OpenAIのSora:ビデオをリアルに作成するテキストAI
テーブルの内容:
- ジェミニ・オープニングとは
- Soraとは
- 生成されたビデオの特徴
- 3D世界のシミュレーション能力
- Soraのモデルと学習方法
- 合成データの重要性
- Soraの3D理解能力の評価方法
- Soraのジオメトリーモデリング能力
- 2Dビデオの3D効果
- Soraの応用範囲
Sora: テキストからビデオへの進化したAI
映像生成技術において、GoogleがGPT 4と競争している間、Gemini openiはすでに次の戦略を展開しており、彼らの最初のテキストビデオAIであるSoraを公開していました。Soraは非常にリアルなビデオを作り出すだけでなく、3Dの組成能力も持っています。Soraは、3D世界の内部表現を学習することで、ビデオの生成を行っています。この内部表現は、3Dの変化やカメラの動きにも柔軟に対応する能力を持っており、そのシミュレーション能力は他のAIビデオ生成ツールとは一線を画しています。
1. ジェミニ・オープニングとは
ジェミニ・オープニングとは、Gemini openiが展開している最新の技術です。この技術はSoraというテキストビデオAIを開発し、非常に現実的なビデオを生成することができるようになりました。
2. Soraとは
SoraはGemini openiが開発したテキストビデオAIです。Soraは、非常にリアルなビデオを生成するだけでなく、3Dの組成能力も持っています。このAIは、内部的に3Dの世界をシミュレーションすることができるため、ビデオ生成において非常に柔軟かつ洞察力があります。
3. 生成されたビデオの特徴
Soraによって生成されたビデオは、非常にリアルでありながら、3Dの組成能力も備えています。これにより、ビデオは2Dのピクセルだけを操作しているわけではなく、まるでビデオゲームのような3Dの世界を再現することができます。また、背景オブジェクトや前景キャラクターのオクルージョンもリアルに再現されており、ビデオはより正確で鮮明なものになっています。
4. 3D世界のシミュレーション能力
Soraには、3D世界のシミュレーション能力が組み込まれています。これにより、ビデオの生成においても、3Dの変化やカメラの動きに対して柔軟に対応することができます。Soraは、あたかも3Dの世界をシミュレートしているかのようなビデオを生成することができるのです。
5. Soraのモデルと学習方法
Soraは、完全なディフュージョン・トランスフォーマーモデルです。テキストや画像を入力とし、ビデオのピクセルを直接出力します。Soraは、ビデオを低次元の潜在空間に圧縮し、その表現を時間と空間のパッチに分解します。Soraは、これらすべての物理エンジンの特性をニューラルパラメータ内で暗黙的に学習します。大量のビデオを通じて勾配降下法を使用して学習することで、Soraは高い品質のビデオを生成することができるのです。
6. 合成データの重要性
Soraの学習においては、合成データの使用が非常に重要です。合成データは、AIモデルのトレーニングにおいて最高の結果を生み出すために使用されています。特に、ゲームエンジン内で生成された合成データを使用することで、AIは3Dのシミュレーション能力を獲得し、限りなく多くのデータから学習することができます。
7. Soraの3D理解能力の評価方法
Soraの3D理解能力を評価するためには、フォトグラメトリーや3D Gan splattingなどのテストが最適です。これらのテストは、2Dの画像だけを使用して現実を再構築することができる能力を持っています。Soraが生成した映像を3D Gan splattingにかけた結果、その3D理解能力が確認されました。Soraは、リアルなジオメトリーのモデリング能力を持っており、実際に使われるゲームや映画制作においても非常に有用です。
8. 2Dビデオの3D効果
Soraは2Dビデオを生成するだけでなく、そのビデオに3Dの効果を加えることもできます。カメラのアングルが変化すると、ビデオ内のオブジェクトも変化し、新しいシーンに変身します。このような2Dビデオの3D効果は非常に満足感を与えるものであり、見ていて楽しいものです。
9. Soraの応用範囲
Soraはさまざまな応用範囲を持っています。例えば、特定のシーンからビデオを生成することができます。また、既存のビデオのシーンを変更したり、ビデオを逆再生したりすることも可能です。さらに、Soraは画像生成も行うことができます。これにより、画像やビデオの生成において革新的な進歩が実現されることが期待されています。
ハイライト:
- SoraはGemini openiによって開発されたテキストビデオAIである
- Soraは非常にリアルなビデオを生成するだけでなく、3Dの組成能力も持っている
- Soraの内部表現は3Dの世界をシミュレートしており、ビデオ生成において高い柔軟性を提供する
- Soraの学習には合成データが使用されており、これによりAIは3Dのシミュレーション能力を獲得する
- Soraの2Dビデオには3Dの効果を加えることもできる
- Soraの応用範囲は広範であり、映画制作や画像生成などにも活用できる