❶

Kling AI 試着

これは、（広く採用された場合）多くの人が予測しているeコマースブームの理由として強調する価値のあるAIツールです。

詳細は以下の通りです：

AI搭載の試着機能：体型やポーズに合わせて、ユーザーが選んだ服を着用している現実的な画像を生成します。

カスタマイズ：自分の写真をアップロードし、仮想の衣服オプションを閲覧できます。

リアルな結果：高度なAIが服の垂れ具合やフィット感を正確に表示します。

簡単な手順：写真をアップロードして服を選ぶだけで、即座にビジュアライゼーションが表示されます。

とても素晴らしいですね！これは以前から聞いていました—AmazonとWalmartも今年初めから同様の機能に取り組んでいましたが、一部の商品に限定されていました。Klingの新機能で人々が興奮しているのは、服の「フィット感」をリアルに表現できる能力と、使い方が非常に簡単だということです。

しかし、AIの分野のほとんどのものと同様、その応用は結局コスト次第でしょう。ビデオジェネレーターを使ったことがある人なら、それが安くないことを知っているはずです。

例えば：

Runway MLのスタンダードプランは月額12ドルで625クレジットを提供します。Gen-3 Alphaを使用したビデオ生成には、1秒あたり10クレジットが必要です。利用可能なエクスポート時間の一つである10秒のビデオには、100クレジットが必要です。ビデオ生成の平均コストを計算すると：

平均コスト=月額メンバーシップ費用 月間クレジット ビデオあたりのクレジット 平均コスト= 月間クレジット ビデオあたりのクレジット 月額メンバーシップ費用

平均コスト=$12(625/100)=$1.92平均コスト=(625/100)$12=$1.92

したがって、Runway MLのスタンダードプランを使用して10秒のビデオを生成する平均コストは1.92ドルです。

試着ビデオと全く同じというわけではありませんが、ちょっと考えてみてください。このコストを誰が負担するのでしょうか？消費者それともベンダーでしょうか？

一部の高級ベンダーは無料で仮想試着を提供するかもしれませんが...賭けるとしたら、インターネットトロールのグループが会社を困らせるために試着ビデオを連続して実行することに賭けるでしょう。

そのため、おそらく買い物客にはプレミアムサブスクリプションが必要になり、制限も付くでしょう。例えば、Amazonプライム会員は週に3回まで無料で試着できます。

また、最初に自分が着ている姿を見ることで、買い物の魔法が解けてしまうのではないかとも考えられます。私たちは通常、夢を買っているのではないでしょうか？インクルーシブモデリングの台頭にもかかわらず、消費者心理の基本的なレベルでは、人々は自分をより良くする、あるいはそれを着用している人々（モデルを含む）により似せることができると感じる物を購入します。

したがって、最初に自分が着用している姿を見ることで、実際には購入を制限する方向に働く可能性があります。

いずれにせよ、今のところは私たちにとって楽しい遊び道具であり、将来的にはプレミアムショッパー向けの可愛らしいツールになるでしょう。

❷

AIエージェントの現状

AIエージェントとそのソフトウェアへの影響については多くが語られていますが、いつものように誇大宣伝と現実を区別するのは簡単ではありません。

そして「エージェントはあらゆるタスクを自動化できる」というような誇大宣伝があると、現時点で実際に役立つものを特定するのは非常に困難です。このスレッドは、人々が現在構築している有用なエージェントの方法を上手く強調しています。

誇大宣伝を理解するための重要なポイントはこちらです：

AIのほとんどの事と同様に、その潜在的可能性は、AI開発が非技術者でもテック製品を作れるようになるまで進化した場合に何が起こるかという考えに依存しているようです。

「アイデアさえあれば誰でもハリウッド映画を制作できる」

「アイデアさえあれば誰でもテイラー・スウィフトレベルの音楽を作れる[個人的にはそれほど素晴らしくないと思いますが🤮]」

「アイデアさえあれば誰でもソフトウェアを作れる」

そのような世界を想像するのは確かにクールです。しかし、そのような現実に到達するまでの時間を私たちは大幅に過小評価しているでしょう。確かに今では誰もがスマートフォンを持っているように見えますが、セルタワーの設定をリセットするように頼むと、おそらく人口の90%が脱落するでしょう。

しかし、明確で現実的なのは、これらの新しいツールを素早くマスターできる人々にとって、新しい可能性が広がっているということです。私たちの技術が既に提供できることの中で、どのような異なるものが構築できるかを想像することが最初のステップです。ある電話から別の電話にテキスト情報を送信するのはかなりクールでした。同じチャネルで写真を送信するのはさらにクール。1秒間に24枚の写真を編み合わせて実生活のように再生する（ビデオ）の送信？素晴らしい。

でも、それは本当にオリジナルだったのでしょうか？

その前の100年間、私たちは紙に書いたテキストを郵便で送っていました。

その前は、ポニーエクスプレスが羊皮紙を届けていました。

そしてその前は、マラソンランナーが口頭のメッセージを伝えていました。

だから、ChatGPTのように話すスマートフォンで人々が最終的に何をしたいのかをまず考えるべきでしょう。おそらく、私たちが既にしていることと同じことを、ただもっと速くできるようになるだけでしょう。

❸

Flux LORA 一貫したキャラクター訓練

このユーザーはカスタムキャラクターを一貫性を持って生成するための優れたワークフローを共有しています。しかし、この時点でカスタムワークフローについて気にする必要があるでしょうか？ほとんどのAIビデオツールがこのレベルの一貫性を提供することを期待すべきです。既存のツールキット内で同様の機能を発表している例をいくつか紹介します。

• KLING：中国企業のKuaishouが開発した「カスタムモデル」という画期的な機能を導入し、生成されたビデオのキャラクターの一貫性を大幅に向上させています。

• Leonardoのキャラクターリファレンス：このツールは、映画、テレビ、ファッション、マーケティング、ストーリーテリングのワークフローを簡素化し、様々な画像やシーンで一貫したキャラクターを生成することを可能にします。

• Lumaのドリームマシン：ウェブとiOSで利用可能で、物理的な世界での人、動物、物体間の相互作用を理解することで、一貫したキャラクターでビデオを作成できます。

• RenderNet AI：このプラットフォームは、キャラクターデザイン、構図、スタイルの高度な制御を提供し、画像とビデオの両方で一貫したキャラクターの生成を可能にします。

• Atlabs：Atlabsは、様々なメディア形式でのストーリーテリングの深みとリアリズムを高める、キャラクターの一貫性を確保するAI駆動のビデオ作成ツールを提供しています。

一貫したキャラクター生成は、クリエイターがAIツールを本格的に使用し始める前に待ち望んでいたものの1つです。コンテンツクリエイターやクリエイティブな人々にとってAIを使いやすくするために、以下の重要な理由があります：

ストーリーテリングの一貫性

キャラクターがシーン全体で一貫した外見と特徴を維持する時、視聴者は：

• より強い感情的なつながりを形成できる

• 気が散ることなくストーリーを追うことができる

• 世界に完全に没入できる

これは漫画やアニメーションシリーズなどの長編コンテンツには絶対に不可欠です。

ブランドアイデンティティと認知度

ブランドとフランチャイズの開発のために：

• 認識可能な視覚的アイデンティティを作成

• ブランドロイヤリティを構築

• 成功したマーチャンダイジングを可能に

制作効率

AI生成の一貫したキャラクターは以下により制作を効率化します：

• 手動調整の削減

• 時間とリソースの節約

• クリエイティブな側面への集中を可能に

協調的なワークフロー

チーム環境での利点：

• 統一された参照ポイントを提供

• チームメンバー間での一貫性を維持

• スタイルガイドの作成を簡素化5

適応性とスケーラビリティ

以下を通じて柔軟性を提供：

• 簡単なキャラクター適応

• 多様なコンテンツ作成

• 品質を維持したスケーリング

向上したクリエイティブコントロール

クリエイターに以下のより良いコントロールを提供：

• 微調整機能

• キャラクターバリエーションのオプション

• クロススタイルの一貫性

一貫したキャラクター生成は、AIコンテンツ作成にとって間違いなくゲームチェンジャーです。ストーリーテリングをよりスムーズにし、ブランドを構築し、制作を加速させます。そして、それは急速に改善されています。この技術に早期に飛びつくクリエイターは、質の高いコンテンツを大規模に生み出す上で大きな優位性を持つことになるでしょう。