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画像・動画生成AIシステム開発

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DifFarsion

最終更新日:2026年03月04日

株式会社ウェブファーマー 本社
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画像・動画生成AIシステム開発ならウェブファーマーにお任せください!

ウェブファーマーの画像や動画、3Dモデルを生成ブランド「DifFarsion」。 ウェブファーマーの長年培った画像処理、動画処理、3D処理の技術を用いて画像生成、動画生成、3Dモデル生成を行います。 ・関連論文のリサーチ ・独自diffusionモデル等の実装 ・学習 ・システム構築・deploy

    その他ソフトウェア動画制作
ChatGPT

画像・動画生成AIシステム開発

ChatGPT Image 2026年3月4日 23_13_21.png
ChatGPT Image 2026年3月4日 23_13_21.png
  • 関連リンク - https://web-farmer.net/work/画像系生成モデルの改善案件/

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基本情報

対応領域 ・画像生成AI/動画生成AI/3Dモデル生成AIのシステム開発(要件定義〜学習〜実装〜運用まで) 生成対象(例) ・動画:短尺動画生成、動画の一部生成・編集、スタイル変換 ・3D:3Dモデル生成(用途に応じて方式選定:NeRF/Gaussian Splatting 等) 対応内容(工程) ・関連論文・既存手法の調査/技術選定 ・独自Diffusionモデル等の実装(LoRA/微調整/条件付き生成 など) ・学習・評価(品質指標設計、再現性確保、ハイパラ調整) ・システム構築・デプロイ(API化、Web/業務システム連携、運用設計) 提供形態 ・受託開発/PoC/共同研究/既存システムへの組込み 実行環境 ・クラウド(AWS/GCP/Azure)またはオンプレミス(要件により提案) ・GPU環境での学習・推論に対応 納品物(例) ・学習済みモデル(または推論用パッケージ) ・推論API/UI(必要に応じて) ・学習・評価レポート、設計書、運用手順書

価格情報

価格:個別見積 ・要件(生成対象・品質基準・学習有無・データ状況・運用形態)により変動します。 ・まずはヒアリングの上、概算見積をご提示します。

納期

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用途/実績例

用途(例) ・商品・広告クリエイティブ生成:商品画像のバリエーション生成、背景差し替え、スタイル統一 ・デザイン/企画支援:コンセプトアート生成、ラフ案の大量生成、ムードボード作成 ・動画コンテンツ生成・編集:短尺動画生成、既存動画のスタイル変換・一部生成 ・3D制作支援:3Dモデル生成/復元、テクスチャ生成(方式は要件に応じて選定) ・社内業務効率化:生成AIを既存システムに組み込み、制作フローの省力化 実績例(公開可能範囲) ・画像生成AIアプリ向け ・Diffusion model系の学習(ファインチューニング含む) ・推論コードの高速化・最適化(ボトルネック解析、実装改善、推論パイプライン調整 など) ※詳細はNDAの範囲で共有可能 取り組み/検証実績 ・画像・動画生成分野の最新論文調査〜再現実装 ・GitHub/OSSの生成モデル(Diffusion系等)の検証・改良 ・データ準備〜学習〜評価〜推論API化まで、一連の開発プロセスを社内で検証 ・画像処理・動画処理・3D処理を含むAI/システム開発の受託経験をベースに、要件定義〜運用を含めたプロジェクト推進が可能

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DiFarsion - 画像・動画・3D生成AIシステムの受託開発

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この製品に関するニュース(2)

第2回 World Modelとその周辺

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弊社主催、「第2回 World Modelとその周辺」をオンラインにて開催いたしました。 今回は石井様よりworld modelの提唱者LeCunの最新論文や、弊社代表大政よりDiWAモデルの発表がありました。 発表後に参加者から様々な質問が出て、world modelのアーキテクチャ、最新の動向、3d表現や未来予測へのworld model適応可能性など様々な議論がなされました。

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第1回 World Modelとその周辺を開催しました。

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2026年1月27日にオンラインにて「第1回 World Modelとその周辺」を開催しました。 World Model、フィジカルAI、Vision Foundation Modelに関して理解を深めることが目的の勉強会です。 第1回の今回は world model, フィジカルAIの全般的な内容に続き、代表大政から VGGT model, NWM modelとその後について発表がなされました。 多くの方にご視聴いただきました。

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当社は人工知能開発事業をはじめ、人工知能に関する自社プロダクトを展開しております。 【来歴】 2013年よりDeep Learningにシフトし、CNNやRNNの改良に取り組む。 2015年4月にGoogle Tensorflowより先行する形でDeep Learningフレームワーク「DeepFarm」を発表。 2016年より日本最大の人工知能コミュニティ「全能アーキテクチャ」の開発部にてAIの最新モデルを研究開発。 https://wba-initiative.org/1472/ 2017年より大手N社など、多くの企業のAIシステムを研究開発。 開発以外にもAIコンサルティング、AI系セミナーの開催、大学での講義などを実施。 【受賞】 2016年 人工知能ハッカソン in メディア工房 優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ 第3回AIエッジコンテスト・アルゴリズム部門 銅メダル 【著作】 GANディープラーニング実装ハンドブック(秀和システム) その他AI系、データ分析系の本5つで監修・レビュー

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