AI動画生成技術のブレークスルーとWeb3のつながり

最近のAI分野における最も顕著な進展は、多モーダル動画生成技術の突破です。この技術は、最初の純粋なテキストから動画を生成することから、現在ではテキスト、画像、音声を統合した全連鎖生成へと進化しました。

いくつかの注目すべき技術的ブレークスルーのケースには、

1. ある大手テクノロジー会社がオープンソースしたEX-4Dフレームワークは、通常の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%以上です。この技術により、通常のビデオは自動的に任意の角度の視聴効果を生成できるようになり、過去には専門の3Dモデリングチームが必要でした。

2. ある検索エンジン会社の「絵想」プラットフォームは、1枚の画像から10秒間の「映画品質」の動画を生成できると主張しています。しかし、この主張の真偽はまだ検証されていません。

3. ある国際的なテクノロジー巨人のVeo技術は、4Kビデオと環境音を同期して生成することができます。この技術の鍵は、真の意味的レベルでのマッチングを実現し、複雑なシーンにおいて映像の動きと音の正確な対応を可能にすることです。

4. あるショートビデオ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。

これらの技術的ブレークスルーは、動画の品質、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。技術的観点から見ると、多モーダル動画生成の複雑さは指数関数的であり、大量のピクセル、時間的整合性、音声の同期、3D空間の一貫性などの問題が関与しています。現在の解決策は、モジュール化による分解と大規模モデルの分業協力によって実現されています。

コストに関しては、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の方法を通じて推論アーキテクチャを最適化することで、生成コストを大幅に削減しました。

これらの技術革新は、従来の動画制作業界に大きな衝撃を与えました。AI技術は、従来は多くの機材、場所、俳優、そしてポストプロダクションを必要としたプロセスを、単純なプロンプトの入力と数分の待機に圧縮し、従来の撮影では達成が難しい効果を実現します。これは、クリエイター経済全体の再編成を促進する可能性があります。

では、これらのWeb2 AI技術の変革とWeb3 AIにはどのような関連があるのでしょうか？

1. 演算力の需要構造が変化しています。マルチモーダルビデオ生成は多様な演算力の組み合わせを必要とし、これが分散された無駄な演算力、各種分散微調整モデル、アルゴリズムおよび推論プラットフォームに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高まっています。プロフェッショナルレベルのビデオを生成するには、正確なシーンの説明、参照画像、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、専門家が高品質なデータ素材を提供することを奨励できます。

3. AI技術はモジュール化された協力へと進展しており、これは去中心化プラットフォームに対する新たな需要そのものである。今後、計算能力、データ、モデル、インセンティブメカニズムは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る。