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動画生成モデルは「汎用視覚基盤」になり得るか？──Veo3の研究を大学生向けにやさしく深掘りする

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生成 AI
動画生成
中野哲平
zennfes2025free
大規模動画生成モデル
tech

TL;DR（要約）
近年の大規模動画生成モデル（代表例：Veo3）は、プロンプト（指示）を変えるだけでエッジ検出・セグメンテーションといった古典的視覚タスクから、迷路解きや物理シミュレーションのような推論を要するタスクまでゼロショットで「解く」ことが報告されました。これは、LLM（例：GPT系）が「次の単語を予測する」自己教師あり学習から汎用的な言語能力を獲得した進化と類似しています。Veo3は多くのタスクで改善を示し、視覚系の“foundation model（汎用基盤モデル）”になる可能性が高まっていますが、精度（特に単発で高精度を出すこと）や計算コストにまだ課題があります。(arXiv)

1. まず背景 — なぜ「動画生成」で視覚が学べるのか？

機械学習で「汎用性」が生まれる典型的な道筋はこうです：

  1. 自己教師あり学習（self-supervised）：大量データから「予測」タスクだけ学ぶ（例：LLMは次の単語、動画モデルは次のフレーム）
  2. その過程で 物体の構造・運動・因果関係 といった「世界のルール」を内在化する
  3. すると、学習時に明示的に教えられていないタスク（分類・翻訳・要約／エッジ検出・セグメンテーション・物理予測など）をゼロショットでこなせるようになる

LLMが「次の単語を予測する」だけで翻訳や要約ができるようになったのと同じように、動画を予測することを学んだモデルは視覚的な理解を獲得し、問いかけ（プロンプト）次第で多様な視覚タスクを実行できる、というのが今回の議論の核です。(arXiv)

2. Veo3って何？（ざっくり）

  • Veo3 は Google / DeepMind の最新の生成系動画モデルで、短い（8秒）高品質動画をテキストや画像プロンプトから作ります。公式の製品/ドキュメントやAPI経由で利用できるようになっています。(Google DeepMind)
  • 研究チームは Veo2 → Veo3 の進化を比較し、Veo3で大きな能力向上が見られたと報告しています。(arXiv)

3. 研究の「やり方（実験デザイン）」を丁寧に

この研究（arXivの報告）は、とてもシンプルなプロトコルで能力を調べています。要点は以下：

  • 入力：評価したい「画像」を最初のフレームとして与え、テキストで「やってほしいこと（タスク）」を指示する。
  • 生成：モデルは 16:9、720p、24fps、8秒間の動画を生成する（VeoのAPI標準）。(arXiv)
  • 評価：生成動画を人間（著者）が見て「成功か否か」を判断する。タスクによっては複数回（例：12回）サンプリングし、成功率（例：12サンプル中何本成功したか）を報告する。
  • 規模：論文では 18,384本の生成動画を、62の定性的タスク＋7の定量タスクで分析しています。(arXiv)

補足（用語）

  • ゼロショット：そのタスク専用に学習・微調整していない状態で実行すること。
  • pass@10/pass@1：複数のサンプルを生成したとき、任意の1つが正解なら成功（pass@10は10個中1つでも成功すればOK）といった評価指標の考え方。論文は多くの指標で best-of-N（例：pass@10） を使っています（後述の課題に関係）。(arXiv)

4. 「どんなタスク」をやらせたか — 具体例と仕組み（掘り下げ）

研究はタスクを大きく4つの階層に分けています（要約）：

  1. Perception（知覚）：エッジ検出、セグメンテーション、キーポイント検出、超解像、デノイズ等。
  2. Modeling（世界モデル）：物理的性質（浮力、剛体/軟体ダイナミクス）、材質や反射の推定など。
  3. Manipulation（操作）：動画的にオブジェクトを動かして編集する（背景除去、色付け、inpaintingなど）。
  4. Reasoning（推論）：迷路解き、ルール拡張、視点変換のように時間・空間を跨いだ推論。(arXiv)

以下、代表的なタスクについて「どうやって解くのか」を具体的に説明します。

4.1 エッジ検出（Edge detection）

期待される出力：与えた画像のエッジ（輪郭）が強調されたフレーム（＝エッジマップ）が生成される。
どう動くか：プロンプトで「この画像のすべてのエッジが黒い輪郭として浮かび上がるように、背景は薄く消えていく…」のように指示すると、Veo3はフレームを生成してエッジが際立った「エッジ動画」を作る。論文では BIPEDv2 の50枚で検証し、Veo3は best-frame pass@10 で OIS 指標 0.77 を出した（参考：SOTAは約0.90）。ゼロショットとしては顕著な結果です。(arXiv)

学生ワーク例（実験）：
プロンプト例（日本語）：

この画像のすべての輪郭線を黒いアウトラインとして強調してください。他の要素は徐々にフェードアウトして、物体の輪郭だけが明瞭に見えるようにしてください。

複数回（例：10〜12回）生成して、最もエッジが一致するフレームを採る（best-of-N）。

4.2 セグメンテーション（Instance segmentation）

期待される出力：各オブジェクトに対するマスク（領域分割）や、物体ごとに色分けされた映像フレーム。
How：プロンプトで「写っているすべてのオブジェクトを別々の色で塗り分け、マスクを作るように」と指示すると、モデルは各オブジェクトの領域を意識したフレームを生成する。論文では mIoU ≈ 0.74（best frame pass@10） を報告しており、ゼロショットのまま既存の簡易モデルと遜色ない結果を示したケースもある（ただし専用モデルにはまだ劣る）。また、プロンプトや背景色（例：緑背景）が結果に影響するという興味深い知見もあります。(arXiv)

4.3 迷路解き（Maze solving） と Chain-of-Frames（CoF）

期待される出力：迷路画像のスタートからゴールまでを辿る動きを示した動画。
ポイント：迷路解きのようなタスクは単一フレームだけの処理ではなく、複数フレームを使った逐次的な推論が必要。Veo3は「フレーム→次フレームを生成→その生成を踏まえてさらに生成」といった形で、フレーム列（Chain-of-Frames）を経由して解法を表現することが観察されています。つまり、動画を生成する処理そのものが逐次意思決定（推論）の手段となるのです。(arXiv)

評価上の注意：迷路のように「試してみるまで結果が分からない」問題は best-of-N（pass@10など） で成功率を上げられますが、単発（pass@1）で安定させるにはさらなる手法（事後学習や微調整）が必要になります。

4.4 物理シミュレーションや視点変換

期待される出力：物体が落ちる/浮く/回転する様子、別の視点から見た映像など。
仕組み：大量動画を学んだモデルは「物理の暗黙ルール（重力、反発、摩擦など）」を内部に持つことがあり、プロンプトで「この円盤がテーブルから落ちる様子をリアルに再現して」と指示すると、物理的に妥当な変化を生成できます。また視点変換は、あるフレームを基準に「少し上から見下ろす」などの指示で別角度のフレーム列を作る試みが成功するケースが観察されています。(arXiv)

5. 「なぜ」こんなことが起きるのか（メカニズム的な直感）

  • 次フレーム予測は世界モデルを作ることに等しい：動く世界を予測するためには、物体の形、運動、関係、重なり方などを理解する必要がある。結果として「境界（エッジ）」「物体の継続性」「物理法則」などの表現が内部に形成される。
  • 生成は推論のプロセスにもなる：生成過程（サンプリング）で複数案を試し、その中から有用な一連のフレームが生えると、それ自体が「考える」行為に似てくる（Chain-of-Frames）。
  • LLMと類似した出現（emergence）：LLMで観察された「訓練目的以外の能力が自然に現れる」現象が、動画モデルでも起こっていると考えられる。(arXiv)

6. 定量結果のハイライト（論文からの重要な数値）

  • 実験規模：18,384本の生成動画、62の定性的タスク＋7の定量タスクで評価。(arXiv)
  • エッジ検出：Veo3 の best-frame pass@10 で OIS = 0.77（SOTA約0.90）。ゼロショットでここまで出すのは注目に値します。(arXiv)
  • セグメンテーション：Veo3 が **mIoU ≈ 0.74（best frame pass@10）**という報告（特定条件下で、従来の一部モデルに匹敵）。(arXiv)
  • Veo2→Veo3 の改善：多くのタスクで一貫した性能改善が確認され、数ヶ月単位で急速に進化している。(arXiv)

7. 制約・限界（大学生として批判的に見るポイント）

  1. 評価の「best-of-N（pass@10）」依存：多くの成功率は複数サンプル中の最良を取る方式（pass@10等）で報告されているため、単発で高確率に成功する（pass@1）には遠い場合がある。実運用では毎回成功する必要があるのでここは重要な課題です。(arXiv)
  2. 計算コスト：高品質な動画生成は計算コストが高く、既存の専用タスクモデルと比べてコスト・時間面で不利なことが多い。研究／技術開発による効率化が鍵です。(Google Cloud Storage)
  3. 評価の主観性：人間による「成功か否か」の判定が多く、タスクによっては評価の一貫性確保が難しい（定量化の工夫が必要）。(arXiv)
  4. プロンプト依存性：プロンプト設計（言い回し・背景色など）に結果が影響されるため、実用化には堅牢なプロンプト設計か、事後調整が必要。(arXiv)
  5. 安全性・倫理：高性能動画生成は偽情報・ディープフェイクなど悪用のリスクも持つ。DeepMind/Googleはリスク評価と緩和策を技術レポートで議論しています。(Google Cloud Storage)

8. 実務的・研究的な次の一手（将来展望）

  • 事後学習（SFT, RLHFなど）でのチューニング：重要なタスクは追加の微調整で pass@1 性能を上げられる可能性が高い（LLMの道筋に似る）。(arXiv)
  • 蒸留・圧縮：モデル蒸留や効率化でコストを下げ、エッジデバイスへ持っていく研究が進むはず。
  • 評価基盤の整備：客観的で再現可能なベンチマークや自動評価指標が必要。論文のような大規模手作業評価を自動化するのが次の課題。(arXiv)
  • キラーアプリ：数年以内に創作支援、教育（実験シミュレーション）、設計のプロトタイピングなど、動画生成が本領を発揮するユースケースが出てくる可能性が高い（LLMのChatGPT的なブレイクスルーの予感）。(arXiv)

9. 「大学1年生」ができること（学習・実験案）

  • 論文を読んで再現実験：論文（arXiv）の付録やプロジェクトページに実験プロンプト例があるので、それを試してみる（Veo APIや公開されている生成サービスを利用）。(arXiv)
  • 簡単な課題：エッジ検出・セグメンテーションのプロンプトを設計し、生成結果を画像処理ライブラリで定量比較（mIoU, OIS など）する。
  • プロンプト工学の学習：同じタスクで文言や背景色を変えたときの差を定量化して「頑健なプロンプト設計」を研究する。論文でも「緑背景が有利」などの興味深いファインディングが示されています。(arXiv)

10. まとめ（再整理）

  • Veo3のような大規模動画生成モデルは、プロンプトだけで幅広い視覚タスクをゼロショットで実行できる可能性を示しています。これはLLMの進化と強くパラレルな現象です。(arXiv)
  • ただし現時点では精度・安定性・コストの面で実用化前の課題があるため、今後はデータ・学習手法・評価・効率化・安全対策が鍵になります。(Google Cloud Storage)
  • 学生としては、プロンプト設計の実験・定量評価・Chain-of-Framesの挙動解析など、面白くて貢献しやすい研究・実験テーマがたくさんあります。

参考・リンク（原論文・公式）

  • 論文（arXiv）："Video models are zero-shot learners and reasoners"（Veo3の研究報告）。プロジェクトページや付録（プロンプト例、図）あり。(arXiv)
  • DeepMind / Veo（公式紹介ページ） — Veo3の紹介と機能。(Google DeepMind)
  • Google / Gemini API（Veo 3 の利用方法・仕様：8秒、720p等） — 実際に試すならここを参照。(Google AI for Developers)
  • Veo-3 技術レポート（PDF） — 社会的影響、リスク緩和についての検討。(Google Cloud Storage)

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