ほんまに流行ってるからで画像生成AIを利用するのはいったん考えてほしいよ… December 12, 2025

これから動画の生成は「編集勝手の良さ」というのを感じさせる「Ray3 Modifyの機能」

リポスト元は映像制作のRay3 Modifyの機能のリリース情報だ。

公式のドキュメントを読んだのでまとめてみる。

結論として、Ray3 Modifyは「動画を当てずっぽうで生成するんじゃなくて、撮った素材を指示して編集できる機能」

キーフレームとキャラ参照で、狙った通りに直せる感じだね。

■特徴
① Modify Video：元映像の物理感・ストーリー・演技をなるべく崩さずに改変

例えば、
・服だけ変える（Wardrobe Swap）
・背景や場所だけ変える（Environment Swap）
・光だけ変える（Relighting）
・商品だけ差し込む（Virtual Product Placement）
みたいな要素別の差し替えがしやすい。

② Keyframes：開始/終了フレームで変化のタイミングをコントロール
これは動画を見るのが分かりやすいんだけど、Start/EndのFrameを指定して、いつから変え始めて、いつ着地するかを指示できる。長めのカメラ移動、見せ場の露出、複雑な動きのあるシーンでも、空間のつながりを保ちやすい。

用途例：
・Magic Transitions（自然な変身/変化）
・Virtual Crowd（群衆の追加）
・Doorway Threshold（ドアを境に世界が変わる演出）

③ Character Reference：人物の見た目の一貫性をロックできる

特定キャラの顔つき・衣装・アイデンティティを固定して、クリップ全体でブレにくくする

「演技はそのまま、見た目だけ別キャラに」みたいなAI制作で重要な機能

用途例：
・Mythical Creatures（怪物化しても同一人物感を維持）
・Human Characters（別人化/衣装統一）
・Real Performances, Reimagined（演技を中心に再解釈）

④ 載っていたノウハウ（ここ大事、ブックマークしても良いレベル）
・迷ったら Modify Strength を調整（忠実に作り変える強さ）

・変更したい対象は、StartかEndフレームに写ってる状態にする（写ってないと指示が乗りにくい）

・アスペクト比がプリセット外だと自動クロップされて、そこで品質が落ちることがある

以下には画像生成AIの記事をいくつか置いておくね！読むと主戦場が編集になってきているのが分かると思う！

①【ChatGPT Images】Nano Banana Pro超え？GPT-Image-1.5搭載の画像生成モデルを徹底解説
https://t.co/ZpM3LdG7ZC

②【Seedream 4.5】追従性と一貫性がケタ違い！？ByteDanceの最新画像生成AIを徹底解説！
https://t.co/P5jtycEunY

③FLUX.2が変える画像生成の常識！高品質・一貫性・柔軟な編集性の全貌を解説
https://t.co/Zri8CZ4oWo

④【Nano Banana Pro】Gemini 3.0 Proをベースとした画像生成AI！性能・使い方・検証結果を徹底解説
https://t.co/0A0iSa2S2S December 12, 2025

📌 Stability AI新モデル、画像生成速度2倍！⚡️

Stability AIが画像生成AIの新たな地平を切り開いています！最新のStable Diffusion 3.5 Large Turboモデルにより、わずか4ステップで高品質な画像を生成可能に。これは実質的に従来の2倍以上の速度向上を実現し、クリエイティブ業界に革命をもたらすでしょう。さらに、Universal Music GroupやEAとの戦略的提携も発表し、AIの民主化を加速させています。2022年には1億100万ドル（約150億円）の資金調達も成功しており、その勢いは止まりません。

Stability AIは、2019年に設立された英国発のAIスタートアップです。「AIの民主化」をミッションに掲げ、オープンソースの生成AIモデル開発に注力してきました。代表作はテキストから画像を生成する「Stable Diffusion」シリーズです。世界中に7つの研究拠点を持ち、AWSとの提携でスーパーコンピューティングリソースを活用しています。

特に注目すべきは、2024年10月にリリースされ、2025年2月にアップデートされたStable Diffusion 3.5の「Large Turbo」モデルです。このモデルは、わずか4ステップという驚異的な少なさで画像を生成し、処理速度を大幅に向上させながらも、その品質を維持しています。これにより、クリエイターはより迅速にアイデアを形にし、試行錯誤のサイクルを加速させることが可能になります。Stable Diffusion XL 1.0による高解像度画像生成や、音楽・音声生成のStable Audioなど、多岐にわたるモダリティで革新を続けています。

Stability AIは、技術革新だけでなく、業界を巻き込む戦略的提携も積極的に進めています。2025年10月30日にはUniversal Music Groupと提携し、プロフェッショナルなAI音楽制作ツールの共同開発を発表。さらに、10月23日にはEA（Electronic Arts）との提携も明らかにし、ゲーム開発におけるアーティストやデザイナーの創造性をAIで支援するとしています。これらの提携は、AIがエンターテイメント業界に深く浸透し、新たな価値を創造する可能性を示しています。

AI業界全体では、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、MicrosoftのAzure AIなど、大手企業がしのぎを削っています。Stability AIのオープンソース戦略と高速な画像生成技術、そして特定の産業に特化した提携は、これらの巨人たちとは異なるアプローチで市場での存在感を高めています。特に、クリエイティブ分野におけるAIの普及と活用において、その影響力は計り知れません。 December 12, 2025

📌 Hugging FaceがAI開発を加速！オープンソースの力で業界を牽引🚀

Hugging Faceは、2023年のシリーズDで2.35億ドル（約343億円）を調達し、企業評価額は45億ドル（約6570億円）に達しました。Google、Amazon、Nvidia、Intel、IBM、Qualcomm、Salesforce、AMDといった名だたるテック企業が出資者に名を連ね、その影響力は計り知れません。AIの民主化を掲げ、開発者が自由にモデルやデータセットを共有できるプラットフォームとして、今や「機械学習版のGitHub」と称される存在です。特に、2025年11月10日現在、AIエージェント技術の進化において中心的な役割を果たしており、その動向はAI業界全体の未来を形作っています。

Hugging Faceは2016年にチャットボットアプリ開発からスタートし、その後、機械学習の民主化という壮大なミッションを掲げ、オープンソースプラットフォームへと進化を遂げました。誰もがAIを使える世界を実現するというビジョンは、世界中の開発者から共感を得ています。

その技術的基盤は強固です。自然言語処理（NLP）のデファクトスタンダードともいえる「Transformersライブラリ」は、BERTやGPTのような大規模言語モデルの利用を劇的に簡素化しました。また、画像生成AIの「Diffusersライブラリ」も、Stable Diffusionなどの最先端モデルを支えています。さらに、「Hugging Face Hub」には約170万件のモデルと40万件以上のデータセットが集積されており、これはAI開発における知識とリソースの宝庫となっています。GradioやSpacesといったツールも、モデルのデモ作成や公開を容易にし、イノベーションを加速させています。

Hugging Faceの存在は、OpenAI、Google、Microsoftといった巨大企業が主導するプロプライエタリなAI開発とは一線を画し、オープンソースAIの可能性を最大限に引き出しています。特に注目すべきは、2025年11月6日に中国のMoonshot AIがHugging Faceで公開したAIエージェントモデル「Kimi K2 Thinking」です。このモデルは、特定のタスクにおいてOpenAIのGPT-5やAnthropicのClaude Sonnet 4.5 Thinkingを超える性能を示しており、オープンソースコミュニティの技術力が世界を驚かせています。MetaとHugging Faceが共同で立ち上げた「OpenEnv Hub」も、AIエージェント開発の標準化と共有を推進し、この分野の発展に大きく貢献しています。 December 12, 2025