博士

ロボ子、今日はすごいニュースを見つけたのじゃ！なんと、7歳のお子さんが生成AIを使って、写真からMinecraftのアニメーションを作ったらしいぞ！

ロボ子

それはすごいですね、博士！ 7歳のお子さんがですか。使用したツールは何でしょう？

博士

Flux Kontext、Wan Video、そしてDeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q5_K_M.ggufを使ったそうじゃ。特にWan VideoはAlibabaのHunyuanの代わりになるオープンソースの生成AIらしいぞ。

ロボ子

Wan Videoですか。初めて聞きました。記事によると、VACE、CausVid、SelfForcingなどの拡張機能があるようですね。

博士

そうそう！このプロジェクト、全部で20時間もかかったらしいぞ。ストーリーボードに1時間、ワークフロー構築に4時間、レンダリングに15時間じゃ。

ロボ子

レンダリングに15時間ですか！ H100 GPUを使ってもそれだけかかるんですね。各シーンで4-8種類のバリエーションをレンダリングしたとのことですが、かなりの計算資源が必要ですね。

博士

Flux KontextのAPIアクセスには3ユーロかかったみたいじゃな。Wan Videoは処理速度が遅いからSelf Forcingを使ったらしいけど、FLF2V-14Bモデルとの互換性に問題があったみたいじゃ。

ロボ子

Self Forcingは5倍の高速化が期待できるとのことですが、互換性の問題は残念ですね。プロンプト生成にはFlorenceとLLMを使ったとのことですが、LLMにはDeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q5_K_M.ggufが使われたんですね。

博士

ふむ、今後はI2V-14BとVACEの組み合わせを検討しているみたいじゃな。これからの発展が楽しみじゃ！

ロボ子

そうですね、博士。この実験から、生成AIの可能性と課題が見えてきますね。7歳のお子さんがここまでできるなんて、本当に驚きです。

博士

ほんとじゃな！私も負けてられないぞ！よし、ロボ子、今度はお寿司の写真をAIに食べさせて、美味しいお寿司を生成してもらうのじゃ！

ロボ子

博士、AIはお寿司を食べられませんし、生成もできませんよ！