Sora 2 使用指南

OpenAI 的 Sora 2 于 2025 年 9 月正式发布，带来的不仅是画质的提升，更是视频生成物理规律准确性、音画同步和控制力的全面进化。

1. Sora 2 简介

Sora 2 是 OpenAI 推出的第二代视频生成模型，相比初代版本（Sora 1.0），它在“理解物理世界”方面取得了重大突破。

发布时间：2025 年 9 月。
核心能力：
- 超长生成：支持生成长达 2 分钟的 1080p 60fps 高清视频。
- 音画同步：内置音频生成模型，能根据视频内容自动生成背景音乐和同步音效（Foley），甚至人物对白。
- 物理仿真：显著改善了物体碰撞、液体流动、光影反射等物理现象的准确性。
- 一致性：角色和场景在长视频中保持高度一致，不再轻易变形。

2. 如何获取 Sora 2

目前 Sora 2 主要通过以下渠道提供服务：

2.1 移动端 App (iOS / Android)

OpenAI 推出了独立的 Sora App。

功能：专注于视频创作与社区分享。
获取：在 App Store 或 Google Play 搜索 "Sora by OpenAI"。
权限：部分高级功能（如 Sora 2 Pro 模型）可能需要排队或特定订阅。

2.2 网页端 (Sora.com)

地址：sora.com
特点：提供比 App 更专业的编辑界面，适合在电脑上进行精细化创作。

2.3 ChatGPT 集成

ChatGPT Pro 用户可以直接在 ChatGPT Plus/Pro 界面中调用 "Sora 2 Pro" 模型进行创作。
Team/Enterprise 用户通常拥有更高额度和隐私保护。

3. 使用教程与技巧

3.1 基础文生视频 (Text-to-Video)

Sora 2 的提示词理解能力极强，无需复杂的魔法咒语。

示例 Prompt：

"A cinematic trailer of a futuristic cyberpunk city in the rain, neon lights reflecting on wet puddles, a mysterious figure in a trench coat walking towards the camera. 4k resolution, highly detailed."

技巧：

描述运镜：明确指出镜头运动，如 "Drone shot"（无人机视角）、"Close up"（特写）、"Pan right"（右摇）。
描述光影：如 "Golden hour"（黄金时刻）、"Cyberpunk neon"（赛博霓虹）。
描述物理动作：Sora 2 能很好地理解动作，如 "The glass shatters into thousands of pieces on the floor."（玻璃碎裂成千上万片）。

3.2 图生视频 (Image-to-Video)

你可以上传一张静态图片，让 Sora 2 将其“复活”。

应用场景：将 Midjourney 生成的高质量图片转为动态视频，保持画风绝对一致。
操作：点击上传按钮 -> 选择图片 -> 输入动作描述（如 "Make the water flow and clouds move"）。

3.3 视频编辑 (Video-to-Video / Editing)

Sora 2 支持对现有视频进行修改。

Inpainting (局部重绘)：选中视频中的某个区域（如衣服），输入 Prompt 换成另一种样式。
Extension (视频延展)：上传一段视频，让 Sora 2 向前或向后延伸内容，实现无缝衔接。

3.4 音频控制

默认情况下，Sora 2 会自动生成音频。

开关：可以在生成设置中开启或关闭音频。
风格指定：在 Prompt 中加入音频描述，如 "with intense orchestral music"（伴随激烈的管弦乐）。

4. 常见问题与限制

版权与安全：Sora 2 生成的视频包含 C2PA 数字水印，表明其由 AI 生成。模型会拒绝生成公众人物、暴力、色情等敏感内容。
生成时间：生成 1 分钟的高清视频通常需要即使分钟（取决于排队情况），并非实时。
物理缺陷：虽然大幅改进，但在极度复杂的物理交互（如复杂的流体动力学、手部精细动作）中仍可能出现瑕疵。

5. 它是如何工作的？

Sora 2 本质上是一个 Diffusion Transformer 模型。

Patch 处理：将视频压缩为时空 Patches（类似图像的 Token）。
去噪预测：从纯高斯噪声开始，逐步还原出清晰的视频帧。
世界模型：Sora 2 似乎学习并内化了部分物理世界的规律（如重力、碰撞、遮挡关系），这也是它区别于早期 AI 视频模型的关键。

最后更新：2025-12