AI動画生成技術のブレークスルーとWeb3の組み合わせ

最近のAI分野で最も顕著な進展の一つは、多モーダル動画生成技術のブレークスルーです。この技術は、単一のテキストから動画を生成することから、テキスト、画像、音声を統合した全方位生成能力へと進化しました。

いくつかの注目すべき技術革新の例には、

1. 一つの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コンテンツに変換することができ、ユーザーの受け入れ率は70.7%に達します。この技術により、単一視点のビデオから多角度の視聴体験を生成することが可能になり、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"のビデオを生成できると主張しています。ただし、この宣伝の真実性はさらに検証が必要です。

3. 有名なAI研究機関が開発したVeoシステムは、4Kビデオと環境音を同時に生成できます。この技術は、ビデオとオーディオの同期の課題を克服し、複雑なシーンでの音と映像の同期を実現しました。

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の動画を生成でき、コストは3.67元/5秒です。コスト管理は良好ですが、複雑なシーンの処理にはまだ改善の余地があります。

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、応用シーンなどの面で重大な意義を持っています。技術的な観点から見ると、多モーダルビデオ生成の複雑さは指数関数的であり、膨大なピクセル点の処理、時系列の一貫性の保証、音声の同期、および3D空間の整合性など、複数の側面が関与しています。現在、モジュール化分解と大規模モデルの協力により、これらの複雑なタスクが実現されています。

コスト面では、背後に推論アーキテクチャの最適化があり、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が含まれます。これらの最適化により、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面で、AI技術は従来のビデオ制作プロセスを覆しています。大量の機器、場所、人手、時間を必要とするビデオ制作が、今ではAIによって短時間で完了し、従来の撮影では達成が難しい効果を実現することができます。この変革はクリエイター経済全体を再構築する可能性があります。

では、これらのWeb2 AI技術の進展はWeb3 AIとどのように関連しているのでしょうか？

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、これが分散型の余剰計算能力に新たな機会を創出しています。

次に、高品質なデータラベリングの需要が増加しています。プロフェッショナルレベルのビデオを生成するには、正確なシーンの説明、参考画像、音声スタイルなどの専門的なデータが必要です。Web3のインセンティブメカニズムは、専門家が高品質なデータ素材を提供することを引き付けることができます。

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化された協力へと発展しており、これは去中心化プラットフォームへの新たなニーズを反映しています。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的なエコシステムを形成し、Web3 AIとWeb2 AIのシーンの深い融合を促進する可能性があります。