動画要約のためのオープンソースモデルとは？
動画要約のためのオープンソースモデルは、テキスト記述や静止画像などの様々な入力から動画コンテンツを生成、処理、変換できる特殊なAIシステムです。混合エキスパート（MoE）や拡散トランスフォーマーのような高度なアーキテクチャを使用し、これらのモデルは動的なビデオシーケンスを作成し、画像を動画コンテンツに変換し、複雑な視覚的物語を扱うことができます。これらは協力を促進し、革新を加速させ、強力な動画作成ツールへのアクセスを民主化し、コンテンツ作成からエンタープライズ向け動画ソリューションまで、幅広いアプリケーションを可能にします。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B
Wan2.2-T2V-A14Bは、アリババがリリースした、業界初の混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを持つオープンソースの動画生成モデルです。このモデルはテキストから動画へ（T2V）の生成に特化しており、480Pと720Pの両方の解像度で5秒間の動画を生成できます。MoEアーキテクチャは、推論コストをほぼ変えずにモデル容量を拡大し、異なる生成段階に特化したエキスパートを備えています。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：革新的なテキストからの動画生成
Wan2.2-T2V-A14Bは、アリババがリリースした、業界初の混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを持つオープンソースの動画生成モデルです。このモデルはテキストから動画へ（T2V）の生成に特化しており、480Pと720Pの両方の解像度で5秒間の動画を生成できます。MoEアーキテクチャを導入することで、推論コストをほぼ変えずにモデルの総容量を拡大しています。初期段階で全体のレイアウトを処理するための高ノイズエキスパートと、後の段階で動画の詳細を洗練させるための低ノイズエキスパートを備えています。さらに、Wan2.2は照明、構図、色彩に関する詳細なラベルが付いた、綿密にキュレーションされた美的データを取り入れており、より正確で制御可能な映画的スタイルの生成を可能にしています。
長所
- 動画生成のための初のオープンソースMoEアーキテクチャ。
- 480Pと720Pの両方の解像度で動画を生成。
- 動き、意味論、美学にわたる汎化性能の向上。
短所
- 動画の長さが5秒に制限されている。
- 最適な実装には技術的な専門知識が必要。
おすすめの理由
- オープンソースの動画生成においてMoEアーキテクチャを開拓し、テキストから動画へのアプリケーションにおいて費用対効果の高い推論を維持しながら、優れた品質を実現しました。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14Bは、アリババのAIイニシアチブであるWan-AIがリリースした、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを特徴とする業界初のオープンソース画像から動画への生成モデルの一つです。このモデルは、テキストプロンプトに基づいて静止画像を滑らかで自然なビデオシーケンスに変換することに特化しており、安定性が向上し、非現実的なカメラの動きが減少しています。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：高度な画像から動画への変換
Wan2.2-I2V-A14Bは、アリババのAIイニシアチブであるWan-AIがリリースした、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを特徴とする業界初のオープンソース画像から動画への生成モデルの一つです。このモデルは、テキストプロンプトに基づいて静止画像を滑らかで自然なビデオシーケンスに変換することに特化しています。その主要な革新はMoEアーキテクチャであり、初期のビデオレイアウトには高ノイズエキスパートを、後の段階で詳細を洗練させるためには低ノイズエキスパートを使用し、推論コストを増加させることなくモデルのパフォーマンスを向上させます。前身モデルと比較して、Wan2.2は大幅に大規模なデータセットでトレーニングされており、複雑な動き、美学、意味論を扱う能力が著しく向上しています。
長所
- 画像から動画への生成における先駆的なMoEアーキテクチャ。
- 複雑な動きと美学の処理能力が向上。
- 推論コストを増加させずにパフォーマンスを向上。
短所
- 最適な結果を得るには高品質の入力画像が必要。
- 複雑なアーキテクチャには専門のハードウェアが必要な場合がある。
おすすめの理由
- 静止画像を前例のない滑らかさとリアリズムで動的な動画コンテンツに変換し、創造的なストーリーテリングやコンテンツの強化に最適です。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboは、Wan2.1-I2V-14B-720PモデルのTeaCache高速化バージョンで、単一動画の生成時間を30%削減します。この14Bパラメータモデルは720Pの高解像度動画を生成し、数千回の人による評価を通じて最先端のパフォーマンスレベルを達成しています。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速HD動画生成
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboは、Wan2.1-I2V-14B-720PモデルのTeaCache高速化バージョンで、単一動画の生成時間を30%削減します。Wan2.1-I2V-14B-720Pは、Wan2.1動画基盤モデルスイートの一部である、オープンソースの高度な画像から動画への生成モデルです。この14Bモデルは720Pの高解像度動画を生成できます。そして、数千回の人による評価を経て、このモデルは最先端のパフォーマンスレベルに達しています。拡散トランスフォーマーアーキテクチャを利用し、革新的な時空間変分オートエンコーダ（VAE）、スケーラブルなトレーニング戦略、および大規模なデータ構築を通じて生成能力を強化しています。
長所
- TeaCache高速化により生成速度が30%向上。
- 720Pの高解像度動画出力品質。
- 人による評価で検証された最先端のパフォーマンス。
短所
- 相当な計算リソースが必要。
- 画像から動画への変換のみに限定。
おすすめの理由
- 速度と品質の完璧なバランスを提供し、制作ワークフローにおいて大幅な時間節約を実現しながら、プロ級の720P動画生成を可能にします。
動画生成モデルの比較
この表では、2025年の主要なオープンソース動画生成モデルを比較します。それぞれが動画要約と作成において独自の強みを持っています。Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14BはMoEアーキテクチャによるテキストから動画への生成に優れ、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14Bは画像から動画への変換を開拓し、Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboは高速な高解像度動画生成を提供します。この並列比較は、特定の動画作成ニーズに適したモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | 価格（SiliconFlow） | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan | テキストから動画へ | $0.29/動画 | 初のオープンソースMoEアーキテクチャ |
| 2 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan | 画像から動画へ | $0.29/動画 | 高度な動きと美学の処理 |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan | 画像から動画へ | $0.21/動画 | 30%高速なHD生成 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B、そしてWan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboです。これらのモデルはそれぞれ、テキストから動画への作成から高品質な画像から動画への変換まで、動画生成の課題を解決するための革新性、パフォーマンス、独自のアプローチで際立っていました。
私たちの分析によると、特定のニーズに応じて異なるリーダーが存在します。Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14Bは、その先駆的なMoEアーキテクチャにより、テキストから動画への生成に最適です。動きの処理が強化された画像から動画への変換には、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14Bが優れています。高速で高解像度の動画生成には、Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboが最高の速度対品質比を提供します。