Sora如何通过GPT生成描述性caption来提升视频-文本对的数据质量？

Sora通过使用GPT在提升视频-文本对数据质量的过程中，实际上是在将模型的预测输出与高度描述性的caption进行比较，以此进行训练和调整。

在这个过程中，Sora首先会生成一个初始视频，然后根据视频的内容，使用GPT生成一组与视频内容高度相关、描述性强的caption。这些caption不仅仅描述了视频的各个方面，比如场景、角色、动作等，还包括了视频的动态变化，比如角色的动作变化、场景的变换等。

然后，Sora会依据这些caption去调整或优化原始的视频内容。在这个过程中，Sora能够学习到如何生成更贴近真实世界、与caption更匹配的视频内容，并通过这种方法提升视频-文本对的数据质量。

通过反复的训练和调整，Sora最终可以实现从视频内容到文本caption的高效准确映射，从而在AI生成视频领域提升了其理解和生成能力。