動画像生成モデルの統一化の流れ（2025）

多岐にわたるビジュアルタスクを単一モデルで処理するトレンド

三つの文章は、画像編集と画像生成のタスクを動画生成モデルの枠組みを使って統合するという、拡散モデルの最新の研究動向を論じています。

いずれも、従来のタスク特化型モデルの限界を克服し、多用途性と現実世界との整合性を高めることを目指しています。

共通のパラダイムは、「動画生成モデルが学習した、現実世界の一貫性とダイナミクス（時間の流れや物理法則）」を、静的な画像編集タスクの性能を劇的に向上させるための普遍的な教師情報として活用することです。

by NotebookLM

EditVerseは、テキスト、画像、動画を統一された1次元のトークンシーケンスとして扱うことで、データ豊富な画像ドメインから動画ドメインへのクロスモーダルな知識転移を可能にし、それにより創発的な編集能力を発揮します。

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Frame2Frame (F2F)は、画像編集を「元の画像から目的の編集へと徐々に滑らかに変化する動画を生成するという時間的プロセス」として再定義し、これにより、編集の正確性を保ちつつ、元の画像コンテンツの重要な側面（被写体の同一性など）の保持を実現しています。

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UniRealは、多様な画像タスクを「非連続的な動画生成」（疑似フレーム）として統一し、大規模動画データから影、反射、物体の相互作用といった実世界のダイナミクスを学習することで、命令ベースの編集やカスタマイズにおいて卓越したリアリティと汎化能力を示しています。

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この文書は、Google DeepMindが開発した大規模生成ビデオモデル「Veo 3」が、言語分野における大規模言語モデル（LLMs）と同様に、視覚分野の基盤モデルとなる可能性を示していることを論じています。LLMsが汎用的な言語理解を可能にしたのと同様に、Veo 3は、訓練されていない多岐にわたる視覚タスクをゼロショットで解決する驚くべき能力を示しています。具体的には、このモデルは知覚、モデリング、操作といった能力を持ち、エッジ検出や物体分割から、物理特性の理解、さらには迷路解きや対称性の解決といった視覚的推論の初期形態までを可能にしています。これらの創発的なゼロショット能力は、Veo 3が、汎用的なビジョン理解へと向かう軌道に乗っていることを示唆しています。