AIマルチモーダルビデオ生成技術が重大なブレークスルーを達成

最近、AI分野で最も注目すべき発展は、マルチモーダル動画生成技術の画期的な進展です。この技術は、単なるテキストから動画を生成することから、テキスト、画像、音声を統合した全リンク生成技術へと進化しました。

いくつかの注目すべき技術的ブレークスルーの事例には、

1. テクノロジー会社がオープンソースで提供するEX-4Dフレームワークは、単一視点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、ユーザーの認知度は70.7%に達しています。この技術により、通常のビデオから任意の角度での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ました。

2. あるAIプラットフォームが "描想 "機能を発表し、1枚の画像から10秒間の "映画級 "の質の動画を生成できると主張しています。この機能の実際の効果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技術は、4K動画と環境音の同期生成を実現しました。この技術は、画面内の歩行動作と足音の正確な対応など、複雑なシーンでの音と映像の同期の課題を克服しました。

4. ある短編動画プラットフォームが導入したContentV技術は、80億のパラメータを持ち、2.3秒で1080p動画を生成することができ、そのコストは3.67元/5秒です。コスト管理は良好ですが、複雑なシーンの生成品質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、アプリケーションシーンなどの面で重大な意義を持っています。

1. 技術価値の観点から、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（約10^6個のピクセル点）、時系列の一貫性の保証（少なくとも100フレーム）、音声の同期（毎秒10^4個のサンプリングポイント）、および3D空間の一貫性を処理する必要があります。現在、この複雑なタスクはモジュール化の分解と大規模モデルの協力によって実現でき、効率が大幅に向上しました。

2. コスト管理の面では、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方法を用いて推論アーキテクチャを最適化することで、生成コストを大幅に削減しました。

3. 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のパターンを変えています。元々は大量の機器、場所、人手、時間を必要とするビデオ制作プロセスが、今ではAIを使って短時間で完了できるようになり、従来の撮影では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全体を再構築する可能性があります。

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ています:

1. 計算能力の需要構造が変化しています。多モーダル動画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と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に対する新たな需要が生まれています。

2. データアノテーションの需要が高まっています。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、参照画像、音声スタイル、カメラの動きの軌跡、照明条件などの専門的なデータアノテーションが必要です。Web3のインセンティブメカニズムは、フォトグラファー、サウンドエンジニア、3Dアーティストなどの専門家が高品質なデータ素材を提供することを奨励することができます。

3. 分散型プラットフォームの需要が増加しています。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徐々に進化しており、これは分散型プラットフォームへの新たな需要を示しています。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性循環を形成し、Web3 AIとWeb2 AIのシナリオの融合を促進する可能性があります。