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中国№1スタートアップ「バイトダンス」驚異的な動画生成AI”OmniHuman-1”を開発

マスクAI～1人で10名分の働きを実現～

静止画と音声、あるいはポーズデータなど複数の情報を組み合わせるだけで、驚くほど自然な動画を生成する──。そんなAI動画生成技術の最前線を走るのが、中国№1スタートアップであり、中国№1のAI企業と評価されるバイトダンス社が開発したOmniHuman-1です。
わずか1枚の画像と音声で、高度かつ多様なモーション表現を実現するその技術が、広告や教育、エンターテイメントなど多方面で注目を集めています。
本記事では、OmniHuman-1の背景や技術的概要を詳しく紹介しながら、競合技術との比較や今後の展望を掘り下げて解説します。

OmniHuman-1で生成された動画

1. 導入

1-1. AI動画生成技術の進化と社会への影響

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）や生成AIのブームにより、テキストや画像に留まらず「動画」を自動的に生成する技術が飛躍的に進歩しています。YouTubeやSNSなどの動画プラットフォームが普及し、動画コンテンツの需要が爆発的に増大する中、企業やクリエイターは「短時間で効率よく魅力的な動画を作りたい」という切実なニーズを抱えています。

AIによる動画生成が進むと、たとえば従来は専門家や撮影チームが時間とコストをかけて行っていた映像制作を、より安価かつ多様な演出で実現できるようになります。広告、教育、エンタメをはじめ、あらゆる業界で動画活用が当たり前となる時代に向け、この技術の潜在的インパクトは計り知れません。

1-2. OmniHuman-1が登場した背景とその意義

AI動画生成にはGANやVAEなどさまざまなアプローチが存在しますが、**「1枚の画像と音声だけで人物が歌ったり話したりする動画を作る」**といったタスクを高品質で実現することは、これまで技術的なハードルが高いとされてきました。人物の表情や口の動きだけではなく、全身の動作やオブジェクトとのインタラクションを自然に再現するには、大規模な学習データと高度なモデル設計が必要だったからです。

そこでバイトダンス社の研究チームは、Diffusion Transformerと独自の“Omni-Conditions Training”を組み合わせ、「複数の異なる種類のデータ（音声やテキスト、ポーズなど）を混合して一括で学習させる」戦略を提案しました。これにより、多様な動作パターンを効率よく学習し、あらゆるアスペクト比や体格の動画を高品質に生成できるのが、OmniHuman-1の画期的な点です。

OmniHuman-1で生成された動画

2. OmniHuman-1の技術概要と革新性

2-1. Diffusion TransformerとOmni-Conditions Trainingの概要

OmniHuman-1は、バイトダンス社が開発した**「One-Stage Conditioned Human Animation Model」**です。その根幹を担うのが、以下2つのキーテクノロジーです。

  1. Diffusion Transformer

    • 従来のディフュージョンモデル（ノイズ除去を段階的に行う生成方式）と、画像や動画を扱う際に強みを発揮するTransformer構造を組み合わせたアーキテクチャ。

    • この手法により、GANなどで発生しがちな破綻や不安定なアーティファクトを抑えつつ、高解像度で自然な動画を生成しやすくなります。

  2. Omni-Conditions Training（混合条件学習）

    • 音声、ポーズ、テキストなど「動作に関する複数の条件」をひとつのモデルで同時に学習するアプローチ。

    • 条件が「強い」順に学習を拡張していく原則（たとえば、ポーズ条件＞音声条件＞テキスト条件）を設定し、学習比率を最適化することで、データの無駄を大幅に削減しつつ多様なモーションを網羅できる。

この2つのアイデアの組み合わせにより、弱い信号（音声のみ等）でもフルボディ動画の再現が可能となり、さらに歌唱やダンス、物体とのやり取りといった複雑な動きにも対応できる点が画期的です。

2-2. どのように高品質動画を実現しているのか

バイトダンス社が論文で示したポイントは以下の通りです。

  • 大規模データ学習: 18.7K時間相当の人物動画データを用い、そのうち約13%を音声やポーズが明確に確認できる高品質データとして活用。

  • ステージごとの段階的学習: 最初は音声・ポーズなど強い動作条件を絞りつつ、徐々にテキストや画像条件との組み合わせを増やし、学習効率を最適化。

  • カスタマイズ可能な推論戦略: 音声のみ、ポーズのみ、あるいは音声＋ポーズ＋テキストなど、推論時の入力形態に合わせてモデル内部で柔軟に調整を行い、口パク精度やジェスチャー再現度を高める。

この結果、既存の音声駆動型動画生成モデル（特に全身アニメーション）では実現が難しかった自然なハンドジェスチャーや、物体を持った状態での動作などが高精度で再現されるようになりました。

論文の詳細はこちらからチェック

3. 競合技術と比較

3-1. Sora（OpenAI）との比較：技術の違いと得意分野

OpenAIによる「Sora」系の技術（仮称）は、もともと大規模言語モデル（LLM）をベースに、画像生成やテキスト生成を広い領域で行う汎用性が特徴です。一方、OmniHuman-1は「人間や物体のモーション生成」に特化しており、下記のような違いが見られます。

  • Sora（OpenAI）

    • 幅広いタスク（会話、文章生成、画像生成など）をオールマイティにこなせる

    • 特定の動画生成タスクに対しては追加モジュールや拡張が必要になる場合がある

  • OmniHuman-1（バイトダンス）

    • 動画生成にフォーカスし、特に人物の動作・姿勢再現が強み

    • 顔アップだけでなく半身・全身を含む動画を安定的に出力できる

汎用性を取るならOpenAI側の技術を、動画特化の精度と柔軟性を重視するならOmniHuman-1を選ぶ、といった使い分けのシナリオが考えられます。

3-2. 安定したビデオ生成で知られるStability AIとの比較

Stability AIは、Stable Diffusionを核としたオープンソース戦略が特徴であり、コミュニティベースでの拡張性や普及のしやすさがあります。しかし、現時点では動画生成における本格的な仕組みは発展途上といわれ、特に人物モーションに特化した高度な生成はまだ研究段階です。

  • Stability AI系モデル

    • オープンソースならではの導入ハードルの低さ、コミュニティの活発さ

    • モーション生成を本格的に行うにはカスタマイズや追加実装が必要

  • OmniHuman-1

    • プロプライエタリな研究・実装（今のところ）で、導入コストは不明

    • しかし動画生成の完成度は非常に高く、実務利用の即戦力となりうる

3-3. OmniHuman-1の優位性と課題

  • 優位性

    1. 多様な条件入力に対応: 音声、ポーズ、テキスト、画像を同一モデルで混合学習し、柔軟な推論が可能

    2. 動作の幅広い再現: 人物が歌う、楽器を弾く、物を持つなど複合要素を高精度に再現

    3. 任意のアスペクト比・体格対応: 顔アップから全身まで、シングルモデルで対応可能

  • 課題

    1. 大規模学習リソースの確保: 数万時間単位の動画データやGPUリソースが必要になる

    2. オープンソースでない可能性: バイトダンス社の独自研究として、自由に利用・改変しづらい

    3. 導入コスト・ライセンス: 企業の利用には費用や契約面で検討が必要

4. AI動画生成技術の進化の方向性

4-1. OmniHuman-1を含む技術の今後の展開

AI動画生成はこれからさらに下記のような方向へ進むと考えられます。

  1. リアルタイム化の追求

    • 高性能GPUと効率的なモデル設計により、動画生成の速度が上がれば、ライブ配信やオンライン会議で瞬時にアバター映像を生成するといった応用が期待される。

  2. 複数人物・複雑シーンへの対応

    • 1人だけでなく複数の人物が登場し、相互にやり取りするシーンをリアルに描画できれば、さらに多彩な映像コンテンツが可能に。

  3. 軽量化とモバイル対応

    • 小規模モデルやハードウェア最適化が進めば、より多くのユーザーがスマートフォンやタブレットでAI動画生成を活用できるようになる。

4-2. 生成AIの未来における技術的課題

  • データの拡張とプライバシー保護: パーソナライズされた動画生成においては肖像権・著作権の問題がより顕在化する。

  • 知覚精度の向上: 口パク、表情、微妙な手の動きなどのさらなる高精細化が求められる。

  • 計算コストの削減: 高速化・省メモリ化により、企業や個人ユーザーが導入しやすくなるインフラ整備が進むことが鍵。

5. OmniHuman-1の具体的活用可能性

5-1. 広告・マーケティング業界

  • 多品種広告の自動生成: モデル写真＋音声データを組み合わせ、新製品や季節キャンペーンの動画広告を短時間で大量生成。

  • ブランドキャラクターの常時稼働: 音声合成と組み合わせて、24時間バーチャル接客やプロモーションが可能。

5-2. 教育・トレーニング分野

  • オンライン講義・eラーニング: 講師の声と1枚の写真から自然な授業動画を生成すれば、教材制作を劇的に効率化。

  • 企業研修やマニュアル動画: 安全マニュアルや機器の操作手順を分かりやすい映像で示すことで、現場の理解度を向上。

5-3. エンターテイメント・メディア分野

  • バーチャルYouTuber・ゲームキャラクター: 音声の抑揚や表情に合わせて自然に動くフルボディアバターを高速で作成。

  • 映画・ドラマ制作の一部代替: リテイクやCG補完をAIが担い、制作コストと工数を削減。

6. まとめ

6-1. OmniHuman-1の技術的意義と今後の可能性

バイトダンス社が提案するOmniHuman-1は、「Diffusion Transformer」と「Omni-Conditions Training」を組み合わせた革新的なアプローチによって、わずかな入力データ（画像や音声など）から高品質な人間アニメーションを生成する新境地を拓きました。特に以下の意義が大きいと考えられます。

  • 大規模学習＋混合条件によるスケールアップ: 大量データをムダなく活用し、多様な動きや表情を獲得

  • 人物全身の複雑な動作表現: 既存手法が苦手としてきたジェスチャーや物体操作まで再現性を向上

  • 動画生成の敷居低下: 従来の専門的撮影・編集コストを大幅に削減し、新たなコンテンツ創出の幅を拡大

6-2. AI動画生成技術の展望

AIが生み出す動画の質と多様性は、今後さらに高まっていくでしょう。個人が趣味で動画を作るのはもちろん、企業がマーケティング施策として日常的に使う時代が訪れる可能性もあります。一方で、権利保護やプライバシー管理など倫理面の課題もますます重要になります。

今後はオープンソースの隆盛や他社との技術競争が激化し、より高度・安価・簡便に動画生成が行える環境が整っていくと予測されます。そんな激動の潮流の中で、OmniHuman-1は人間アニメーションの可能性を大きく拡張する「象徴的な里程標」となるでしょう。これから先、バイトダンス社および各社がどのように技術を発展させ、新たなユーザー体験を提供していくのか、ますます目が離せません。