最近、AI分野で最も顕著な進展の一つは、マルチ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、音声を統合する全方位の生成能力へと発展しました。以下は注目すべき技術のブレークスルーのいくつかです：1. あるテクノロジー企業が、通常のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できるフレームワークをオープンソース化しました。ユーザーの認知度は70.7%に達しています。これは、AIが今や任意の角度の視聴効果を自動生成できることを意味し、過去には専門の3Dモデリングチームが必要でした。2. ある会社が発表した画像生成プラットフォームは、単一の画像を10秒間の「映画レベル」の品質のビデオに変換できると主張しています。しかし、この主張の真偽はまだ確認されていません。3. 有名なAI研究機関が開発した技術は、4Kビデオと環境音を同時に生成することができます。この技術の鍵となる突破口は、複雑なシーンにおいて画面内の歩行動作と足音の正確な対応を実現した点にあります。4. あるショートビデオプラットフォームが発表したビデオ生成モデルは、80億のパラメータを持ち、2.3秒で1080pのビデオを生成でき、コストは3.67元/5秒です。コスト管理は適切ですが、複雑なシーンを処理する際にはまだ改善の余地があります。これらの技術革新は、動画の品質、生成コスト、アプリケーションのシーンなどの面で重要な意義を持っています：技術的な面では、多モーダル動画生成の複雑さは指数関数的です。それは単一フレーム画像のピクセルを処理するだけでなく、動画の時間的な一貫性を確保し、音声の同期を実現し、3D空間の一貫性を考慮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された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。コスト面では、階層生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、動的リソース配分などの方法を用いた推論アーキテクチャの最適化により、生成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は、AI技術が従来の動画制作プロセスを変えています。以前は、30秒の広告を制作するのに数十万の制作費が必要でした。しかし今では、1つのプロンプトと数分の待機時間で、高品質の動画コンテンツが生成でき、従来の撮影では達成しにくい視点や特殊効果も実現できます。この変革は、クリエイター経済システム全体を再編成させる可能性があります。では、これらの AI 技術の進歩が Web3 分野にどのような影響を与えるのでしょうか？まず、計算力の需要構造が変化しました。過去にはAIが主に大規模な均質なGPUクラスタに依存していましたが、多モーダルな動画生成には多様な計算力の組み合わせが必要です。これにより、分散された余剰計算力、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ました。次に、データラベリングの需要が高まるでしょう。プロフェッショナルレベルの動画を生成するには、正確なシーンの説明、参考画像、音声スタイル、カメラの動きの軌跡、照明条件などの専門データが必要です。Web3のインセンティブメカニズムは、フォトグラファー、サウンドデザイナー、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し、AI動画生成の能力を向上させることができます。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移行しており、これは去中心化プラットフォームに対する新たな需要を表しています。未来には、計算力、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と従来のAIシーンの深い融合を推進する可能性があります。
AI動画生成の新たな突破口：マルチモーダル技術がWeb3コンピューティングパワーの構図を変える
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、音声を統合する全方位の生成能力へと発展しました。
以下は注目すべき技術のブレークスルーのいくつかです：
あるテクノロジー企業が、通常のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できるフレームワークをオープンソース化しました。ユーザーの認知度は70.7%に達しています。これは、AIが今や任意の角度の視聴効果を自動生成できることを意味し、過去には専門の3Dモデリングチームが必要でした。
ある会社が発表した画像生成プラットフォームは、単一の画像を10秒間の「映画レベル」の品質のビデオに変換できると主張しています。しかし、この主張の真偽はまだ確認されていません。
有名なAI研究機関が開発した技術は、4Kビデオと環境音を同時に生成することができます。この技術の鍵となる突破口は、複雑なシーンにおいて画面内の歩行動作と足音の正確な対応を実現した点にあります。
あるショートビデオプラットフォームが発表したビデオ生成モデルは、80億のパラメータを持ち、2.3秒で1080pのビデオを生成でき、コストは3.67元/5秒です。コスト管理は適切ですが、複雑なシーンを処理する際にはまだ改善の余地があります。
これらの技術革新は、動画の品質、生成コスト、アプリケーションのシーンなどの面で重要な意義を持っています：
技術的な面では、多モーダル動画生成の複雑さは指数関数的です。それは単一フレーム画像のピクセルを処理するだけでなく、動画の時間的な一貫性を確保し、音声の同期を実現し、3D空間の一貫性を考慮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された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。
コスト面では、階層生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、動的リソース配分などの方法を用いた推論アーキテクチャの最適化により、生成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は、AI技術が従来の動画制作プロセスを変えています。以前は、30秒の広告を制作するのに数十万の制作費が必要でした。しかし今では、1つのプロンプトと数分の待機時間で、高品質の動画コンテンツが生成でき、従来の撮影では達成しにくい視点や特殊効果も実現できます。この変革は、クリエイター経済システム全体を再編成させる可能性があります。
では、これらの AI 技術の進歩が Web3 分野にどのような影響を与えるのでしょうか？
まず、計算力の需要構造が変化しました。過去にはAIが主に大規模な均質なGPUクラスタに依存していましたが、多モーダルな動画生成には多様な計算力の組み合わせが必要です。これにより、分散された余剰計算力、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ました。
次に、データラベリングの需要が高まるでしょう。プロフェッショナルレベルの動画を生成するには、正確なシーンの説明、参考画像、音声スタイル、カメラの動きの軌跡、照明条件などの専門データが必要です。Web3のインセンティブメカニズムは、フォトグラファー、サウンドデザイナー、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し、AI動画生成の能力を向上させることができます。
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移行しており、これは去中心化プラットフォームに対する新たな需要を表しています。未来には、計算力、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と従来のAIシーンの深い融合を推進する可能性があります。