Por: Thasmika Gokal , directora sénior de productos de Azure AI Foundry.

Presentamos Sora y el área de juegos de vídeo en Azure AI Foundry

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El área de juegos de vídeo de Azure AI Foundry es el banco de pruebas de alta fidelidad para la creación de prototipos con modelos de generación de vídeo de última generación, como Sora de Azure AI Foundry Models, listos para uso comercial. Lean nuestro blog de lanzamiento de la comunidad tecnológica sobre gpt-image-1 y Sora.

El desarrollo moderno implica trabajar en varios sistemas (API, servicios, SDK y modelos de datos), a menudo antes de estar listos para comprometerse por completo con un marco, escribir pruebas o poner en marcha la infraestructura. A medida que aumenta la complejidad de los ecosistemas de software, la necesidad de entornos seguros y ligeros para validar las ideas se vuelve crítica. El parque infantil de video se construyó para satisfacer esta necesidad.

Diseñado en específico para desarrolladores, Video Playground ofrece un entorno controlado para experimentar con estructuras de solicitudes, evaluar la coherencia del modelo en relación con el cumplimiento de solicitudes y optimizar los resultados para casos de uso de la industria. Ya sea que estén involucrados en la creación de productos o herramientas de video nativos de IA o en la transformación de los flujos de trabajo de su empresa, Video Playground mejora su planificación y experimentación, para que puedan iterar más rápido, eliminar el riesgo de sus flujos de trabajo y enviar con confianza.

Prototipado rápido desde el prompt hasta la reproducción y el código

Video Playground ofrece un entorno de configuración bajo demanda y de baja fricción diseñado para la creación rápida de prototipos, la exploración de API y la validación técnica con modelos de generación de vídeo. Piensen en el área de juegos de video como su entorno de creación de prototipos de alta fidelidad, creado para ayudarlos a crear mejor, más rápido y de manera más inteligente, sin configuración de localhost, importar dependencias en conflicto o preocuparse por la compatibilidad entre la compilación y el modelo.​

Sora de Azure OpenAI es la primera versión para el área de juegos de video, y el modelo viene con su propia API, una oferta única disponible para los usuarios de Azure AI Foundry. El uso de la API en VS Code permite el desarrollo a escala en el entorno de VS Code para su caso de uso una vez que se realiza la experimentación inicial en el área de juegos de vídeo.

• Iterar más rápido: Experimenten con prompts de texto y ajusten los controles de generación, como la relación de aspecto, la resolución y la duración.
• Optimización de solicitudes: depuren, ajusten y reescriban la sintaxis de los prompts con IA, comparen a nivel visual  los resultados de las variaciones con las que está probando, utilicen los prompts prediseñados del sector y creen sus propias variaciones de solicitudes disponibles en el patio de recreo, basadas en el comportamiento del modelo.
• Interfaz coherente para la API: Todo en el área de juegos de video refleja la estructura de la API del modelo, por lo que lo que funciona aquí se traduce directo en código, con previsibilidad y repetibilidad.

Funciones

Creamos un área de juegos de video para desarrolladores que desean experimentar con la generación de video. Esta área es un entorno controlado con todas las funciones para experimentos de alta fidelidad diseñado para API específicas del modelo, y una excelente interfaz de demostración para su director de productos y vicepresidente de ingeniería.

• Controles de generación específicos del modelo: ajusten los controles clave (por ejemplo, relación de aspecto, duración, resolución) para comprender en profundidad la capacidad de respuesta y las restricciones específicas del modelo.
• Prompts prediseñados: Tomen inspiración sobre cómo pueden usar modelos de generación de video como Sora para su caso de uso. En la pestaña de prompts prediseñados, hay un conjunto de 9 videos seleccionados por Microsoft.
• Migración a producción con ejemplos de código multilingüe: en el caso de Sora de Azure OpenAI, esto refleja la API de Sora, una oferta única disponible para los usuarios de Azure AI Foundry. Uso de los ejemplos de código multilingüe «Ver código» (Python, JavaScript, GO, cURL) para la salida de vídeo, las solicitudes y los controles de generación que reflejan la estructura de la API. Lo que se crea en el área de juegos de vídeo se puede portar de manera fácil a VS Code para que puedan continuar el desarrollo escalado en VS Code con la API.
• Observaciones en paralelo en la vista de cuadrícula: observen de manera visual los resultados a través de ajustes de prompt o cambios de parámetros.
• Integración de Azure AI Content Safety: con todos los puntos de conexión del modelo integrados con Azure AI Content Safety, se filtran los vídeos dañinos e inseguros.

Vean una demostración de estas características y Sora en el área de juegos de video en nuestra sesión de trabajo dedicada en Microsoft Build 2025 aquí.

No es necesario encontrar, crear o configurar una interfaz de usuario personalizada para localhost para la generación de vídeo, esperar que funcione en automático para el próximo modelo de última generación o dedicar tiempo a resolver errores de compilación en cascada debido a paquetes o cambios de código necesarios para los nuevos modelos. El área de juegos de vídeo de Azure AI Foundry les proporciona acceso según las versiones. Compilen con los modelos más recientes con actualizaciones de API mostradas en una interfaz de usuario coherente.

Qué probar en el área de juegos de video

Al usar el área de juegos de vídeo, al planificar la carga de trabajo de producción, tengan en cuenta lo siguiente a medida que evalúa de manera visual sus generaciones:

1. Traducción de prompt a movimiento
   • ¿El modelo de vídeo interpreta mi prompt de una manera que tenga sentido lógico y temporal?
   • ¿Es el movimiento coherente con la acción o escena descrita? ¿Cómo podría usar Reescribir con IA para mejorar mi prompt?
2. Consistencia de fotogramas
   • ¿Los caracteres, objetos y estilos se mantienen coherentes en todos los fotogramas?
   • ¿Hay artefactos visuales, fluctuaciones o transiciones antinaturales?
3. Control de escena
   • ¿Qué tan bien puedo controlar la composición de la escena, el comportamiento del sujeto o los ángulos de la cámara?
   • ¿Puedo guiar transiciones de escena o entornos de fondo?
4. Duración y tiempo
   • ¿Cómo afectan las diferentes estructuras de prompts a la duración y el ritmo del vídeo?
   • ¿El video se siente demasiado rápido, demasiado lento o demasiado corto?
5. Integración de entrada multimodal
   • ¿Qué sucede cuando proporciono una imagen de referencia, datos de pose o entrada de audio?
   • ¿Puedo generar vídeo con sincronización de labios con una voz en off determinada?
6. Necesidades de posprocesamiento
   • ¿Qué nivel de fidelidad bruta puedo esperar antes de necesitar herramientas de edición?
   • ¿Necesito mejorar, estabilizar o retocar el video antes de usarlo en producción?
7. Latencia y rendimiento
   • ¿Cuánto tiempo se tarda en generar vídeo para diferentes tipos de prompts o resoluciones?
   • ¿Cuál es la relación costo-rendimiento de generar clips de 5 segundos frente a 15 segundos?

Ejecuten Sora y otros modelos a escala con Azure AI Foundry, sin necesidad de infraestructura. Obtengan más información en nuestro reciente video de Microsoft Mechanics que comparte más sobre la API de Sora en acción:

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Empiecen ahora

1. Inicien sesión o regístrense en Azure AI Foundry.
2. Creen un centro y/o proyecto de Foundry.
3. Cree una implementación de modelo para Azure OpenAI Sora desde el catálogo de modelos de Foundry o directo desde el área de juegos de vídeo.
4. Prototipo en el área de juegos de video; iteren sobre los prompts de texto y optimicen los controles de generación para su caso de uso.
5. ¿Prototipo hecho? Cambien al desarrollo escalado en VS Code con Sora desde la API de Azure OpenAI.

Creación con Azure AI Foundry

• Lean nuestro blog de la comunidad tecnológica sobre gpt-image-1 y Sora.
• Introducción a Azure AI Foundry y vayan directo a Visual Studio Code
• Descarguen del SDK de Azure AI Foundry
• Realicen los cursos de aprendizaje de Azure AI Foundry
• Revisen la documentación de Azure AI Foundry
• Mantengan la conversación en GitHub y Discord