lastiger is dan het klinkt. Voor AI vereist “de mist ingaan” op een realistische manier vaak een dieper intern model van fysica en menselijk gedrag.

Laten we een voorbeeld bekijken:

Ik vind deze video eigenlijk best goed; hij overtuigt me bijna dat de val echt is. Het enige wat de illusie breekt, is het onmogelijke evenwicht toward the end. Daar valt over te twisten, maar ik denk dat de man veel eerder had moeten vallen.

Dat gezegd hebbende, heeft de mogelijkheid om fouten te genereren veel potentieel. Het meest voor de hand liggende gebruik is wanneer je een gevaarlijke scène moet filmen. In plaats van een echte persoon te gebruiken, kun je misschien AI proberen om complicaties te vermijden en ook op het budget te besparen.

Betere continuïteit

OpenAI zegt dat Sora 2 complexe prompts over meerdere shots kan opvolgen terwijl hetzelfde personage, dezelfde belichting en dezelfde wereldtoestand behouden blijven. Dus als je vraagt om een man in een rode jas die een gebouw binnengaat, door een gang loopt en een krant van een bureau pakt, zou de jas rood moeten blijven, de gang consistent, en zouden er niet ineens twee kranten of drie armen moeten opduiken.

Dit is het meest relevante voorbeeld dat ik voor deze functie heb gevonden:

Dit voorbeeld propt maar liefst zes shots in één video van 10 seconden. Wat de continuïteit echt verkoopt, is het geluid—de achtergrondpraat, het vuurwerk en de dialoog zijn allemaal indrukwekkend goed gegenereerd. Semantisch kan ik het niet beoordelen omdat ik de gesproken taal niet begrijp, maar akoestisch werkt het.

Maar zodra je de visuals beter bekijkt, wordt het verwarrend. De afstand tussen de personages verschuift te veel—soms staan ze ver uit elkaar, en seconden later raken ze elkaars handen aan. De camera springt over de as op wat willekeurig aanvoelt, waardoor het erg lastig is om de geografie van de ruimte en de positie van de personages te begrijpen.

Dat gezegd, de gezichtsconsistentie is perfect, dus daarvoor krijgt het model krediet. De belichting is ook consistent en de zwart‑wit kleurgrading houdt stand over alle shots. 

Flexibel in stijl

OpenAI beweert dat het model vloeiend kan schakelen tussen realistische, filmische en geanimeerde stijlen—waaronder anime—terwijl beweging en identiteit behouden blijven. Dit is handig voor makers die een gestileerde output willen zonder de controle over de scène volledig kwijt te raken.

Ik moet zeggen: dit is misschien wel het voorbeeld dat ik het meest waardeer van alles wat ze hebben getoond. Er zijn dingen die werken en dingen die niet werken, maar qua verhaal is dit naar mijn mening een prachtig gecomponeerde scène, vooral omdat de emotionele dynamiek functioneel is.

De wereld om de hoofdpersonen heen is vrolijk: mensen genieten van een soort nachtfestival, vuurwerk verlicht de lucht en er hangt een gevoel van feest. Maar midden in dat alles lijken de twee hoofdpersonages een heel moeilijk gesprek te voeren—het voelt alsof ze op de rand van een onomkeerbare breuk staan.

Ik begrijp de taal niet, dus ik kan niet met zekerheid zeggen wat ze zeggen, maar de emotionele toon komt duidelijk over. De muziek is heel goed gekozen—licht upbeat, passend bij de setting—en de close‑up aan het einde, met het vuurwerk dat weerspiegeld wordt in de ogen van het vrouwelijke personage, brengt het punt echt thuis.

Als ik ergens over moet klagen, is het dat de mensen om hen heen helemaal niet bewegen. Maar dit kan ook een bewuste keuze zijn—we zien een subjectieve weergave van de scène, waarin de wereld om hen heen even is gestopt omdat ze zo gevangen zitten in hun eigen gespannen wereld dat de buitenwereld subjectief voor hen is opgehouden te bestaan.

Ik raad ook aan onze gids te bekijken over een van Sora’s sterkste concurrenten, ByteDance’s Seedance 2.0.

Sora: de sociale app

Naast het model lanceerde OpenAI ook een nieuwe iOS‑app genaamd Sora, die een volledige sociale laag toevoegt aan de videogenereerervaring. Op dit moment is de app de belangrijkste manier om toegang te krijgen tot Sora 2—en vooralsnog is het op uitnodiging en beperkt tot gebruikers in de VS en Canada.

Ik vermoed dat OpenAI wil zien wat er gebeurt wanneer mensen elkaars content gaan remixen, zichzelf in scènes plaatsen en AI‑video meer gaan behandelen als een sociale taal. Of dit de nieuwe TikTok wordt, is een andere vraag (ik denk dat de kans nul is), maar de mechaniek is interessant.

Hoe werkt de sociale Sora‑app

In de kern is de Sora‑app een feed‑gebaseerd platform gebouwd voor remixbare AI‑video. Je scrolt door korte clips die door andere gebruikers zijn gegenereerd, waarvan veel de gelijkenis van echte mensen bevatten via een systeem genaamd cameo’s (daarover hieronder meer). Als je zelf iets wilt maken, kun je ofwel een nieuwe prompt vanaf nul schrijven of een bestaande video remixen met iemands cameo—met hun toestemming.

Je kunt “liken”, remixen, opnieuw posten of gebruikers volgen zoals op elk ander sociaal platform. De feed zelf is gepersonaliseerd, maar OpenAI zegt niet te optimaliseren voor kijktijd. In plaats daarvan, zo claimen ze, is het afgestemd om creatie en inspiratie te maximaliseren, en ze hebben welzijnsinstellingen toegevoegd, waaronder dagelijkse generatielimieten voor tieners en ouderlijk toezicht via ChatGPT.

De app bevat ook een aanbevelingssysteem dat je met natuurlijke taal kunt sturen, wat betekent dat je in gewoon Engels kunt bepalen wat je ziet (bijv. “show me funny videos with animals” of “less surreal stuff”).

Cameo‑functies

Dit is waarschijnlijk de meest vernieuwende functie van de app. Met cameo’s kun je een korte eenmalige video‑ en audioclip van jezelf opnemen, die het model vervolgens gebruikt om een gelijkenis van je hele lichaam te genereren—stem, uiterlijk, uitdrukkingen, alles. Zodra je cameo is geverifieerd en geüpload, kun je jezelf in elke scène plaatsen of vrienden toestaan jou in die van hen te remixen.

OpenAI’s insteek hier is dat jij te allen tijde de controle houdt over je gelijkenis:

• Jij bepaalt wie jouw cameo mag gebruiken.
• Je kunt toegang intrekken of elke video verwijderen waarin jij voorkomt.
• Je kunt alle video’s bekijken (inclusief concepten) waarin jouw gelijkenis verschijnt.

Het is een slim systeem, maar het roept ook veel vragen op—over toestemming, auteursrecht, moderatie en hoe dit schaalt. OpenAI zegt menselijke reviewteams op te bouwen om randgevallen zoals pesten op te vangen, en dat er strengere toestemmingen gelden voor jongere gebruikers.

Waarom de plotselinge run op AI‑gegenereerde media?

Net zoals een recent Stanford‑rapport aangaf, heeft AI nog niet heel veel sectoren echt ontwricht—met één duidelijke uitzondering: media.

Bron: State of AI in Business 2025 Report

Ik denk niet dat dat slechts een statistische uitschieter is. Ik heb rechtstreeks gesproken met producers in de reclamewereld, en zij nemen deze verschuiving serieus. Velen experimenteren actief met AI om productiekosten te verlagen, doorlooptijden te versnellen en de logistieke hoofdpijn van opnames op set te vermijden.

Je ziet dezelfde trend ook publiekelijk. Scroll op een willekeurige dag door LinkedIn en je vindt makers die AI‑gegenereerde korte films, advertenties en concepttrailers posten. Een goed voorbeeld is deze Kalshi‑advertentie—een echte advertentie voor een echt bedrijf—volledig geproduceerd met AI:

Daarom denk ik dat bedrijven zoals OpenAI, Google en Meta ineens vol gas geven op AI‑gegenereerde media. Als er één domein is waar generatieve AI nu al nuttig blijkt—en waar mensen actief tijd en geld besteden—dan is het hier. Het is dus logisch dat labs racen om platformen, ecosystemen en sociale lagen rond video te bouwen.

Vorige week lanceerde Meta Vibes, een nieuwe short‑form feed met door AI gegenereerde video’s, die op hetzelfde terrein lijkt te mikken als OpenAI’s Sora‑app. Het patroon is vrij duidelijk: nu kapitaal slaan uit media en entertainment, terwijl de technologie nog niet goed genoeg is om andere, strengere sectoren zoals de zorg of financiën betrouwbaar te ontwrichten.

Kortom, video is het laaghangende fruit—en iedereen probeert het als eerste te plukken.

Conclusie

Hoewel ik kritisch wil blijven, is het de moeite waard om te erkennen hoe ver deze AI‑modellen zijn gekomen. Denk eraan dat we begin 2023 het moeten doen hadden met de Will Smith die spaghetti eet‑video. Nu hebben we het over native audio, emotionele continuïteit en volwaardige sociale remix‑apps waarin je jezelf kunt droppen in een zwaardgevecht op een piratenschip of een surrealistische kookshow gepresenteerd door je hond.

Dat gezegd, Sora 2 worstelt nog met ruimtelijke samenhang, basale montagelogica en subtiele fysieke realiteit. En OpenAI’s beslissing om toegang achter een iOS‑app op uitnodiging te plaatsen, helpt niet echt bij de reputatie onder professionele gebruikers die op zoek zijn naar serieuze tools. Er is potentie, maar ook frictie.

Toch is het duidelijk dat door AI gegenereerde media de ruimte is om in de gaten te houden.