# AIビデオ生成技術の突破とその影響最近のAI技術分野で最も注目を集めている突破口は、多モーダル動画生成能力の著しい向上です。この技術は、最初の純粋なテキストから動画を生成する段階から、テキスト、画像、音声を統合した全リンク生成モデルへと発展しました。いくつかの典型的な技術革新の事例が注目に値します：1. ある技術会社がオープンソースのEX-4Dフレームワークを開発し、通常のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できる。この技術は、ユーザーの認識度が70.7%に達している。単一視点のビデオから多角的な視聴効果を生成することが可能になり、従来は専門の3Dモデリングチームが必要だった作業が大幅に簡素化された。2. あるAIプラットフォームが発表した「描想」機能は、単一の画像から10秒間の「映画品質」の動画を生成できると主張しています。しかし、この主張の真実性はさらに検証が必要です。3. あるAI研究機関が開発したVeo技術は、4Kビデオと環境音の同期生成を実現しました。この突破の鍵は、複雑なシーンにおけるビデオと音声の意味的マッチングの問題を解決することにあります。例えば、映像内の歩行動作と足音の正確な対応などです。4. ある短編動画プラットフォームのContentV技術は、80億パラメータモデルを基に、2.3秒で1080pの動画を生成でき、そのコストは約3.67元/5秒です。複雑なシーンでのパフォーマンスには改善の余地がありますが、コスト管理の面ではすでにかなり良好です。これらの技術のブレークスルーは、動画の品質、生成コスト、アプリケーションのシーンなどの面で重要な意義を持っています。技術的価値の観点から見ると、マルチモーダルビデオ生成の複雑さは指数関数的に増加しています。それは、単一フレーム画像の百万単位のピクセルを処理するだけでなく、少なくとも100フレームの時間的な一貫性を確保し、さらに音声の同期と3D空間の一貫性を考慮する必要があります。現在、モジュール化の分解と大規模モデルの協力によって、この複雑なタスクが実現されています。コスト管理の面では、主に推論アーキテクチャの最適化を通じて実現されています。これには、階層生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、動的リソース割り当てなどの手法が含まれます。これらの最適化措置は、ContentVのような低コストで高効率な生成結果をもたらしました。アプリケーションの影響に関して、AI技術は従来のビデオ制作プロセスを覆しています。かつて、ビデオ制作は高コストで高いハードルのあるプロセスであり、大量の機材、場所、人手、そして後処理が必要でした。しかし今、AIはこのプロセスを、入力プロンプトと数分の待機時間に簡素化することができ、従来の撮影では達成が難しい視点や特殊効果を実現することも可能です。この変革は、クリエイターエコノミーの新たな再編を引き起こし、焦点を技術や資金のハードルから創造性と美的能力に移すかもしれません。これらのWeb2 AI技術の進歩は、Web3 AI分野にも深遠な影響を与えました：まず、計算能力の需要構造が変化しました。マルチモーダルビデオ生成には多様な計算能力の組み合わせが必要であり、これにより分散型の未使用計算能力や各種の分散型微調整モデル、アルゴリズム、推論プラットフォームに対する新たな需要が生まれました。次に、データラベリングの需要が高まっています。専門的な動画を生成するには、正確なシーンの説明、参考画像、音声スタイル、カメラの動きの軌跡、照明条件などの専門データが必要です。Web3のインセンティブメカニズムは、フォトグラファー、サウンドデザイナー、3Dアーティストなどの専門家を引き付け、高品質なデータ素材を提供することを促し、それによってAI動画生成能力を向上させることができます。最後に、AI技術は集中型の大規模リソース配分からモジュール型協力への発展傾向を示しており、これ自体が分散型プラットフォームに新たな需要を生み出しています。将来的には、計算能力、データ、モデル、インセンティブメカニズムが自己強化の良循環を形成し、Web3 AIとWeb2 AIのシーンの深い融合を推進する可能性があります。
AI動画生成技術の突破：テキストから4D全リンク Web3は恩恵を受ける
AIビデオ生成技術の突破とその影響
最近のAI技術分野で最も注目を集めている突破口は、多モーダル動画生成能力の著しい向上です。この技術は、最初の純粋なテキストから動画を生成する段階から、テキスト、画像、音声を統合した全リンク生成モデルへと発展しました。
いくつかの典型的な技術革新の事例が注目に値します：
ある技術会社がオープンソースのEX-4Dフレームワークを開発し、通常のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できる。この技術は、ユーザーの認識度が70.7%に達している。単一視点のビデオから多角的な視聴効果を生成することが可能になり、従来は専門の3Dモデリングチームが必要だった作業が大幅に簡素化された。
あるAIプラットフォームが発表した「描想」機能は、単一の画像から10秒間の「映画品質」の動画を生成できると主張しています。しかし、この主張の真実性はさらに検証が必要です。
あるAI研究機関が開発したVeo技術は、4Kビデオと環境音の同期生成を実現しました。この突破の鍵は、複雑なシーンにおけるビデオと音声の意味的マッチングの問題を解決することにあります。例えば、映像内の歩行動作と足音の正確な対応などです。
ある短編動画プラットフォームのContentV技術は、80億パラメータモデルを基に、2.3秒で1080pの動画を生成でき、そのコストは約3.67元/5秒です。複雑なシーンでのパフォーマンスには改善の余地がありますが、コスト管理の面ではすでにかなり良好です。
これらの技術のブレークスルーは、動画の品質、生成コスト、アプリケーションのシーンなどの面で重要な意義を持っています。
技術的価値の観点から見ると、マルチモーダルビデオ生成の複雑さは指数関数的に増加しています。それは、単一フレーム画像の百万単位のピクセルを処理するだけでなく、少なくとも100フレームの時間的な一貫性を確保し、さらに音声の同期と3D空間の一貫性を考慮する必要があります。現在、モジュール化の分解と大規模モデルの協力によって、この複雑なタスクが実現されています。
コスト管理の面では、主に推論アーキテクチャの最適化を通じて実現されています。これには、階層生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、動的リソース割り当てなどの手法が含まれます。これらの最適化措置は、ContentVのような低コストで高効率な生成結果をもたらしました。
アプリケーションの影響に関して、AI技術は従来のビデオ制作プロセスを覆しています。かつて、ビデオ制作は高コストで高いハードルのあるプロセスであり、大量の機材、場所、人手、そして後処理が必要でした。しかし今、AIはこのプロセスを、入力プロンプトと数分の待機時間に簡素化することができ、従来の撮影では達成が難しい視点や特殊効果を実現することも可能です。この変革は、クリエイターエコノミーの新たな再編を引き起こし、焦点を技術や資金のハードルから創造性と美的能力に移すかもしれません。
これらのWeb2 AI技術の進歩は、Web3 AI分野にも深遠な影響を与えました：
まず、計算能力の需要構造が変化しました。マルチモーダルビデオ生成には多様な計算能力の組み合わせが必要であり、これにより分散型の未使用計算能力や各種の分散型微調整モデル、アルゴリズム、推論プラットフォームに対する新たな需要が生まれました。
次に、データラベリングの需要が高まっています。専門的な動画を生成するには、正確なシーンの説明、参考画像、音声スタイル、カメラの動きの軌跡、照明条件などの専門データが必要です。Web3のインセンティブメカニズムは、フォトグラファー、サウンドデザイナー、3Dアーティストなどの専門家を引き付け、高品質なデータ素材を提供することを促し、それによってAI動画生成能力を向上させることができます。
最後に、AI技術は集中型の大規模リソース配分からモジュール型協力への発展傾向を示しており、これ自体が分散型プラットフォームに新たな需要を生み出しています。将来的には、計算能力、データ、モデル、インセンティブメカニズムが自己強化の良循環を形成し、Web3 AIとWeb2 AIのシーンの深い融合を推進する可能性があります。