2025年5月19日、bilibili（Bサイト）は最新のアニメーションビデオ生成モデルである「Index-AniSora」をオープンソース化すると発表しました。この革新的な技術は、セカンドライフゲームスタイルのビデオ生成に革命的な進展をもたらしました。Index-AniSoraは、複数のセカンドライフゲームスタイルのビデオクリップをワンクリックで生成可能で、これはアニメ、国産アニメ、漫画アニメ、VTuber、アニメPV、カルタアニメなど多岐にわたります。これによりアニメーションコンテンツの生産効率と品質が大幅に向上しました。

Index-AniSoraの技術原理はBサイトが提案したAniSoraモデルに基づいており、このモデルは2025年の国際人工知能会議IJCAIで受理されました。さらに、Bサイトは二次元ビデオ生成専用の強化学習技術フレームワークを初めて提案しました。これはアニメーションビデオ生成にヒューマンフィードバックを反映させ、生成コンテンツの質を全体的に向上させるもので、最終的な結果が人間の好みに近づくようにします。

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実現面では、Bサイトの研究チームはアニメ分野向けの高品質な報酬データセットを作成しました。このデータセットには30,000件の人間によるアニメーションビデオサンプルが含まれており、ビジュアル外観やビジュアル一貫性という2つの側面からビデオの質を評価しています。視覚的な滑らかさ、動き、魅力、テキストとビデオの一貫性、画像とビデオの一貫性、キャラクターの一貫性など、多くの次元が含まれています。これらの基準に基づき、研究チームはAnimeRewardと呼ばれるアニメーションビデオ生成に特化したマルチ次元高信頼度報酬システムを提案しました。

さらに、研究チームは「ギャップセンシティブプリファレンスオプティマイゼーション（GAPO）」を提案し、正負サンプルペア間のプリファレンスギャップを損失関数に取り入れることで、対齐トレーニングの効率と最終的なパフォーマンスを向上させました。実験結果によると、AnimeRewardとGAPOを最適化したモデルは、複数の評価指標においてベースラインモデルや監督微調整（SFT）モデルよりも優れており、生成されたアニメーションビデオが人間の好みに近いものになっています。

Bサイトのこのオープンソースプロジェクトは、アニメーションビデオ生成分野に新しい技術的進展をもたらし、多くの開発者や愛好家にとって貴重なリソースとツールを提供しました。Index-AniSoraを使えば、ユーザーは好きな漫画をダイナミックなアニメーションに簡単に変換でき、多様なマイナーな画風もサポートされます。これは従来の「プレゼンテーションアニメーション」時代から完全に脱却し、二次元コンテンツクリエイターにとって無限の可能性をもたらします。

URL:

https://github.com/bilibili/Index-anisora/tree/main

モデルリンク:

https://modelscope.cn/models/bilibili-index/Index-anisora

体験リンク:

https://modelscope.cn/studios/bilibili-index/Anisora