AI動画生成技術のブレークスルーとWeb3統合の展望

最近の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発展しました。

いくつかの注目すべき技術的ブレークスルーには、

1. あるテクノロジー企業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ようになりました。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、単一のビデオから自動的に多角的な視聴効果を生成することが可能になり、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AIプラットフォームは、1枚の画像を利用して10秒の"映画レベル"の品質の動画を生成できると主張しています。具体的な効果については、その専門バージョンの更新後に確認する必要があります。

3. 有名なAI研究機関が発表した新技術は、4Kビデオと環境音を同時に生成することができます。この技術の鍵は、真のセマンティックレベルのマッチングを実現し、複雑なシーンにおける音と映像の同期の課題を克服することにあります。

4. ある短編動画プラットフォームのAI動画生成技術は、80億のパラメータを持ち、2.3秒で1080pの動画を生成でき、コストは約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、動画の質、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味を持っています。技術的な観点から見ると、多モーダル動画生成の複雑さは指数関数的です。それは、膨大なピクセル点を処理するだけでなく、時間的な整合性、音声の同期、3D空間の一貫性を確保することも必要です。現在、モジュール化の分解と大規模モデルの分業協力により、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、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を含む推論アーキテクチャの最適化により、ビデオ生成コストが大幅に削減されました。

これらの技術の進歩は、従来のビデオ制作業界に大きな衝撃を与えました。AI技術は、もともと大量の機材、場所、人力、時間を必要とするビデオ制作プロセスを数分の待機に簡略化し、同時に従来の撮影では達成が難しい効果を実現します。これは、クリエイター経済の新たな再編を引き起こす可能性があります。

では、これらのWeb2 AI技術の進歩とWeb3 AIはどのように関連していますか？

まず、計算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力の組み合わせが必要であり、これが分散型の余剰計算力に新たな機会を提供しています。

次に、専門的なデータアノテーションの需要が高まっています。高品質な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促すことができます。

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、これは脱中心化プラットフォームに対する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循環を形成し、Web3 AIとWeb2 AIシーンの深い統合を推進する可能性があります。