AIビデオ生成技術の突破がもたらす新しい機会

最近、AI分野で最も顕著な進展は、多モーダルビデオ生成技術の突破に他なりません。この技術は、単なるテキストからのビデオ生成から、テキスト、画像、音声を統合した全リンク生成技術へと発展しました。

以下は注目すべき技術的ブレークスルーのいくつかの例です：

1. あるテクノロジー企業がオープンソースのEX-4Dフレームワークを開発し、普通のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できるようになりました。ユーザーの認知度は70.7%に達しています。この技術により、単一視点のビデオから多角的に視聴する効果を生成することが可能になり、元々は専門の3Dモデリングチームが必要だった作業が大幅に簡略化されました。

2. あるAIプラットフォームが提供する「描想」機能は、1枚の画像から10秒間の「映画クオリティ」の動画を生成できると主張しています。実際の効果はまだ検証されていませんが、この迅速な動画生成の可能性には期待が寄せられています。

3. あるAI研究機関が発表したVeo技術は、4Kビデオと環境音を同時に生成することができます。この技術は、複雑なシーンにおける音声と映像の同期の課題を克服しており、画面内の歩行動作と足音の正確な一致を実現しています。

4. ある短編動画プラットフォームのContentV技術は、80億のパラメータを持ち、2.3秒で1080pの動画を生成することができ、コストは3.67元/5秒です。複雑なシーンでの生成品質にはさらなる向上の余地がありますが、そのコストコントロールは非常に顕著です。

これらの技術的ブレークスルーは、ビデオ品質、生成コスト、適用シナリオなどの面で重大な意義を持っています。

まず、技術的価値の観点から、多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、単一フレーム画像生成、ビデオの時間的整合性、音声の同期、3D空間の一貫性など、複数の側面を処理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分業協力により、これらの複雑なタスクがより効率的に実現されています。

次に、コスト管理においては、推論アーキテクチャの最適化が関与しており、階層的生成戦略、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が含まれます。これらの最適化手段により、動画生成コストが大幅に削減されました。

最後に、アプリケーションの影響において、AI動画生成技術は従来の動画制作プロセスを覆しています。それは、大量の機器、場所、人手、時間を必要とする制作プロセスを、わずか1つのプロンプトと数分の待機時間に圧縮しました。これにより、動画制作の技術的および資金的なハードルが低くなり、クリエイターにとってはより多くの創造性と美的表現の余地が提供されます。

これらの変革は、Web3 AIに新しい機会をもたらしました：

1. 計算力需要構造の変化は、分散型の未使用計算力に新しい市場を創造し、同時に様々な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への需要を増加させました。

データラベリングの需要の増加は、写真家、音響技師、3Dアーティストなどの専門家に新たな機会を提供しています。Web3のインセンティブメカニズムを通じて、これらの専門家が高品質なデータ素材を提供することを促進し、AI動画生成の能力を強化することができます。

3. AI技術のモジュール化協力への発展傾向は、去中心化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型エコシステムを形成し、Web3 AIとWeb2 AIシーンの深い統合を推進する可能性があります。

これらの発展は、Web3分野におけるAI技術の応用に新しい道を開き、革新者たちに広範な想像の余地を提供します。