ヒッグスフィールドAIは、映像生成において3つの次元で差別化を図っている：
- テクニカル・アーキテクチャ混合精度で学習された10Bパラメータの視覚マクロモデルは、Runway MLなどのツールに比べ、キャラクターの動的コヒーレンスを42%向上させ（実測データ）、特に服のひだや髪のなびきなどのディテールの処理に優れている。
- 製品デザインユニークなソウルIDシステムは、画像のシーン横断的な再利用をサポートし、D-IDのような競合製品はモデリングを繰り返す必要があるのに対し、一度訓練したバーチャルキャラクターは、生放送、ショートビデオ、3Dポスターなど、様々なキャリアで使用することができる。
- コスト管理の側面Google CloudのTPUv4 Podsによる算術最適化により、Stable Video Diffusionより67%安いコストで1分間の動画を生成。
具体的なアプリケーション・シナリオとしては、マーケティング担当者はブランド化されたアバターを使った広告素材を迅速に作成でき、教育機関は歴史上の人物のインタラクティブな教育ビデオを作成でき、開発者はオープン・ソース・モデルに基づいて業界固有の生成エンジンを微調整できる。このプラットフォームは、既存の企業ワークフローとの統合をサポートするAPIインターフェースも提供している。
この答えは記事から得たものである。ヒッグスフィールドAI：AIを使って写実的なビデオとパーソナライズされたアバターを生成するについて
