AI動画生成技術が画期的な進展を遂げ、Web3分野に新たな機会をもたらす

最近、AI動画生成分野で注目すべき技術進歩が見られました。マルチモーダル動画生成技術は、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、音声を統合した全リンク生成へと発展しました。このブレークスルーは、クリエイターや企業に新たな可能性をもたらしました。

いくつかの典型的な技術革新のケースに注目する価値があります：

1. あるテクノロジー企業がオープンソースのフレームワークを提供し、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、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、専門の3Dモデリングチームを必要とせずに、単一視点から多角的な視聴効果を生成することが可能になりました。

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。具体的な効果はまだ検証されていません。

3. ある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、画面上の歩行動作と足音の正確な対応のような、複雑なシーンにおける音と映像の同期という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AIモデルは、2.3秒で1080pの動画を生成でき、そのコストは約3.67元/5秒です。複雑なシーンにおけるパフォーマンスには改善の余地があるものの、コスト管理においては競争力を示しています。

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。技術的な観点から見ると、多モーダルビデオ生成の複雑さは指数関数的です。それは、単一フレーム画像のピクセルを処理するだけでなく、ビデオの時間的連続性、音声の同期、および3D空間の一貫性を確保する必要があります。現在、モジュール化された分解と大規模モデルの協力により、この複雑なタスクが実現されています。

コスト管理の面では、新技術は階層的生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、動的リソース配分などの最適化手法を採用し、動画生成のコストを大幅に削減しました。

これらの進展は、従来のビデオ制作業界に巨大な衝撃をもたらしました。AI技術は複雑なビデオ制作プロセスをプロンプト入力と短時間の待機に簡略化し、技術的および資金的なハードルを低くするだけでなく、従来の撮影では達成しにくい効果を実現できます。これはクリエイター経済の新たな変革を引き起こす可能性があります。

では、これらのWeb2 AI技術の進歩はWeb3 AI分野にどのように影響するのでしょうか？

まず、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、これが分散された未使用の計算力、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する新たな需要を生み出しています。

次に、専門的なデータ注釈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促し、AIによる動画生成の能力を向上させることができます。

最後に、AI技術はモジュール化された協力へと発展し、それ自体が分散型プラットフォームに新たな需要を生み出しました。将来的には、計算力、データ、モデル、そしてインセンティブメカニズムが自己強化の良好な循環を形成し、Web3 AIとWeb2 AIのシーンの深い融合を促進する可能性があります。