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コース概要

混元マルチモーダルの基礎と実験環境の設定

  • 画像・3D・動画用途における混元モデルの機能特性を理解する。
  • クリエイティブ部門や製品チーム、コンテンツ担当者にとって有益な実用的ビジネス事例を見極める。
  • 演習用環境やサンプルアセットの準備、モデルの利用権限を設定する。
  • 最初の生成タスクを試行し、出力結果を確認する。

プロンプト設計とワークフローパターン

  • 一貫性のあるマルチモーダル生成結果が得られるようプロンプトを構築する。
  • テキストプロンプトや参照画像、基本的な入力パラメータを効果的に活用する。
  • 画像・動画・3D生成それぞれに適したワークフローを選定する。
  • 出力品質やビジネス目的を踏まえてプロンプトを修正していく。

画像生成および検証の演習

  • プロンプトに基づきマーケティング素材や製品イメージ、コンセプト図などを制作する。
  • 視覚スタイルや構成要素、内容の一貫性を調整する。
  • 出力結果がビジネス目的に合致しているか品質やブランド適合度を見極める。
  • 承認手続きやその後の利用工程向けに画像データを整理しておく。

動画生成の演習

  • プロンプトや事前準備した素材から短尺映像コンテンツを作成する。
  • 表現スタイルや情景構成、バリエーションの選定を行う。
  • 動画が視聴上明瞭で一貫性があり実用に適しているか確認する。
  • デモンストレーションやコンテンツ制作用途向けに出力映像を整備しておく。

3Dアセット生成の演習

  • テキストまたは画像入力から基本的な3Dモデルを作成する。
  • 形状構造やテクスチャ品質、実用性について確認する。
  • 可視化処理やプロトタイピング、コンテンツパイプライン向けにアセットをエクスポートする。
  • 画像・動画生成と比較し、3D生成が適している場面を見極める。

統合実装・管理運用および次段階への展開

  • 生成されたアセットを簡易アプリやサービス、API経由で配信する手法。
  • マルチモーダル出力を製品開発・コンテンツ制作・レビューの各工程と連携させる方法。
  • 品質確保、ブランドガイドライン遵守、著作権や責任ある利用に関する検証手法。
  • 導入初期の試用ケース設計や社内での展開戦略策定のポイント。

要求

  • AIおよび生成型AIに関する基礎知識があること
  • WebアプリケーションやAPI、一般的な開発ツールの使用経験があること
  • Pythonまたはスクリプト記述の基礎が理解できていること

対象者

  • AI機能を活用した製品開発を行うエンジニア
  • 技術系プロダクトマネージャーやソリューションアーキテクト
  • 画像・動画・3Dコンテンツの制作に携わるイノベーション部門、メディアおよびデジタルチームの担当者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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