Higgsfield AIが開発したテキストから映像への生成システムは、クロスモーダルな注意メカニズムにより、意味的要素と視覚的要素の高精度なマッピングを実現している。テキストエンコーダにはCLIP-ViT-L/14を用い、512次元の動的潜在空間により、「ネオンの街で遊ぶ青い髪の男女」といった複雑な記述を167の定量化可能な視覚的特徴に分解することができる。このシステムによる空間的・時間的コヒーレンスの制御は、2秒間のビデオクリップを生成する際に特に顕著である：
- キャラクタの動作軌道が運動学的制約に適合（加速度誤差<0.3m/s²）。
- HDRパノラマ90%にマッチする光の一貫性
- 素材の反射特性により、フレーム間のばらつきは5%以下
ユーザーテストでは、MSR-VTTデータセットで82.7というCIDErスコアを達成し、Runway Gen-2より11.5ポイント高い。これにより、生成されたビデオ映像は、プロの映画やテレビのプレビューで直接使用することができ、従来の分割スクリーン制作にかかる85%時間のコストを削減することができる。
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
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