ナノバナナのアップデートは、AI イノベーションの歴史的なノードです。 このモデルは、AI 業界のイチジクの葉を明らかにします。 遊べるAIペイントモデルが全て商品の理由ではなく、 ビジネスを理解していないからといって、需要だけを見ているのです! 彼らは顧客のニーズが重要であると信じており、 そこで私はこの要件を満たすことを追求しました。 しかし、この要件を満たすには、強固なビジネス基盤が必要です。 そして巨大なビジネス実行プロセス、全体の道は非常に複雑です。 農業を営む老人がミシュランのキッチンにステーキを作らせるのと同じだ。 大手メーカー:どれもクールでシンプルなインプットと派手なアウトプットを追求しています。 リーダーはとても興奮し、従業員は足を骨折し、効果は割り引かれ、サイクル作成サイクルは膨大でした。 実際、ビジネスの観点からは、解決できる問題は非常に限られており、ビジネスの識別ギャップはモデル製品化の道の紆余曲折につながります。 研究は常に後ろに置き、それを引き起こす可能性のあるトピックの前に置きます。 百年の努力の末、私は半ぶら下がっているものを作りました。 結果:小白は母親を叱り、開業医は母親を叱り、マーケティングアカウントは空に向かって保持され、消費者はほとんどいませんでした。 小規模な工場の同業者:技術力が不十分で、リソースが不十分で、少しのニーズを満たすだけでなく、探求したいという強い欲求が必要であり、技術的な実践のコストが高く、数か月かかり、小さな問題を解決するには莫大な資本コストが必要です。 中には基本を使うものもあり、クマの盲目がご飯を割ったり、消費者がグループを失ってグループを引っ張ったりする。 反復は単に継続的にカバーすることはできません。 結果: 学んだことは退屈で、学ばないことは学ぶのが難しい。 オープンソースの仲間:アプリケーションは77または80回行われ、精神的な世界は満足して開花し、サービスの総額は数十万人ではなく、全員がお金を稼ぎ、オープンソースの作成者にお金を費やしていません。 モデルは一度繰り返され、墓の高さは1フィートで、過去のテクノロジーを繰り返す必要はありません。 結果:道徳的な仲間たちが次々と穴に飛び込み、数人の孤児だけが残った。 ビジネスを理解することは、AIを行うための前提条件です。 2023年にAIを使って絵を描いた理由は、早い段階で言いましたが、 絵コンテを描かなければならなかったので、かなり手間をかけました。 2024年初めに芸能人と写真を撮り、一貫性モデルを育成することが実現した。 1年以上前に利用可能になったシンプルな機能の多くは、 ビジネスを理解していない人は、ビジネスを理解することさえできません。 今日、ナノバナナのすべての機能は、ビジネスの中核に直接つながっています。 彼は単なるモデル技術アップデートではありません。 実際には、さまざまな方法で変更できます。 しかし、このモデルでは、すべてのビジネスキーが一度に開かれます。 実際、ソラはすでに非常に強力です。 しかし、SORA はビジネスをそれほど包括的にカバーしていません。 数か月前、多くのキビ店のサプライヤー、 彼らは皆、ビジネスコンテンツにSORAを使い始めました。 しかし、多くの制限がありますが、モデルの理解から、 オープンソースモデルは技術的なボトルネックであり、 しかし、SORAモデルには、いくつかの事業セグメントがあります。 このモデルのボトルネックになるべきではありません。 簡単な例を挙げると、コナンは手ぶらから花を手にすることに何の問題もありません。 しかし、フィギュアを任せてしまえば、もう1つ手に持つことは非常に難しいです。 ビジネスの観点から見ると、この問題は実際にはまったく難しくありません。 しかし、soraはあなたに最適化されていません。 技術が整っていないからでしょうか? MJのような簡単な操作は実現できないのでしょうか? それはビジネスの理解から完全に逸脱しています。 それでは、MJの別の例を見てみましょう。 このモデルの美的レベルは強いですか? 正直、1年前は、 このモデルを使用して、多視点の衣服モデルを実現できます。 また、シミュレートされた人物の仮想現実のキャラクターの作成もあります。 しかし、技術的な実装は非常にお世辞です。 今のところ、誰もそれができませんでした。 また、このようなことを広めることにも抵抗があります。 しかし、ほとんどの人の視野では、MJモデル自体の能力は見えません。 MJが何を追求しているのかはわかりませんが、 彼らが常にビジネスに近いことをしていることは知っていました。 最適化が不十分で、このモデルに多くの二次修正が加えられています。 繰り返しますが、上記の2つの問題はモデルの能力が悪いということではなく、 それは、あらゆる階層のビジネスニーズに対する会社の理解の欠如です。 Google はそれを証明しており、誰もそれに反論する必要はありません。 立って殴るのは終わりです。