目次
概要
- Sora 2 は、OpenAI が発表した最新の 映像 + 音声生成（ビデオ & オーディオ生成） モデルです。
- 物理的な正確性（力学、運動、物体の相互作用など）や、世界状態の持続性、制御性（ユーザ指示への忠実さ）といった点が強化されています。
主な特徴・改善点
以下は、公式ページに挙げられている主な強み・機能です：
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 物理法則への忠実性 | 古いモデルでは、オブジェクトが変形したり現実離れした挙動をしたりすることがあったが、Sora 2 はより「失敗も含めて物理的に妥当な挙動」を表現できるように設計されている。例：バスケットボールが外したら跳ね返るなど。 |
| 制御性 | 複数ショットにわたる指示に従える、世界設定を維持できる、スタイル（映画風、アニメ風など）を指定できる、など。 |
| 映像＋音声の統合生成 | BGM、環境音、効果音、セリフなどを含めたサウンドスケープを含む映像を生成可能。 |
| 現実世界要素との合成 | ユーザ自身や他の人物／物体を “カメオ（cameo）” として映像中に挿入できる。短いビデオ＆音声記録でその外見・声をモデルに読み込ませ、Sora 2 上で合成できる機能が提供される。 |
| アプリ体験 | 新しい iOS アプリ “Sora” を通じてユーザが生成・リミックス・発見できるソーシャル体験を目指している。ビデオ生成・共有・参加が主なユースケース。 |
| 徐々に展開 / 招待制スタート | 米国・カナダから順次展開中。招待コードをお持ちの方はログインが可能。 |
Sora２ API料金
Sora2 Price
https://openai.com/ja-JP/api/pricing
注意点・リスク対策（責任あるローンチ）
OpenAI は、このような生成技術に伴う懸念にも配慮しており、以下のような対策・方針を打ち出しています：
- アルゴリズム的な推薦の設計：ユーザが “見せられる動画” を無制限にスクロールさせるよう誘導するのではなく、ユーザの作成を促すような設計を取る。
- 若年層向け制限：ティーンエイジャー層には1日あたり視聴可能な世代数の上限を設けるなどの制限をデフォルトで適用。
- 肖像・同意コントロール：ユーザが自分の「cameo（挿入される自分の像）」の使用許可を制御でき、いつでも削除できるようにする。
- コンテンツ・モデレータリング：いじめなど有害コンテンツを監視・対応するため、人的モデレータと自動安全スタックを併用。
- 透明性と将来的な計画の公開：将来のマネタイズ戦略（有料生成オプションなど）は、ユーザに対してオープンにコミュニケーションすると明示。
技術的背景：Sora（初代）の仕組み
まず、Sora の設計と技術基盤を押さえておきます。Sora 2 はこの延長・改良と考えられます。
アーキテクチャ・モデル構造（Sora）
OpenAI は公式に “Video generation models as world simulators” という論文形式の説明を出しており、Sora は以下のような技術的選択をしていることが明記されています。OpenAI また、Sora の “system card”（モデル概要）も公開されており、同様の記述があります。
以下が Sora の主な構成要素と手法です：
| 構成要素 | 概要 / 役割 |
|---|---|
| パッチ型表現（visual patches） | 映像（動画や画像）を小さなパッチ（タイル）で区切って扱う。LLM における「トークン」に相当するような単位。これにより、さまざまな解像度・アスペクト比・フレーム長に対応しやすくする。 |
| 潜在空間圧縮 + デコーダ | 入力映像（訓練データ）は、空間・時間両方で圧縮（潜在空間変換）され、その latent 表現をモデルが生成し、それをデコーダでピクセル空間に戻す方式を取っている。 |
| Diffusion + Transformer 統合 | Sora は拡散モデル（diffusion）と Transformer ベースの構成を組み合わせた設計との説明が複数の解説で登場しています。 拡散モデルは低レベルのノイズ → 生成操作、Transformer は高レベルな構造や時間的一貫性などを制御する役割を持つと考えられています。 |
| Recaptioning（再キャプショニング） | Sora は映像訓練データに対して “高記述的なキャプション” を生成・付与し、そのキャプションと映像との対応を学習する手法を使っていると説明されています。これにより、プロンプト（テキスト指示）との対応性（生成忠実性）を高めている。 |
| マルチフレーム・先読み | 単一フレームごとに処理するのではなく、複数フレーム先を見通して情報を使えるようにして、一時的に画面外になる物体の復帰整合性を保つなどの工夫も組み込まれている旨の記述があります。 |
これらの設計は、Sora が「短い動画を生成する」という目的を達成するうえで、画質・物理整合性・時間的一貫性をバランス良く取るための妥協設計と見ることができます。
ただし、OpenAI はパラメータ数、レイヤ構造、細かい最適化や学習率スケジュール等は公開していません。
初代 Sora
強み
- テキストから動画を生成できる点で先進的
- 画像生成技術（DALL·E 系列）での技術蓄積を動画に拡張
- 複数解像度・アスペクト比対応
- キャプション付き学習でプロンプト忠実性を改善
弱点・課題
- 物理モデリングの不正確さ（ボールが不自然に飛んでいく等の映像破綻）
- 長尺動画・複雑シーンでの整合性の崩れ
- 音声・音響同期は含まれておらず、映像生成が中心
- 顔や実在人物の表現制限
- 計算コスト・メモリ消費の高さ
これら弱点を改良することが Sora 2 の主要な焦点になっているようです。
Sora 2：進化点と技術仮説
OpenAI は「Sora 2 System Card」という公式説明を出しており、Sora からの改良点をいくつか明示しています。OpenAI また、複数のメディア記事・技術解説が、Sora 2 の進歩点を整理しています。下記に、確認できる進化点と、技術的な裏付け（または仮説）をまとめます。
公開されている改善・新機能
- 物理精度の向上（より妥当な失敗挙動を含む）
例：バスケットボールのシュートが外れたらリムに当たって跳ね返るなど、単に “成功” 方向に補正するのではなく、失敗・反応をモデル化できるような動作が改善された、という記述があります。 - 動画＋音声の統合生成（同期音声 & 効果音）
Sora 2 は、映像だけでなく、背景音・環境音・セリフなどを含んだ音響成分を同期生成できる能力が追加されたとされています。 - スタイル幅と制御性の向上（steerability）
ユーザ指示に対してより忠実に従えるような制御性強化。複数ショット（カット）にまたがるプロンプトでの整合性維持など。 - “Cameo（カメオ）機能”
ユーザ自身、または他者の顔・声を短時間の記録から読み込み、AI生成動画へ挿入できる機能。本人が許可を与えた場合にのみ使用可能、撤回可能とされる。 - 多国展開とアプリ統合
Sora 2 は iOS アプリ “Sora” としてローンチされ、動画生成 → 共有 → リミックスというソーシャル体験を前提とした設計。 - 能力範囲の拡大
Sora 2 は、スタイル範囲、現実写風〜アニメ風など幅広いスタイル表現に対応可能である、と明記されている。
参考
- Sora 2 is here
https://openai.com/index/sora-2 - Sora 2 Explore
https://sora.chatgpt.com/explore - Video generation models as world simulators
https://openai.com/index/video-generation-models-as-world-simulators - Sora System Card
https://openai.com/ja-JP/index/sora-system-card - Sora 2 System Card
https://openai.com/index/sora-2-system-card/
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