# 画像から動画

最先端のAI技術を使用した画像から動画への変換ツールは、自動的に最適なモデルを選択し、1080pの高精細な動画を生成します。複数のショットを取りながら、多様なスタイルとスムーズな動きをサポートします。主な特長は、高速で高品質な動画生成、複雑なシーンのサポート、カメラモーションの制御などであり、特にデザイナーやコンテンツクリエイターに適しています。

Wan 2.1 AIは、アリババが開発したオープンソースの大規模動画生成AIモデルです。テキストから動画（T2V）と画像から動画（I2V）の生成をサポートし、シンプルな入力を高品質な動画コンテンツに変換できます。このモデルは動画生成分野において重要な意味を持ち、動画制作プロセスを大幅に簡素化し、制作のハードルを下げ、制作効率を向上させ、ユーザーに多様な動画制作の可能性を提供します。主な利点としては、高品質な動画生成効果、複雑な動作の滑らかな表現、リアルな物理シミュレーション、豊富なアートスタイルなどがあります。現在、この製品は完全にオープンソース化されており、ユーザーは基本機能を無料で利用できます。動画制作のニーズがありながら、専門的なスキルや設備がない個人や企業にとって、非常に高い実用価値があります。

Wan2GPは、低スペックGPUユーザーに効率的でメモリ使用量の少ない動画生成ソリューションを提供することを目的とした、Wan2.1を改良したバージョンです。メモリ管理と高速化アルゴリズムの最適化により、一般ユーザーでも消費レベルのGPUで高品質な動画コンテンツを迅速に生成できます。テキストから動画、画像から動画、動画編集など、様々なタスクに対応しており、強力な動画VAEアーキテクチャにより、1080P動画を効率的に処理できます。Wan2GPの登場により、動画生成技術のハードルが下がり、より多くのユーザーが容易に使いこなして実践的な場面で応用できるようになりました。

Wan2.1-T2V-14Bは、拡散トランスフォーマーアーキテクチャに基づき、革新的な時空間変分オートエンコーダー（VAE）と大規模データトレーニングを組み合わせた、最先端のテキストから動画への生成モデルです。様々な解像度で高品質な動画コンテンツを生成でき、中国語と英語のテキスト入力をサポートしており、既存のオープンソースモデルや商用モデルを性能と効率の面で凌駕しています。コンテンツ制作、広告制作、動画編集など、効率的な動画生成が必要な場面に適しています。現在、Hugging Faceプラットフォームで無料で提供されており、動画生成技術の発展と応用を促進することを目的としています。

Ruyi-Mini-7BはCreateAIチームが開発したオープンソースの画像から動画への生成モデルです。約71億パラメータを持ち、入力画像から360p～720p解像度の動画フレームを最大5秒生成できます。様々なアスペクト比に対応し、モーションおよびカメラ制御機能が強化されており、柔軟性と創造性を高めています。Apache 2.0ライセンスで公開されているため、自由に使用および修正できます。

ComfyUI-HunyuanVideoWrapper-IP2Vは、HunyuanVideoをベースとした動画生成ツールです。画像プロンプトを用いて動画を生成することができ（IP2V）、画像を動画生成の条件として利用します。つまり、画像の概念とスタイルを動画生成に活用します。この技術の主な利点は、動画の最初のフレームとしてだけでなく、画像のスタイルと内容を動画生成プロセス全体に統合できる点です。本ツールは現在実験段階ですが、既に動作しており、VRAMに高い要求があり、最低20GBが必要です。

Allegro-TI2Vは、ユーザーが提供したプロンプトと画像から動画コンテンツを生成できるテキスト画像から動画生成モデルです。オープンソースであること、多様なコンテンツ制作能力、高品質の出力、コンパクトで効率的なモデルパラメータ、そして複数の精度とGPUメモリ最適化に対応していることから注目を集めています。これは、動画生成分野における現在の人工知能技術の最先端を示しており、重要な技術的価値と商業的応用可能性を秘めています。Allegro-TI2VモデルはHugging Faceプラットフォームで提供され、Apache 2.0オープンソースライセンスに従っています。ユーザーは無料でダウンロードして使用できます。

Hailuo AIはMiniMaxが開発した、最先端の人工知能生産性向上ツールです。動画コンテンツ制作の方法を一変させます。この革新的なプラットフォームでは、シンプルなテキストプロンプトから高品質な動画を生成できます。マーケティング担当者、教育者、コンテンツクリエイターに最適です。高速な処理時間と幅広いアートスタイルを特長とするHailuo AIは、テキストと画像プロンプトの組み合わせによる高度なパーソナライズされた出力が可能で、柔軟性を求めるクリエイターにとって魅力的なツールです。

PhysGenは、革新的な画像から動画への生成手法です。単一の画像と入力条件（例えば、画像内の物体に作用する力やトルク）から、現実的で物理的に妥当性があり、時間的に一貫性のある動画を生成できます。この技術は、モデルベースの物理シミュレーションとデータ駆動型の動画生成プロセスを組み合わせることで、画像空間における動的シミュレーションを実現しています。PhysGenの主な利点としては、生成された動画が物理的にも視覚的にもリアルで、正確な制御が可能である点が挙げられます。定量的比較と包括的なユーザー調査を通じて、既存のデータ駆動型画像から動画への生成手法における優位性を示しています。

Image to Video AIは、人工知能技術を利用して静止画を動的な動画に変換するオンラインツールです。ユーザーが画像をアップロードし、プロンプトテキストを入力することで、アニメーションテキストと魅力的なトランジション効果を備えた動画を迅速に生成します。この技術は動画制作プロセスを簡素化し、動画編集の経験がないユーザーでも簡単にプロレベルの動画を作成できます。主な利点には、使いやすさ、動画の高速生成、ダウンロードやインストールが不要、様々な画像フォーマットのサポート、ソーシャルメディアへの直接共有などが挙げられます。

Dream Machine APIは、高度な動画生成モデルを提供する創造的なインテリジェンスプラットフォームです。直感的なAPIとオープンソースSDKを使用することで、ユーザーは創造的なAI製品を構築および拡張できます。テキストから動画、画像から動画、キーフレーム制御、拡張、ループ、カメラ制御などの機能を備え、創造的なインテリジェンスと人間の協働により、より良いコンテンツ制作を支援することを目指しています。Dream Machine APIの提供は、視覚的な探求と創造の豊かさを促進し、より多くのアイデアを試行し、より良い物語を構築し、これまで実現できなかった人々にも多様な物語を語らせることを目的としています。

AI YouTube Shorts ジェネレーターは、GPT-4とWhisper技術を活用したPythonツールです。長尺動画から最も興味深いハイライトを抽出し、話者を検出し、ショートビデオ形式に合うように垂直方向にトリミングします。このツールは現在バージョン0.1であり、バグが発生する可能性があります。

Vchitect 2.0（筑夢2.0）は、上海人工智能实验室が開発した高度な動画生成モデルであり、動画制作に新たな可能性をもたらします。20秒動画の生成、柔軟なアスペクト比、生成空間時間エンハンスメント、長尺動画の評価に対応しています。Vchitect 2.0は、その高度な技術により、静止画を5～10秒の動画に変換し、ユーザーは写真やデザインを魅力的な映像体験へと容易に変換できます。さらに、Vchitect 2.0はVBenchプラットフォームを通じて、長尺動画生成モデルの評価をサポートし、包括的で継続的に更新される評価ランキングを提供します。Gen-3、Kling、OpenSoraなど、様々な長尺動画モデルに対応しています。

この製品は、画像から動画への拡散モデルです。軽量な微調整技術により、二つのキーフレームから滑らかな動きを持つ連続した動画シーケンスを生成できます。アニメーション制作や動画編集など、二つの静止画間に滑らかな遷移アニメーションを生成する必要があるシーンに特に適しています。大規模な画像から動画への拡散モデルの強力な能力を活用し、微調整によって二つのキーフレーム間の動画を予測することで、前方と後方の整合性を確保します。

ComfyUI-CogVideoXWrapperは、Pythonベースの動画処理モデルです。T5モデルを用いて動画コンテンツの生成と変換を行い、画像から動画への変換ワークフローをサポートしています。実験段階ではありますが、興味深い効果を示しています。主に動画コンテンツの作成や編集を行うプロフェッショナルユーザー、特に動画生成や変換に特殊なニーズを持つユーザーを対象としています。

MusePoseは、テンセントミュージックエンターテインメントのLyra Labが開発した画像から動画を生成するフレームワークです。姿勢制御信号を用いて仮想人物の動画を生成することを目指しています。Museオープンソースシリーズの最後の構成要素であり、MuseVおよびMuseTalkと共に、全身の動きとインタラクション能力を持つ仮想人物の生成を目指すコミュニティを推進することを目指しています。MusePoseは拡散モデルと姿勢誘導に基づいており、参照画像の人物のダンス動画を生成でき、その結果の品質は、現在、ほぼ同テーマの全てのオープンソースモデルを凌駕しています。

I2VEditは、事前学習済みの画像から動画へのモデルを用いて、単一フレームの編集を動画全体に拡張する革新的な動画編集技術です。この技術は、ソース動画の視覚的および運動的整合性を適応的に維持し、グローバル編集、ローカル編集、そして適度な形状変化を効果的に処理できます。これは既存の方法では実現できないことです。I2VEditの中核は、粗い動き抽出と外観の微調整という2つの主要なプロセスで構成され、粗粒度アテンションマッチングによって正確な調整が行われます。さらに、複数の動画セグメントの自己回帰生成プロセスにおける品質低下を軽減するために、スキップ間隔戦略が導入されています。実験結果から、I2VEditが精細な動画編集において優れた性能を示し、高品質で時間的に一貫性のある出力が生成できることが実証されました。

AnimateLCM-SVD-xtは、少ないステップ数で高品質かつ一貫性のある動画を生成できる新しい画像から動画への生成モデルです。本モデルは、一貫性知識蒸留とステレオマッチング学習技術を用いることで、生成動画の安定性と一貫性を高めると同時に、計算量を大幅に削減します。主な特徴は以下の通りです。1) 4～8ステップで25フレーム、576x1024ピクセルの動画を生成します。2) 従来の動画拡散モデルと比較して計算量が12.5倍減少します。3) 高品質な動画を生成し、追加の分類器による誘導は不要です。

AI Sora Techは、最先端の動画生成技術を活用した革新的なコンテンツ制作ツールです。テキストや画像からダイナミックな動画を生成し、動画から動画への制作にも対応しています。入力されたテキストや画像に基づいて動画全体を生成したり、既存の動画の長さを延ばしたりすることができ、あらゆる動画制作ニーズに対応します。AI Sora Techは機能が豊富で使いやすく、プロフェッショナルから初心者まで幅広くご利用いただけます。

Stable Video Diffusion (SVD) 1.1 画像から動画生成は、静止画を条件フレームとして用いて、対応する動画を生成する拡散モデルです。このモデルは潜在拡散モデルであり、画像から短い動画クリップを生成するように訓練されています。1024x576ピクセルの解像度で、25フレームの動画を生成するように訓練されており、その訓練は同サイズのコンテキストフレームに基づいており、SVD Image-to-Video [25 frames] から微調整されています。微調整時には、出力の一貫性を向上させるため、6FPSとモーションバケットID 127の条件を固定し、ハイパーパラメータの調整は行いませんでした。