有几个步骤可以过滤 Chat GPT 中的不当内容。在第一级，所有提示都会自动检查是否使用了禁止的关键字和主题。如果请求违反了神经网络使用策略，则响应会附带消息：内容违规，这意味着无法处理此类请求。
第二层分析生成的图像或视频，就像 Sora 的情况一样。神经网络 厄瓜多尔电报号码数据库 的结果通过一个单独的模块来分析每个图像。然后内容过滤器被打开。如果图像属于 18+ 类别，它将被阻止，尽管该请求最初是无害的。
就主题而言。 52% 的 ChatGPT 编程答案是不正确的 - 研究
为什么手、文字和长视频对 Sora 来说是一个挑战
视频越长，出现伪像的可能性就越高，生成时间也就越长。从技术上讲，视频可以是任意长度，但 Sora 的每分钟限制是有道理的。创建一个十分钟的视频是没有意义的，因为在各个场景和剪辑的层面上每分钟都会出现明显的不一致。
每个新场景、每个新帧都有出现伪影的风险。一种更有前途的方法是先制作短视频，然后自己编辑。
在视频中，除了最佳帧之外，流会出现图像和手部运动的问题。神经网络不了解人类手指的样子、它们如何工作、如何抓取物体。对他们来说这只是一堆像素。神经网络很难描绘友好的握手或紧握的双手。
这就是神经网络现在生成手的方式
图像内的文本是神经网络的另一个弱点。而且，这不依赖于语言。人工智能模型将文本视为毫无意义的线条或棍子的图片。
根据神经网络已生成的帧的视频演示，您可能对其功能的总体水平印象深刻。与其他现有的生成神经网络相比，这是迄今为止已达到的最佳质量。然而，人工智能生成图像固有的缺点仍未解决。渲染良好的前景，背景中有明显的伪影，而人工智能模型通常不太关注这些伪影。