AI動画生成技術が重大な突破を達成し、マルチモーダル統合が新しいトレンドをリード

最近、AI分野で最も顕著な進展は、マルチモーダルビデオ生成技術の画期的な発展です。この技術は、単一のテキストからビデオを生成することから、テキスト、画像、音声を統合した全体的な生成ソリューションへと進化しました。

いくつかの典型的な技術革新の事例に注目する価値があります：

1. あるテクノロジー企業がオープンソース化したEX-4Dフレームワークは、通常のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換でき、ユーザーの承認率は70.7%に達します。この技術により、AIは任意の角度の視聴効果を自動生成でき、従来の3Dモデリングの複雑なプロセスが大幅に簡素化されました。

2. あるAIプラットフォームが提供する「絵想」機能は、1枚の画像から10秒の「映画級」の品質の動画を生成できると主張しています。しかし、その実際の効果はさらなる検証が必要です。

3. ある国際的なテクノロジー企業のVeoプロジェクトは、4Kビデオと環境音の同期生成を実現しました。その核心的な突破口は、複雑なシーンにおける音と映像の同期の問題を解決することにあります。例えば、人物の歩行動作と足音の正確なマッチングなどです。

4. ある短編動画プラットフォームのContentV技術は、80億のパラメータを持ち、2.3秒で1080p動画を生成でき、コストは約3.67元/5秒です。コスト管理は良好ですが、複雑なシーンでの生成品質にはまだ向上の余地があります。

これらの突破は、ビデオ品質、生成コスト、アプリケーションシーンなどの面で重要な意味を持っています：

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、単一のフレーム画像の百万ピクセル点を処理するだけでなく、数百フレームの画面の時間的連続性を確保し、さらに音声の同期や3D空間の一貫性も考慮する必要があります。現在、モジュラー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。

コスト管理において、推論アーキテクチャの最適化は重要な役割を果たしました。これには、階層的生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、ダイナミックリソース配分などの技術手段が含まれ、ビデオ生成のコストが大幅に削減されました。

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。かつては大量の機材、場所、俳優、そしてポストプロダクションが必要だった作業が、今では1つのプロンプトと数分の待機で完了することができます。これはビデオ制作のハードルを下げるだけでなく、クリエイターにより多くの可能性を提供し、クリエイターエコノミーの新たな変革を引き起こすことが期待されています。

これらのWeb2 AI技術の進展は、Web3 AIに新たな機会をもたらしました：

1. 計算能力の需要構造の変化は、分散型の未使用計算能力に新しい市場を創出すると同時に、さまざま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高めました。

2. データアノテーションの需要の増加は、Web3のインセンティブモデルに新しいアプリケーションシーンを提供しています。専門的なシーンの説明、参考画像、音声スタイル、カメラの動きの軌跡、照明条件などには高品質なデータアノテーションが必要であり、これによりフォトグラファー、音響エンジニア、3Dアーティストなどの専門家に新たな機会が提供されます。

3. AI技術はモジュール化された協力の方向に発展しており、それ自体が分散型プラットフォームに対する需要の一種です。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のエコシステムを形成し、Web3 AIとWeb2 AIシーンの深い統合を促進する可能性があります。