Scaling Synthetic Video Generation Without Cloud Bottlenecks
ケーススタディ自動車

クラウドのボトルネックなしで合成ビデオ生成をスケーリング

課題

自動車メーカーは、シミュレーション向けに大規模な合成ビデオ生成を必要としていました。しかし、クラウドコストが急増し、レンダリングもアジャイル開発には遅すぎるという課題がありました。

主な障害:

  • 高額なクラウドコスト: 高価なGPUインスタンスが予算を圧迫
  • レンダリングの遅延: 遅延が開発スケジュールを引き延ばす
  • スケーラビリティの欠如: クラウド依存のワークフローが拡張性に乏しい

ソリューション

Liquid は、車載ハードウェア上で直接動作する軽量なローカル合成ビデオモデルを構築し、クラウドへの依存を排除しました。

成果

クラウドを使わずにより高速かつ低コストなシミュレーションを大規模に実現しました。

  • レンダリング速度を2倍に向上
  • クラウドコストを70%削減
  • 社内でスケーラブルな合成データ生成を実現
  • クラウド依存の競合他社に対する競争優位性を獲得