ByteDance、AI 動画コスト削減の三手法と画質維持の重要性を報告

AI 動画の制作コスト削減には主に三つのアプローチがあります。そのうち一つだけが画質を犠牲にしません。

2026年8月11日 北京

AI 動画が本格的な生産フェーズへと移行する中、コスト削減は多くのチームが直面せざるを得ない課題となっています。

フラッグシップモデルは画質の上限を引き上げ続け、一方で軽量モデルも次々と登場しています。かつては「AI 動画の生成コスト」という問題は、計算資源の効率化やモデル能力の進化に伴い自然に解決されると考えられていました。しかし、実際に AI 動画を大規模生産へと導いたチームがすぐに気づいたのは、生成のハードルは下がったものの、請求書（コスト）はそれほど薄くなっていないという事実です。

そこで業界では、AI 動画制作におけるコスト削減を巡り、さまざまな試みが始まっています。

一、コスト削減に向けた三つのアプローチ

まず一つ目は、「より安価な生成モデルの採用」です。

これは最も直接的な方法です。高機能なフラッグシップモデルを、より安価で軽量なモデルに置き換えることで、1 回あたりの生成コストは即座に下がります。画質への要求が厳しくない場合や、とにかく素早くコンテンツを量産したいシーンにおいては、このアプローチには確かに魅力があります。

しかし、その課題も明白です。生成コストを下げることは、往々にして画面の細部、動きの安定性、テクスチャの質感、そして全体的な表現力の低下を意味します。安価なモデルで出力された画像が最終的な納品基準に達しない場合、後工程での修正や作り直し、手作業による処理が必要になります。一見すると生成費用は浮いたように見えても、結局のところ返作業のコストとして戻ってきてしまうのです。

二つ目は、「プロンプトと生成プロセスの最適化」です。

より精度の高いプロンプト、成熟したワークフロー、標準化された生成テンプレートを用いることで、無駄な生成や繰り返しの試行錯誤を減らします。この方法では追加の計算資源が必要なく、ある程度の生産性向上が見込めます。

ただし、これは「無駄を減らす」問題には対処できても、「コスト構造そのものの変革」にはつながりません。プロンプトの最適化は失敗回数を減らすことができますが、1 回の生成ごとに高解像度仕様で実行する限り、試行錯誤の段階でも依然として高額な計算資源を消費し続けるという事実は変わりません。生産プロセスを滑らかにすることはできても、根本的なコスト構造を変えるのは難しいのです。

三つ目は、「高画質処理の工程を後移させる」アプローチです。つまり、まずは低コストで生成を行い、その後で画質向上（アップスケーリング）を行います。

この戦略は「生成」という単一工程のコストを極限まで下げるのではなく、高画質リソースの使用タイミングを再設計するものです。

クリエイティブな探索やバージョン選定段階では、まずは低解像度・低コストで生成を行い、方向性が確定し素材が選ばれた後に、画質向上技術を用いて最終版を高品質な納品基準へと引き上げます。これにより、高額な高解像度計算資源は、すべての試行に費やすのではなく、実際に納品ラインに乗る完成作品に集中投入することが可能になります。

これは火山引擎（Volcengine）の AI MediaKit が提供する画質向上機能による新たな解決策でもあります。その価値は単なる1 回あたりの処理コスト削減にとどまらず、「低解像度生成＋後工程での画質向上」という仕組みを通じて、高画質リソースの使用形態そのものを変革する点にあります。高画質への投資は、もはやすべての生成試行にデフォルトでかかるのではなく、最終的に納品が確定したバージョンに対して集中的に行われるようになります。

この生産プロセスの変化は、コスト構造において最も直接的に現れます。

二、総合コストを最大 80% 削減可能

「低画質生成＋後処理による画質向上」を実際の生産コスト計算に当てはめてみると、その差は非常に明確になります。

例えば、1 本 5 秒の動画を最終的に 1080P で納品する場合、直接 1080P で生成すると 1 本あたりのコストは約 12.39 元となります。一方、まず 480P で生成し、その後 AI MediaKit を用いて画質を向上させて 1080P にするアプローチであれば、総合コストは約 2.44 元となり、全体で約 80% のコスト削減が可能です。

三、コスト削減の底线：画質を大幅に犠牲しないこと

あらゆるコスト削減策において、まず問わねばならないのは「コストを下げた結果、最終的な画質が実際の視聴や業務納品の基準を満たすか」という点です。

コスト圧縮のために画質を低下させ、視聴者が明確に違和感を覚えるレベルにしてしまうと、その分節約できた費用は、完走率の低下やブランドイメージの毀損、あるいは二度手間による再作業といった形で再び失われてしまいます。生産チームにとってのコスト削減目標とは、単に価格を下げることに固執することではなく、適切な投資のもとで安定して納品可能な画質を実現することにあります。

こうした判断に基づき、火山引擎（Volcengine）の AI 動画生産においては、画質とコストを分断して議論するのではなく、それぞれの業務目的に応じたソリューションを提供しています。極限まで画質を求めるシーンでは Seedance の 4K 高画質直接出力が適しており、コストを抑えつつも画質は犠牲にしたくないシーンでは、「低画質生成＋AI MediaKit による画質向上」の組み合わせが最適です。これにより、最終的な画質と総合コストのバランスを最適化できます。

四、生成内容を理解した画質向上こそが、コスト削減かつ画質維持の鍵

低画質生成が最終納品に耐えうるかどうかは、後処理による画質向上が業務レベルの基準まで引き上げられるかにかかっています。

AI MediaKit の画質向上機能の強みは、「生成を理解している」点にあります。生成動画特有の歪みの特徴やコンテンツ構造を深く理解しており、さらに火山引擎の Agentic 画質向上システムを活用することで、「理解・感知・スケジューリング・実行・フィードバック」という閉じたループに基づき、自動的に画質の問題を判断し、最適な処理チェーンをスケジューリングします。

具体的な向上能力としては、AI MediaKit は GenVR などの生成型オペレーターを活用し、低画質段階で失われたテクスチャやディテールを合理的な範囲内で補完します。また、画像と動画の双方向モダリティ能力とフレーム間一貫性アルゴリズムにより、動的な映像の安定性と連続性を保証し、同解像度での向上や任意倍率の超解像など、多様な視覚処理ニーズに対応可能です。

Seedance による生成コンテンツへの深い理解と、生成型ディテール再構築能力を備えることで、AI MediaKit の画質向上機能はコスト削減を実現しつつ、最終的な視聴体験が実際の業務シナリオでも十分に耐えうる品質であることを保証します。

💡 AI MediaKit 画質向上の実測効果：

BEFORE

AFTER

左右滑动查看增强后效果

五、真正的降本，是让每一分投入都用在会被看见的版本上

回到规模化生产的那笔账，成本之所以难以下降，很多时候并不是因为单次生成价格始终居高不下，而是因为高清资源被平均消耗在大量试错和筛选环节中。

真正有效的降本，不应停留在压低生成单价上，而应回到生产链路本身：让低成本生成承担前期探索，让高质量增强服务最终交付。这样，预算才能从无效消耗中释放出来，集中投入到真正产生价值的内容上。

这也正是火山引擎对 AI 视频生产的思路：不是提供一个笼统的“降本方案”，而是让不同业务目标找到更匹配的生产方式——追求极致画质，有原生 4K 的高清直出；追求画质与成本平衡，有懂生成的 AI MediaKit 画质增强。

当高清资源从大规模试错中释放出来，并服务于真正产生价值的内容，AI 视频生产的降本不只是单价下降，而是生产效率和交付质量的共同提升。

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