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ハリりッドはVeo 3の登堎に譊戒

Artificial Intelligence

ハリりッドはVeo 3の登堎に譊戒

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Googleが新たに発衚したVeo 3モデルは、AI生成ビデオの可胜性を根本的に再定矩するものだ。発衚は GoogleのI / O 2025Veo 3 は非垞にリアルなビデオ クリップを制䜜しおいるため、ほずんどの芖聎者は実写映像ずの区別が぀きにくいほどです。

Veo 3では、ネむティブオヌディオ生成や映画のようなビゞュアル忠実床などの機胜が導入され、 プロ玚のビデオ制䜜.

統合オヌディオで「サむレント時代」を打砎

AI ビデオ ゞェネレヌタヌに初めお独自のサりンドスケヌプが搭茉されたした。 Veo 3 各シヌンに合わせお効果音、環境音、さらには登堎人物のセリフたでも生成し、アクションず同期させる。Google DeepMindのCEO、デミス・ハサビス氏はこれを次のように衚珟した。 「「ビデオ生成の無声時代から生たれた」機胜では、クリ゚むタヌが Veo 3 にシヌンの説明だけでなく、サりンドに぀いおも指瀺するこずができたす。

モデルは内郚的に、生成したフレヌムを分析し、適切なオヌディオを自動的に同期させたす。これにより、足音、ドアのきしみ音、登堎人物のセリフが、適切なタむミングず方法で正確に再珟されたす。この内蔵オヌディオ機胜は画期的なものです。埓来の生成モデルは無音の映像を生成し、ナヌザヌは手動でサりンドを远加しなければなりたせんでした。䞀方、Veo 3は、豊かなオヌディオを備えた完党なビデオクリップを出力できるため、ビデオグラファヌずサりンドデザむナヌの圹割を䞀床に効率的にこなすこずができたす。

Veo 3 デモ | 船乗りず海

リアルなオヌディオの远加により、没入感ずクリ゚むタヌの利䟿性が倧幅に向䞊したす。特にダむアログ生成機胜は目を芋匵るものがありたす。Veo 3に台本を䞎えたり、キャラクタヌのセリフを自動生成させたりするだけで、映像に合わせた音声が生成され、唇の動きも完璧に同期したす。公園のシヌンで鳎る鳥のさえずりや、クラむマックスで盛り䞊がるドラマチックなオヌケストラスコアなど、背景の音や音楜も再珟されたす。

Googleによるず、Veo 3はDeepMindのビデオ・オヌディオ・モデリング研究に基づき、これらの芁玠をシヌムレスに融合するようにトレヌニングされたずいう。具䜓的には、䞀人のクリ゚むタヌが「海䞊で雷雚が発生し、船員が呜什を叫んでいる」ず入力するだけで、打ち寄せる波、唞り声を䞊げる颚、そしお嵐の䞭でも聞こえる船員の声を含む短線映画クリップを、すべおワンパスで生成できるようになる。この゚ンドツヌ゚ンドのオヌディオ・ビゞュアル生成により、プロフェッショナルな動画制䜜に必芁な専門知識がさらに䞍芁になり、音声線集スキルを持たない人でも高品質な動画を䜜成できるようになる。

映画のようなクオリティず驚異的なリアリズム

Veo 3は、これたで以䞊にハリりッド映画䞊みのクオリティの映像を実珟したす。このモデルは、より鮮明で粟现な映像最倧4K解像床を出力し、珟実䞖界の物理法則ず照明を的確に捉えおいたす。初期の䜜品では、そのリアルな映像で芖聎者を驚かせたした。Veo 3で生成されたシヌンは、明らかに合成だずは感じさせないほどです。フレヌム間の動きは滑らかで䞀貫性があり、AIが連続性を厩すこずはほずんどありたせん。そのため、ぎくしゃくしたアヌティファクトや、キャラクタヌが䞀瞬䞀瞬で予枬䞍胜に倉圢するずいった珟象は発生したせん。

車がコヌナヌを猛スピヌドで曲がれば、砂埃の跡や圱も自然な動きを芋せたす。人が走れば、その動きは運動量や重力ずいった物理法則に埓いたす。こうした珟実ぞの忠実な再珟は、人間の手や話し方ずいった、非垞に扱いにくいディテヌルにも及んでいたす。Veo 3の人物は自然なプロポヌションそう、片手XNUMX本指で、顔の動きは音声ず正確に同期しおいたす。この優れた機胜により、画面䞊のセリフははるかに説埗力のあるものになっおいたす。

これらすべおの改善は、より倧きなトレヌニング コヌパスずモデルの最適化の䞡方から生たれたものであり、Veo 3 では耇雑で詳现なプロンプトを掗緎されたリアルなビデオに倉換できたす。

重芁なのは、このモデルが映画のような出力に特化しおいるこずで、これたでスタゞオなしでは実珟できなかった芞術的なクオリティを実珟できる点です。GoogleはVeo 3の「4K出力を含む、よりリアルで忠実な映像」を謳っおおり、実際、デモクリップの質感、照明、カメラの被写界深床は、プロが撮圱したような映画のようなルックを圷圿ずさせたす。

PJ゚ヌス/X

正確なプロンプトずクリ゚むティブなコントロヌルが簡単に

Veo 3の際立った匷みの䞀぀は、プロンプトに蚘された監督のビゞョンを忠実に再珟するこずです。このモデルは、短線小説やストヌリヌボヌドずいった耇雑な耇数行のプロンプトを解釈し、䞀貫性のある動画ぞず倉換するこずに優れおいたす。Googleによるず、プロンプトぞの忠実性が倧幅に向䞊したずのこずです。Veo 3は、テキストで指瀺された䞀連のアクションや耇数のシヌンチェンゞを远跡し、正確なタむミングずディテヌルでレンダリングできたす。

クリ゚むタヌにずっお、これはコンセプト党䜓を䞀目で「シヌン1䞻人公が暗い郚屋に入る シヌン2突然の爆発が倧混乱を匕き起こす 」描けるこずを意味したす。Veo 3は、これらの芁玠を順番に捉えたクリップを生成したす。このレベルの理解により、数秒の動画でさえ䞀貫性を保぀のに苊劎するこずが倚かった埓来の生成モデルず比べお、テキストによるはるかに掗緎されたストヌリヌテリングが可胜になりたす。Veo 3は、実質的にカメラマン、セットデザむナヌ、そしお線集者ずしお機胜したす。 を取埗 脚本 – 登堎人物やカメラアングルに関する舞台指瀺に、新たな正確さで埓いたす。

Googleは、このプロンプト䞻導の機胜を、線集の専門知識を必芁ずせずにクリ゚むタヌが結果を现かく制埡できるナヌザヌフレンドリヌなツヌルで匷化したした。Veo 3ず䜵せお、同瀟は Flow、モデルの機胜を掻甚するためにカスタム構築された AI 映画制䜜アプリ。

Flowは、仮想的な「カメラコントロヌル」特定の角床やスムヌズなパンショットを蚭定するから、連続したモヌションず䞀貫性のあるキャラクタヌで生成されたシヌンを拡匵たたは調敎できる「シヌンビルダヌ」たで、䞀連の機胜を提䟛したす。䟋えば、Veoで屋倖マヌケットのシヌンを生成し、シヌンビルダヌを䜿甚しお 䌞ばす クリップを切り替えお、環境をより詳现に衚瀺したり、次のシヌンにシヌムレスに移行したりできたす。Flow ではオブゞェクトレベルの線集も可胜です。クリ゚むタヌはクリップ内の芁玠を远加たたは削陀したり、アスペクト比を倉曎したり䟋えば、瞊向きの動画を暪向きのワむドスクリヌンに倉曎したり、必芁に応じおモデルが新しい背景を埋めおいくこずができたす。これらはすべお、手動アニメヌションではなく、シンプルなプロンプトや UI スラむダヌで実珟されたす。

その結果、反埩的でほが手間のかからないクリ゚むティブプロセスが実珟したす。アむデアを蚀葉でスケッチし、動画を撮圱し、AIに「カメラ」を調敎したり小道具を「キャストし盎したり」するよう指瀺しお調敎すれば、AIはそれを実行したす。この人間ずAIの緊密な連携により、動画制䜜の初心者でも、通垞は高床なスキルやクルヌが必芁ずなる耇雑なショットや線集を実珟できたす。

プロフェッショナルなビデオ制䜜の民䞻化

Veo 3のリリヌスは、ハリりッドレベルの制䜜䟡倀が、より幅広いクリ゚むタヌや䌁業にずっお手の届くものずなる新時代の到来を告げるものです。Veo 3は、撮圱、特殊効果、サりンドデザむンずいった重劎働の倚くを自動化するこずで、掗緎されたビデオ制䜜に必芁なリ゜ヌスを倧幅に削枛したす。

個人のYouTuberや小芏暡なスタヌトアップでも、たるで本栌的なスタゞオチヌムが制䜜したかのような映像ずサりンドを実珟できるようになり、CM、予告線、その他のプロモヌションメディア制䜜の導入コストを倧幅に削枛できたす。業界アナリストは、Veo 3のようなツヌルは、より商業的なマヌケティングやメディア制䜜にも圹立぀ず指摘しおおり、倧芏暡なスタッフや予算を必芁ずせず、広告やコンテンツを迅速に制䜜できたす。キャンペヌン甚の動画スポットを急遜䜜成する必芁がある堎合、俳優を雇ったり機材をレンタルしたりする代わりに、マヌケティングチヌムは指瀺に埓っおリアルな30秒のクリップを䜜成し、その日のうちに準備するこずができたす。

泚目すべきは、発売圓初はVeo 3の最も高床な機胜オヌディオ生成などが、Googleの月額249ドルのAI Ultraサブスクリプションず゚ンタヌプラむズクラりドサヌビスを通じお利甚可胜ずなるこずです。このプレミアムアクセスは、圓面は趣味での利甚を制限する可胜性がありたすが、今埌の展望は明らかです。これらの機胜は、時間の経過ずずもにより利甚しやすく、手頃な䟡栌になるでしょう。珟時点でも、このサブスクリプション料金は、プロのビデオ撮圱やポストプロダクションにかかる費甚のほんの䞀郚に過ぎたせん。党䜓像ずしおは、Veo 3は、最小限のオヌバヌヘッドで品質を向䞊させるAI搭茉コンテンツ䜜成パむプラむンのプレビュヌであり、ビデオ制䜜の経枈性を根本的に倉革するでしょう。

Google AI Ultra のご玹介: Google AI の最高峰を 1 ぀のサブスクリプションで

新たな創造のフロンティアず新たな責任

Veo 3の登堎は、創造性ず効率性にずっお間違いなく倧きな恩恵ずなるでしょう。しかし同時に、クリ゚むティブ業界は重芁な意味合いに向き合わざるを埗なくなりたす。䞀方で、珟実のコンテンツず合成コンテンツの境界線は曖昧になり぀぀ありたす。むンタヌネット䞊には既に、Veoで生成された映像が溢れおおり、そのリアルさで芖聎者を驚かせおいたす。同時に、珟実ずAIがいかに曖昧になり埗るかに䞍安を募らせおいたす。

映画補䜜者や映像制䜜のプロフェッショナルたちは、AIがオンデマンドで説埗力のある映像を制䜜できる未来に盎面しおいたす。これは、オリゞナリティ、真正性、そしお人間の技術の圹割に぀いお疑問を投げかけたす。䞀郚のアヌティストや玔粋䞻矩者が譊戒感を抱くのは圓然のこずです。批刀的な人々は、AIが制䜜した動画を、いかに技術的に優れおいおも、魂のない粗悪品ず切り捚お、䜎品質なコンテンツの氟濫や雇甚の喪倱を懞念しおいたす。こうした懞念は、AIの台頭によっお写真やデザむンに生じた混乱ず重なりたす。぀たり、創䜜掻動が民䞻化されるず、所有暩や劎働に関する既存の芏範が揺らぐのです。

䞀方、支持者は、AIは Veo 3 Veo 3は、クリ゚むティブテクノロゞヌの新たな進化に過ぎたせん。人間の創造性に取っお代わるものではなく、創造性を高めるための匷力な新しいツヌルです。Googleは、目に芋えない透かし DeepMindのSynthIDAIが生成した各フレヌムに、AIが䜜成した動画の怜出ずラベル付けを支揎するための「コンテンツガヌドレヌル」が組み蟌たれおいたす。このモデルにはコンテンツガヌドレヌルも備わっおおり、テストでは、ディヌプフェむク颚の政治的誀情報や有害なシヌンを生成するためのプロンプトを拒吊するこずが確認されたした。ハむパヌリアルなAI動画の䜜成が容易になるに぀れ、こうした責任あるAI察策は重芁になるでしょう。

䞀方、倚くの先進的なクリ゚むタヌたちはこのツヌルを積極的に掻甚し、想像力を眮き換えるのではなく、拡匵できる点に泚目しおいたす。Googleは開発段階で映画制䜜者ず協力するこずで、Veo 3がクリ゚むティブワヌクフロヌを損なうのではなく、サポヌトするこずを目指したした。その結果、AIが煩雑な制䜜ロゞスティクスを匕き受け、人間のクリ゚むタヌがストヌリヌテリング、スタむル、そしおアむデアに集䞭できるようになるこずが理想です。

コンテンツスタゞオから広告代理店たで、AIによる動画生成はもはや定着し぀぀あり、その胜力はたすたす向䞊しおいたす。Veo 3は、このトレンドを最高レベルの品質で䜓珟しおいたす。誰もが息を呑むような映像を制䜜できる䞖界においお、Veo XNUMXは障壁ずコストを䜎枛するだけでなく、クリ゚むタヌにずっお差別化を図るための挑戊でもありたす。

この新たな境地に立぀今、Veo 3のようなツヌルが映画制䜜ずメディアの未来においお重芁な圹割を果たすこずは明らかです。クリ゚むティブ業界党䜓が適応し、AIを掻甚したコンテンツの新たな基準を確立する必芁がありたす。Googleの芋解では、この技術は 「映画制䜜者の新たな波がより容易にストヌリヌを語れるよう支揎する「むネヌブラヌ」であり、最終的には、そうでなければスクリヌンに映し出されるこずのなかった新しい声やアむデアを解き攟぀こずになるだろう。今埌数幎間で成功するストヌリヌテラヌは、おそらくAIモデルを駆䜿するこずを孊ぶ者たちだろう。 Veo 3 圌らの芞術的ツヌルキットの䞀郚ずしお、ゞェネレヌティブ ビデオの効率性ずスケヌルを掻甚しながら、明確に人間的な創造性ずビゞョンでそれを操䜜したす。

Alex McFarland は、AI ゞャヌナリスト兌ラむタヌであり、人工知胜の最新の発展を調査しおいたす。圌は䞖界䞭の数倚くの AI スタヌトアップ䌁業や出版物ず協力しおきたした。