この記事ではOpenAIが開発した動画生成AI、Soraを紹介します。
このような動画生成AIは日常生活や産業にどのような影響をもたらすのでしょうか。
（１）Soraとは
まずはOpenAIのSoraに関する技術レポートの内容をまとめてみました。
1.視覚データの統一表現への変換
方法：ビデオデータを低次元の潜在空間に圧縮し、時空間パッチに分解します。
パッチの効果：パッチは視覚データの多様なタイプのトレーニングに効果的であり、大規模なトレーニングを可能にします。
2.ビデオ圧縮ネットワーク
役割：ビデオデータを時空間的に圧縮し、潜在表現を生成します。生成された潜在表現は、対応するデコーダーモデルを使用してピクセル空間にマッピングされます。
3.スケーリングトランスフォーマーによるビデオ生成
モデル：Soraはディフュージョントランスフォーマーモデルであり、入力されたノイズパッチから元の「クリーン」パッチを予測するようにトレーニングされています。
トレーニング効果：計算資源の増加に伴い、サンプル品質が著しく向上します。
4.可変の長さ、解像度、アスペクト比
ネイティブサイズの利点：データをネイティブサイズでトレーニングすることで、フレーミングと構図が改善されます。
サンプリングの柔軟性：ネイティブのアスペクト比でビデオを生成でき、デバイスごとの異なるコンテンツ生成が可能です。
5.言語理解
再キャプショニング技術：DALL·E 3の再キャプショニング技術をビデオにも適用し、詳細なビデオキャプションを生成します。これにより、テキストフィデリティとビデオ品質が向上します。
6.画像とビデオを用いたプロンプティング
能力：既存の画像やビデオをプロンプトとして使用し、ループビデオの生成、静止画像のアニメーション化、ビデオの前後への延長などが可能です。
7.生成画像の能力
画像生成：ガウシアンノイズのパッチを空間グリッドに配置し、1フレームの時間的範囲で画像を生成します。
・新たなシミュレーション能力
3D一貫性：カメラが移動する中で、人やシーンの要素が3次元空間で一貫して動くビデオを生成可能。
長期的な一貫性とオブジェクトの永続性：長期間のビデオサンプルの生成において、短期および長期の依存関係を効果的にモデル化可能。
世界との相互作用：単純な方法で世界の状態に影響を与えるアクションをシミュレート可能。
デジタル世界のシミュレーション：ビデオゲームのプレイヤー操作と世界のレンダリングを同時に実行可能。
・ディスカッション
制限：多くの基本的な相互作用の物理法則を正確にモデル化できないなどの制限が存在します。
展望：ビデオモデルのスケーリングは、物理的およびデジタルの世界、オブジェクト、動物、人々をシミュレートする高度なシミュレーターの開発に向けた有望な道です。
（２）予想される応用
いくつかの論文でSoraの将来的な応用の予測がされていました。
以下にそれらの簡単なまとめを紹介します。
論文①：
結論: Soraは、物理世界のシミュレーションや動きの中での問題解決に応用できる可能性を示しています。映画制作、教育、ゲーム、ヘルスケア、ロボティクスなど多岐にわたる分野での応用が期待されています。将来的には、テキスト-ビデオAIモデルの発展において重要な役割を果たすと考えられています。
論文②：
結論: Soraモデルは、テキストからビデオ生成における新たなフロンティアとして位置付けられ、特にそのスケーラビリティと一般化能力が注目されています。テキスト-ビデオペアデータセットの制限や評価の難しさなどの課題を抱えていますが、今後の研究によりこれらの問題が解決されることが期待されています。
論文③：
結論: Soraモデルは、物理法則の初歩的な理解を示し、ビデオ生成、自律運転、自律エージェントなどの分野での応用が期待されています。今後の研究では、世界モデルの性能向上や新しい応用可能性の探索が重要であり、AGIの達成に向けた重要なステップとなるでしょう。
（３）動画生成AIによって世の中はどう変わる？
ここまで見てきたように動画生成AI、特にOpenAIのSoraのような高度なモデルは、日常生活や産業の様々な分野において革新的な影響をもたらす可能性があります。
1.映画・エンターテインメント産業
Soraのような動画生成AIは、映画やエンターテインメント業界において大きな変革をもたらすでしょう。これまで多くの時間とコストを必要とした映画制作プロセスが、AIを活用することで大幅に簡略化され、誰もが簡単に高品質な映像コンテンツを作成できるようになります。特に、AIがシナリオに基づいてシーンを自動生成できるため、クリエイターはより創造的な部分に集中できるようになります。
2.教育分野
教育現場では、動画生成AIがカスタマイズされた教育コンテンツの作成を可能にします。教師は、テキストベースの教材を簡単に魅力的なビデオコンテンツに変換することができ、生徒の理解を深め、学習意欲を高めることができます。特に、科学実験や歴史的な再現など、視覚的な学習が効果的な分野での応用が期待されます。
3.マーケティング・広告
マーケティングや広告業界においても、Soraは大きな影響を与えるでしょう。企業は、製品やサービスをプロモーションするためのダイナミックでカスタマイズされた広告ビデオを迅速に生成することができます。これにより、ターゲットオーディエンスに合わせた効果的なマーケティング戦略を実施しやすくなります。
4.ゲーム産業
ゲーム開発においては、リアルタイムで進化するゲーム環境の生成が可能となり、プレイヤーの行動に応じて動的に変化するゲーム体験を提供できます。これにより、従来の固定されたシナリオに基づくゲームプレイから、よりインタラクティブで没入感のある体験へと進化することが期待されます。
5.医療・ヘルスケア
医療分野では、動画生成AIが医療画像の解析や診断プロセスを大幅に改善する可能性があります。例えば、患者の症例を基にしたシミュレーションビデオを生成することで、医師はより正確な診断と治療計画を立てることができます。また、医療教育においても、実際の手術や治療プロセスを再現したビデオを作成することで、学生の学習を支援します。
6.ロボティクス
ロボティクス分野では、動画生成AIがロボットの視覚理解と意思決定能力を強化します。シミュレーションビデオを用いることで、ロボットはより現実的な環境でのトレーニングを行い、実世界でのタスク遂行能力を向上させることができます。これにより、産業用ロボットやサービスロボットの性能が向上し、様々な分野での応用が進むでしょう。
(4)結論
Soraのような動画生成AIは、日常生活から産業まで幅広い分野において革新的な変化をもたらすポテンシャルを持っています。これにより、コンテンツの作成プロセスが効率化され、新しい価値が創出されることで、私たちの生活と産業が大きく進化することが期待されます。今後、技術の発展とともに、動画生成AIがどのように社会に貢献していくのか、その進展を注視していくことが重要です。
（４）参考
https://arxiv.org/pdf/2405.03520