# AI動画生成技術が画期的な進展を遂げ、Web3 AIに新たな機会をもたらす最近、AI分野で最も顕著な変化の1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、純粋な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モデルに発展しました。いくつかの注目すべき技術の突破口の例は次のとおりです：1. 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ており、単眼ビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できます。ユーザーの承認率は70％を超えています。これは、AIが従来のビデオから任意の角度での視聴効果を自動的に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AIプラットフォームが、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、その専門版のアップデート後に検証される予定です。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。この技術は、複雑なシーンにおける音と映像の同期の課題を克服し、映像内の歩行動作と足音の正確な対応を実現します。4. あるショートビデオプラットフォームのAIモデルは80億のパラメータを利用し、2.3秒で1080pのビデオを生成でき、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において重要な意味を持ちます：技術的な観点から、多モーダル動画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）、時間的整合性の確保（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、モジュール化分解と大規模モデルの協力を通じて、これらの複雑なタスクを実現しており、各モジュールは深度推定、視点変換、時間補間、レンダリング最適化などの特定の機能に焦点を当てています。コストの面では、推論アーキテクチャの最適化が重要な役割を果たします。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、その後高解像度で詳細を強化する）、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割り当て（コンテンツの複雑さに応じてモデルの深さを調整する）が含まれます。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覆しています。過去には、30秒の広告を制作するのに数十万元の費用がかかり、機材、場所、俳優、そしてポストプロダクションが必要でした。今では、AIがこのプロセスを入力プロンプト後に数分待つことで圧縮でき、従来の撮影では達成できなかった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を再構築し、創造性と美的感覚が重要な要素となるでしょう。これらのWeb2 AI技術の進展は、Web3 AI分野にも重要な影響を与えています。1. 計算力需要構造の変化は、分散型の未使用計算力に機会を創出し、同時にさまざまな分散型微調整モデル、アルゴリズム、および推論プラットフォームへの需要も増加させています。2. データラベリングの需要の増加は、Web3のインセンティブメカニズムに新しいアプリケーションシーンを提供しています。プロ級のビデオを生成するには、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、および照明条件などの専門データが必要です。Web3のインセンティブ方式は、写真家、音響技師、3Dアーティストなどが高品質のデータ素材を提供することを促進します。3. 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進化しており、これは去中心化プラットフォームに新たな需要を生み出しています。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の組み合わせが自己強化的な良循環を形成し、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。
AI動画生成技術が飛躍的に進歩し、Web3 AIは新たなチャンスに直面しています
AI動画生成技術が画期的な進展を遂げ、Web3 AIに新たな機会をもたらす
最近、AI分野で最も顕著な変化の1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、純粋な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モデルに発展しました。
いくつかの注目すべき技術の突破口の例は次のとおりです：
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ており、単眼ビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できます。ユーザーの承認率は70％を超えています。これは、AIが従来のビデオから任意の角度での視聴効果を自動的に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AIプラットフォームが、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、その専門版のアップデート後に検証される予定です。
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。この技術は、複雑なシーンにおける音と映像の同期の課題を克服し、映像内の歩行動作と足音の正確な対応を実現します。
あるショートビデオプラットフォームのAIモデルは80億のパラメータを利用し、2.3秒で1080pのビデオを生成でき、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において重要な意味を持ちます：
技術的な観点から、多モーダル動画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）、時間的整合性の確保（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、モジュール化分解と大規模モデルの協力を通じて、これらの複雑なタスクを実現しており、各モジュールは深度推定、視点変換、時間補間、レンダリング最適化などの特定の機能に焦点を当てています。
コストの面では、推論アーキテクチャの最適化が重要な役割を果たします。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、その後高解像度で詳細を強化する）、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割り当て（コンテンツの複雑さに応じてモデルの深さを調整する）が含まれます。
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覆しています。過去には、30秒の広告を制作するのに数十万元の費用がかかり、機材、場所、俳優、そしてポストプロダクションが必要でした。今では、AIがこのプロセスを入力プロンプト後に数分待つことで圧縮でき、従来の撮影では達成できなかった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を再構築し、創造性と美的感覚が重要な要素となるでしょう。
これらのWeb2 AI技術の進展は、Web3 AI分野にも重要な影響を与えています。
計算力需要構造の変化は、分散型の未使用計算力に機会を創出し、同時にさまざまな分散型微調整モデル、アルゴリズム、および推論プラットフォームへの需要も増加させています。
データラベリングの需要の増加は、Web3のインセンティブメカニズムに新しいアプリケーションシーンを提供しています。プロ級のビデオを生成するには、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、および照明条件などの専門データが必要です。Web3のインセンティブ方式は、写真家、音響技師、3Dアーティストなどが高品質のデータ素材を提供することを促進します。
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進化しており、これは去中心化プラットフォームに新たな需要を生み出しています。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の組み合わせが自己強化的な良循環を形成し、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。