動画生成は、人工知能モデルを用いて動画コンテンツを自動的に作成、編集、または完成させる生成技術です。その目的は、テキストの説明、画像、動画クリップ、またはその他の条件情報に基づいて、時間的な連続性と視覚的な一貫性を備えた動的なコンテンツを生成することです。この技術は、コンピュータビジョン、生成モデル、マルチモーダル学習、および動画理解を組み合わせたものであり、AIコンテンツ生成分野における重要な研究方向の一つです。

動画生成技術の開発は、画像生成、動画予測、コンピュータビジョンなど、複数の分野における長年の研究に基づいています。初期の手法は主にルールベースのアニメーション生成、動画スティッチング、従来のビジュアルモデリング技術に依存しており、生成能力とコンテンツの多様性が制限されていました。敵対的生成ネットワーク（GAN）、拡散モデル、大規模な事前学習済みビジュアルモデルの開発に伴い、研究者たちは深層生成モデルを用いて動画データの分布を直接学習する方法を模索し始めました。2022年、Meta AIの研究者たちは論文を発表しました… Make-A-Video：テキストビデオデータなしでテキストからビデオを生成する 本論文は、大規模なテキストとビデオのペアリングデータがない場合でも、画像とテキストのデータおよびビデオ学習戦略を利用してテキスト駆動型のビデオ生成を実現するテキストからビデオへの生成方法を提案しており、テキストからビデオへの生成分野における重要な代表的研究の一つとなっている。

現代のビデオ生成システムは、一般的に拡散モデル、時空間モデリング手法、マルチモーダル大規模モデル技術を用いて、テキストプロンプト、画像条件、その他の制御信号を連続的なビデオコンテンツにマッピングします。従来のビデオ制作ワークフローと比較して、AIビデオ生成はコンテンツ制作コストの一部を削減し、ビデオ生成と編集の効率を向上させることができます。現在、この技術は映画やテレビ番組の予告編、広告制作、ゲームコンテンツ生成、教育デモンストレーション、仮想キャラクター作成、デジタルメディア制作など、幅広い分野で活用されています。しかしながら、長期的な一貫性、物理法則の理解、詳細な制御、生成の信頼性といった点において、依然として課題が残っています。