定義
動画トークナイザとは、動画を時空間パッチや離散的なトークン列に変換し、生成AIモデルが扱える形式にする技術のこと。
動画トークナイザ (Video Tokenizer)とは（詳しく解説）
動画生成AIでは、動画をピクセルのまま扱うと計算量が膨大になるため、フレームを時空間パッチに分割し、VAEやトランスフォーマーで離散・連続トークンに圧縮してから学習・推論する手法が業界標準として広く採用されているとされる。SoraやRunway Gen-3など主要モデルの多くがこの方式を採用しているとされる。2026年時点の実運用では、トークナイザの圧縮率が高いほど生成速度とコストは下がるが、動きの滑らかさや細部のディテールが失われやすく、特に高速な動きや文字表示を含む映像で破綻が目立つ落とし穴がある。現場でツールを選ぶ際は、解像度や尺の長さだけでなく、圧縮方式が生成コストと画質のどちらに寄っているかを確認することが重要とされる。API課金は生成した動画の秒数やトークン量に応じた従量制が一般的で、相場感を把握したうえで用途に応じた解像度設定をすることがコスト管理の鍵になるとされる。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「動画トークナイザ (Video Tokenizer)とは」 https://aipicks.jp/glossary/video-tokenizer
動画トークナイザ (Video Tokenizer)の使用例
- Runway Gen-3でトークナイザの圧縮率設定を確認し、解像度と生成コストのバランスを調整する運用例。
- 長尺動画をトークン化した際にディテール崩れが出た場合、フレームレートを落として再エンコードする対処例。
