AIビデオ生成技術の突破がもたらす変革と機会

最近、AI分野で最も顕著な進展は、多モーダル動画生成技術の突破です。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。

いくつかの注目すべき技術的ブレークスルーには次のようなものがあります：

1. オープンソースEX-4Dフレームワーク：一般的な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%に達します。この技術により、AIは専門の3Dモデリングチームを必要とせずに、任意の角度の視聴効果を自動生成することができます。

2. "绘想"プラットフォーム：単一の画像から10秒の"映画品質"のビデオを生成できると主張しています。具体的な効果は今後の検証を待つ必要があります。

3. Veo技術：4Kビデオと環境音を同時に生成することができます。この技術は、画面内の歩行動作と足音の正確な一致のような、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. ContentV：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。コスト管理は適切ですが、複雑なシーンの生成品質にはまだ向上の余地があります。

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. 技術の複雑さの観点から、多モーダルビデオ生成に関わる計算量は指数関数的に増加します。これは、単一フレーム画像生成（約10^6の画素点）、時系列の一貫性の確保（最低100フレーム）、音声の同期（毎秒10^4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、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。

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に起因しています。これには、階層生成戦略（まず低解像度でスケルトンを生成し、その後高解像度でイメージコンテンツを強化）、キャッシュ再利用メカニズム（類似シーンの再利用）、および動的リソース配分（コンテンツの複雑さに応じてモデルの深さを調整）が含まれます。

3. アプリケーションの影響に関して、AIは従来のビデオ制作プロセスを変えています。かつては、30秒の広告制作に数十万の制作費がかかることがありました。しかし今、AIはこのプロセスを入力プロンプトと数分の待機時間に簡素化し、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ます。この変革は、クリエイター経済全体に重大な変化をもたらす可能性があります。

これらの技術の進歩は、Web3 AI分野にも深遠な影響を与えました：

1. 計算力の需要構造が変化しています。マルチモーダル動画生成は多様な計算力の組み合わせを必要とし、分散型の未使用計算力、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して新たな需要を生み出しています。

2. データアノテーションの需要が増加しています。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。

3. ディセントラライズドプラットフォームの需要が増加しています。AI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に徐々に移行しており、これはディセントラライズドプラットフォームに対する新たな需要を意味しています。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好循環を形成し、Web3 AIとWeb2 AIシナリオの深い融合を推進する可能性があります。