# AI動画生成技術が重大なブレークスルーを達成し、マルチモーダル統合が新たなトレンドとなる最近のAI分野で最も顕著な進展は、マルチモーダルビデオ生成技術の突破です。この技術は、単一のテキストからビデオ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ソリューションへと進化しました。いくつかの画期的なケースに注目する価値があります：1. テクノロジー企業がオープンソース化したEX-4Dフレームワークは、通常のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換します。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、任意の角度からビデオを視聴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、その「絵想」機能が単一の画像を10秒間の「映画級」の品質の動画に変換できると主張しています。しかし、この主張の真実性はまだ検証されていません。3. 有名なAI研究機関が開発したVeo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、画面上の歩行動作と足音の正確な一致など、複雑なシーンでの音声と映像の同期の課題を克服しました。4. ある短編動画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秒以内に1080p動画を生成でき、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、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味を持っています。まず、多モーダル動画生成の技術的複雑さは指数関数的に増加しています。それは、単一のフレーム画像のピクセル（約10^6個）を処理するだけでなく、動画の時間的な一貫性（少なくとも100フレーム）を確保し、音声の同期（毎秒10^4個のサンプリングポイント）や3D空間の一貫性も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。次に、コストの大幅な低下は、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技術を含む推論アーキテクチャの最適化によるものです。これらの最適化により、特定のプラットフォームはビデオ生成コストを低い水準に抑えることができました。最後に、これらの技術革新は伝統的な動画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、俳優、そしてポストプロダクションを必要とするプロセスを、入力プロンプトを行い数分待つ操作に簡素化しました。これにより、動画制作の技術的および資金的なハードルが下がるだけでなく、従来の撮影では達成しにくい視点や特殊効果を実現できるため、クリエイター経済の新たな洗い直しを引き起こす可能性があります。これらの変化は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や各種の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新しい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、写真家、音響技術者、3Dアーティストなど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. 分散型プラットフォームの需要が増加しています。AI技術は集中型の大規模リソース配分からモジュール型の協力へと徐々に移行しており、これは分散型プラットフォームに対する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促進する可能性があります。
AI動画生成がマルチモーダル時代に突入 Web3が最大の受益者になる可能性
AI動画生成技術が重大なブレークスルーを達成し、マルチモーダル統合が新たなトレンドとなる
最近のAI分野で最も顕著な進展は、マルチモーダルビデオ生成技術の突破です。この技術は、単一のテキストからビデオ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ソリューションへと進化しました。
いくつかの画期的なケースに注目する価値があります：
テクノロジー企業がオープンソース化したEX-4Dフレームワークは、通常のビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換します。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、任意の角度からビデオを視聴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。
あるAIプラットフォームは、その「絵想」機能が単一の画像を10秒間の「映画級」の品質の動画に変換できると主張しています。しかし、この主張の真実性はまだ検証されていません。
有名なAI研究機関が開発したVeo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、画面上の歩行動作と足音の正確な一致など、複雑なシーンでの音声と映像の同期の課題を克服しました。
ある短編動画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秒以内に1080p動画を生成でき、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、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味を持っています。
まず、多モーダル動画生成の技術的複雑さは指数関数的に増加しています。それは、単一のフレーム画像のピクセル（約10^6個）を処理するだけでなく、動画の時間的な一貫性（少なくとも100フレーム）を確保し、音声の同期（毎秒10^4個のサンプリングポイント）や3D空間の一貫性も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。
次に、コストの大幅な低下は、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技術を含む推論アーキテクチャの最適化によるものです。これらの最適化により、特定のプラットフォームはビデオ生成コストを低い水準に抑えることができました。
最後に、これらの技術革新は伝統的な動画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、俳優、そしてポストプロダクションを必要とするプロセスを、入力プロンプトを行い数分待つ操作に簡素化しました。これにより、動画制作の技術的および資金的なハードルが下がるだけでなく、従来の撮影では達成しにくい視点や特殊効果を実現できるため、クリエイター経済の新たな洗い直しを引き起こす可能性があります。
これらの変化はWeb3 AI分野にも深遠な影響を与えました：
計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や各種の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新しい需要を生み出しています。
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、写真家、音響技術者、3Dアーティストなど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。
分散型プラットフォームの需要が増加しています。AI技術は集中型の大規模リソース配分からモジュール型の協力へと徐々に移行しており、これは分散型プラットフォームに対する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促進する可能性があります。