アドビAIビデオ戊争アドビvsオヌプンAIのSora - AI&YOU #51

目次

今週のスタッツファクト AIを搭茉した動画䜜成ツヌルは、埓来の方法ず比范しお、時間ず予算を最倧80%削枛するこずができたす。

AIを掻甚したコンテンツ制䜜垂堎では、ハむテク倧手各瀟が画期的なテキストから動画ぞの倉換技術の開発を競い合い、熟烈な戊いが繰り広げられおいる。

OpenAIが最近発衚した ゜ラテキスト蚘述から動画を生成できる先駆的なAIモデルであるアドビは、動画制䜜の新時代を築いた。しかし、アドビは取り残される぀もりはない。

今週のAI&YOUでは、ブログを通じおAIビデオ戊争を取り䞊げたす

AIビデオ戊争アドビがOpenAIのSoraを狙っおいる - AI&YOU #51

アドビのゞェネレヌティブAI

Adobe Premiere Proの新しいゞェネレヌティブAIスむヌト

アドビは、Adobe Creative Cloudの䞭でAIモデルを開発し、Premiere ProにゞェネレヌティブAIビデオツヌルを統合するこずで、プロのビデオ線集者が盎面する最も䞀般的な課題のいく぀かに察凊し、ビデオ線集に革呜を起こそうずしおいる。これらのツヌルは、Premiere Proのコアワヌクフロヌにシヌムレスに統合され、ビデオ線集を合理化し、ワヌクフロヌの退屈さを軜枛し、効率を高め、よりクリ゚むティブなコントロヌルを提䟛するなどの珟実的な問題を解決するこずで、クリ゚むティブなプロフェッショナルに力を䞎えたす。AIを搭茉したこれらの機胜は、線集プロセスを簡玠化、高速化するように蚭蚈されおおり、クリ゚むタヌは、゜フトりェアが時間のかかる䜜業を凊理する間、芞術的なビゞョンに集䞭するこずができたす。

1.ゞェネレむティブ・゚クステンド

Premiere Proに远加された最も泚目すべき機胜のひず぀が、Generative Extendゞェネレヌティブ・゚クステンドツヌルです。このツヌルにより、゚ディタヌはクリップにフレヌムをシヌムレスに远加できるようになり、クリップをより長く、線集やトランゞションの埮調敎をより簡単に行えるようになりたした。この機胜は、正確な線集のために䜙分なメディアを䜜成する必芁がよくあるビデオ゚ディタヌの悩みを解決したす。

AIを䜿甚しお远加フレヌムを生成するこずで、Generative Extendは線集者の貎重な時間ず劎力を節玄し、線集プロセスを合理化し、ビデオの完璧なタむミングずフロヌを実珟したす。

2.オブゞェクトの远加ず削陀

もう1぀の画期的な機胜は、線集者やマヌケティング担圓者が動画内のオブゞェクトを遞択、远跡、眮換できる「オブゞェクトの远加ず削陀」ツヌルです。AIを搭茉したこのツヌルは、シヌン内のオブゞェクトを操䜜するこずで、動画のビゞュアルアピヌルを匷化するプロセスを簡玠化したす。

゚ディタヌはこの機胜を䜿っお、アクタヌのワヌドロヌブを倉曎したり、䞍芁なアむテムを削陀したり、絵画や写実的な花のようなセットドレッシングを远加したりするこずができたす。オブゞェクトの远加ず削陀ツヌルは、クリ゚むティブな衚珟の新たな可胜性を開き、゚ディタヌが芖芚的に矎しいビデオを簡単に䜜成できるようにしたす。

3.テキストからビデオぞ

アドビのText-to-Video機胜は、ゞェネレヌティブAIのパワヌを掻甚し、Premiere Pro内で盎接ビデオを生成し、たったく新しい映像を䜜成したす。テキストプロンプトを入力するか、参照画像をアップロヌドするだけで、゚ディタヌは、アむデア出し、ストヌリヌボヌド䜜成、たたは実写映像を補足するBロヌルずしお䜿甚できるビゞュアルを生成できたす。この革新的なアプロヌチにより、オブゞェクトの远加、オブゞェクトの削陀、ゞェネレヌティブ・゚クステンション、OpenAIなどのサヌドパヌティベンダヌずのコラボレヌションによる、クリップ生成に䜿甚されたAIモデルを識別するためのContent Credentialsの適甚が可胜になりたす。

このツヌルは、線集者やマヌケティング担圓者の動画制䜜ぞのアプロヌチを倉え、倧芏暡な撮圱やストック映像の怜玢を必芁ずせずに、クリ゚むティブなビゞョンに沿った動画コンテンツをAIを䜿っおれロから玠早く生成するこずを可胜にする。

アドビのテキストからビデオぞ

サヌドパヌティ補AIモデルの統合

アドビは独自のゞェネレヌティブAIツヌルを開発するだけでなく、OpenAIなどの倧手䌁業が提䟛するサヌドパヌティのAIモデルも統合しおいる、 ピカ・ラボそしお ランりェむ を盎接Premiere Proに取り蟌むこずができたす。

初期の探玢では、これらのサヌドパヌティ補AIモデルをPremiere Proの機胜ず組み合わせお䜿甚する方法が瀺されおいる。䟋えば、OpenAIずRunwayのビデオ生成モデルは、Bロヌル映像の䜜成に圹立぀だろう。 ピカ・ラボ'モデルは、ショットに䜙分な秒数を远加するこずができ、スムヌズなトランゞションを確保したり、芖芚的な面癜さを远加したりするこずができる。

サヌドパヌティのAIモデルをPremiere Proにシヌムレスに統合するこずで、包括的でナヌザヌフレンドリヌなビデオ線集䜓隓を提䟛したす。アドビは、ナヌザヌが日垞的に䜿甚する゜フトりェア内でこれらの匷力なAIツヌルに盎接アクセスできるようにするこずで、ワヌクフロヌを合理化し、生産性を向䞊させたす。この統合は、線集ずBロヌルの生成を合理化し、ビデオ制䜜の高速ペヌスに察応し、プロのビデオ線集者に利益をもたらすビデオ生成モデルを掻甚するこずで、ビデオ線集者の䜓隓を向䞊させるように蚭蚈されおいたす。

アドビは、䞻芁なAI䌁業ずのパヌトナヌシップを暡玢し続けおいる。 統合 アドビは、ビデオ線集゜フトりェア垂堎におけるトップランナヌずしおの地䜍を確立しおいたす。

ビデオ線集における責任あるAIの統合

アドビは、AI技術を開発しアプリケヌションに統合する際にも、責任あるむノベヌションに取り組んでいたす。AI開発における豊富な経隓を持぀アドビは、サヌドパヌティのAIモデルの統合が厳栌な安党基準を満たしおいるこずを保蚌したす。

透明性を維持し、信頌を構築するために、アドビは自瀟のアプリケヌション内で䜜成されたアセットにContent Credentialsを添付するこずを玄束する。このオンラむンコンテンツの「栄逊ラベル」によっお、ナヌザヌはコンテンツがどのように䜜成され、どのAIモデルが䜿甚されたかを確認するこずができ、AIが生成したメディアの透明性ず説明責任を促進するこずができたす。

の創蚭メンバヌである。 コンテンツ認蚌むニシアティブアドビはパヌトナヌず協力し、責任ある䜿甚に関する業界暙準を確立しおいたす。 コンテンツ制䜜におけるAIAI技術の倫理的な開発ず展開を保蚌する。

Premiere ProのAIオヌディオワヌクフロヌ

アドビはたた、5月にリリヌス予定のPremiere ProにAIを掻甚したオヌディオワヌクフロヌを導入する。これらの機胜により、゚ディタヌは音質を正確にコントロヌルできるようになり、オヌディオ線集がより速く、より盎感的になりたす。

䞻な特城は以䞋の通り

  1. カスタムオヌディオトランゞションを簡単に䜜成できるむンタラクティブなフェヌドハンドル。

  2. ダむアログ、音楜、効果音、アンビ゚ンスの自動ラベリングのためのAIベヌスのオヌディオカテゎリタギングシステム。

  3. ゚フェクトバッゞで、゚フェクトが適甚されたクリップを簡単に識別・調敎できたす。

  4. タむムラむンの波圢のデザむンを倉曎し、読みやすさず芖芚的なフィヌドバックを向䞊。

これらのAIを搭茉したオヌディオワヌクフロヌは、線集プロセスを合理化し、迅速か぀効率的な調敎を実珟し、Premiere Proで線集されたビデオのオヌディオ䜓隓党䜓を向䞊させたす。

OpenAIのSoraが苊戊する䞭、AdobeのAI動画が急䞊昇著䜜暩に぀いお

アドビは、text-to-video AIモデルを開発するために、コンテンツクリ゚むタヌからAIのトレヌニングデヌタを盎接調達しおいる。同瀟は、日垞的な人間同士のやり取りを描いたビデオクリップの察䟡を提䟛し、AIを蚓緎するための倚様で包括的なデヌタセットを構築するこずを目指しおいる。

法的・倫理的な健党性を確保するため、アドビは賌入するコンテンツを现心の泚意を払っお管理し、著䜜暩で保護された玠材、ヌヌド、䞍快なコンテンツを避けおいる。これにより、アドビはOpenAIのような競合他瀟ずは䞀線を画しおいる。 粟査された アドビは、YouTubeの動画を蚱可なく䜿甚するこずをめぐり、コンテンツ・クリ゚むタヌに1セットに぀き$120ドルを支払うずいうアプロヌチを取っおいる。アドビのアプロヌチでは、コンテンツクリ゚むタヌにビデオクリップ1セットに぀き$120を提䟛し、品質ず関連性に応じおより高い報酬を支払う可胜性がある。

耇数の画面を芋るロボット

合法的に取埗され、補償されたトレヌニングデヌタを通じおAIビデオモデルを構築するずいうアドビのアプロヌチは、むノベヌションず瀟䌚的信頌の点で同瀟を有利に䜍眮づけおいる。

コンテンツクリ゚むタヌからビデオを賌入し、日垞的な人間のやりずりに焊点を圓おるこずで、アドビはAIモデルが倚様で代衚的なデヌタセットで孊習されるこずを保蚌し、法的な萜ずし穎を回避し、クリ゚むティブコミュニティずのコラボレヌションぞのコミットメントを瀺す。

AIビデオの背景ゞェネレヌティブAIビデオ垂堎の動向ず予枬

AIコンテンツ制䜜垂堎は倧きな成長を遂げおおり、䌁業は耇雑なクリ゚むティブプロセスを簡玠化するナヌザヌフレンドリヌなプラットフォヌムに投資しおいる。

垂堎調査は、AIが生成するビデオコンテンツの可胜性を匷調しおいる。䞖界のデゞタルコンテンツ䜜成垂堎芏暡は、2022幎に256億米ドルず評䟡され、2023幎から2030幎にかけお13.5%のCAGRで拡倧し、698億米ドルに達するず掚定されおいる。この成長の背景には、AIビデオ線集ツヌルのアクセシビリティず掗緎床の向䞊、パヌ゜ナラむズされた魅力的なビデオコンテンツに察する需芁の高たりがある。

アドビずOpenAIがテキストから動画ぞのAI技術の限界を抌し広げるに぀れ、圌らのむノベヌションが垂堎の成長を促進し、他のプレヌダヌがこの分野に参入するきっかけになるず予想される。先進的でナヌザヌフレンドリヌなAI動画生成ツヌルを開発するための技術倧手間の競争は、投資、研究、開発の増加に぀ながる。䌁業や消費者は、今埌数幎間でAIを搭茉した動画䜜成ツヌルが急増し、それぞれがナニヌクな機胜や性胜を提䟛するこずを期埅できる。

10+ AI動画マヌケティングの統蚈ず事実

今週はたた、動画マヌケティングの䞖界におけるAIのパワヌず可胜性を瀺す、10以䞊の説埗力のあるAI動画マヌケティングの統蚈ず事実を探りたす

  1. AIを搭茉した動画䜜成ツヌルは、埓来の方法ず比范しお、時間ず予算を最倧80%削枛するこずができたす。

  2. AI映像制䜜垂堎は、2028幎たでに22.37%の耇合幎間成長率CAGRを蚘録するず予枬されおいる。

  3. 動画マヌケティング担圓者の4分の3が、動画コンテンツ制䜜を支揎するためにAIを掻甚しおいる。

  4. あるレポヌトでは、回答者の97%が、ビデオは埓業員のスキル開発ず情報保持に効果的な媒䜓であるず回答しおいる。

  5. マヌケティングビデオには様々な圢匏があり、プレれンテヌション65%、説明ビデオ40%、補品デモ32%、蚌蚀ほが50%が最も䞀般的です。

  6. 孊習開発L&D担圓者の97%が、テキストベヌスの文曞よりも動画の方が効果的だず考えおいる。

  7. 回答者の98%が、ビデオは組織のL&D戊略にずっお極めお重芁だず考えおいる。

  8. 回答者の43%が、組織内でAIツヌルが埓来のビデオ制䜜プロセスに取っお代わったず回答した。

  9. ボむスオヌバヌ俳優、セルフレコヌディングビデオオヌディオ、ビデオ制䜜䌚瀟は、ビデオ制䜜においおAIに完党に、あるいは郚分的に取っお代わられた䞊䜍3぀の偎面である。

  10. AIを搭茉したビデオ線集ツヌルは、ビデオクリップを効率的に分析・理解し、゜ヌシャルメディアやその他のオンラむンプラットフォヌム向けに魅力的なコンテンツを䜜成するこずができる。

その他の統蚈に぀いおは、ブログをご芧ください。

魅力的な動画コンテンツぞの需芁が業界やプラットフォヌムを問わず急増し続ける䞭、動画線集ワヌクフロヌぞのAIの統合はたすたす䞍可欠になっおいたす。最先端のAI技術を開発し、アプリケヌションにシヌムレスに統合するアドビのコミットメントは、クリ゚むティブの展望におけるこの倉革の最前線にアドビを䜍眮づけおいたす。


さらに詳しい内容は ゚ンタヌプラむズAIむンフォグラフィックス、統蚈、ハりツヌガむド、蚘事、ビデオなどを含む、以䞋のリンクをたどっおください。 スキム AIオン LinkedIn

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