AI動画生成技術が重大な突破を迎え、多モーダル統合が新たなトレンドとなる

最近、AI分野で最も顕著な進展の一つは、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ものから、テキスト、画像、音声を統合した全体的な生成技術へと進化しました。

いくつかの注目すべき技術革新のケースには次のものがあります：

1. あるテクノロジー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。この技術に対するユーザーの認知度は70.7%に達している。この技術により、AIは専門の3Dモデリングチームなしで任意の角度の視聴効果を自動生成できる。

2. あるインターネット大手の「絵想」プラットフォームは、1枚の画像から10秒の「映画級」クオリティの動画を生成できると主張しています。その実際の効果は8月のProバージョンの更新後に検証される予定です。

3. あるAI研究機関のVeo技術は4Kビデオと環境音の同期生成を実現しました。この技術は、画面の中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声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、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改善の余地があります。

これらの技術的突破は、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義を持っています。

1. 技術的価値の面では、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ピクセル点）、時間的整合性の保証（少なくとも100フレーム）、音声同期（毎秒10^4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、タスクを深度推定、視点変換、時間的補間、レンダリング最適化などのモジュールに分解することで、モジュール化された分解と大規模モデルの協調作業を通じて実現できます。

2. コスト削減の面では、主に推論アーキテクチャの最適化、階層生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、動的リソース配分のおかげです。これらの最適化により、ある短編動画プラットフォームは3.67元/5秒の低コストで動画生成を実現できました。

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プロセスを覆しています。過去には、30秒の広告を作成するのに数十万の制作費がかかりましたが、現在では1つのプロンプトと数分の待機時間だけで済みます。これは、技術的および資金的なハードルを下げるだけでなく、従来の撮影では達成が難しい視点や特殊効果を実現でき、クリエイター経済の再編を引き起こす可能性があります。

これらのWeb2 AI技術の発展は、Web3 AIにも重要な影響を与えます：

1. 計算力需要構造の変化は、分散型の余剰計算力、モデルの微調整、アルゴリズム、推論プラットフォームに新たな機会を創出しました。

2. データラベリングの需要が高まり、写真家、音響技師、3Dアーティストなどに専門的なデータ素材を提供する新しい機会が生まれました。

3. AI技術はモジュール化された協力へと発展し、分散型プラットフォームに新たなニーズを提供しています。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する好循環を形成し、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。