オープンソースAI動画生成モデルとは？
オープンソースAI動画生成モデルは、テキスト記述や静止画像からリアルな動画コンテンツを作成するために設計された、専門的な深層学習システムです。拡散トランスフォーマーや混合エキスパート（MoE）システムのような高度なアーキテクチャを使用し、自然言語のプロンプトや視覚的な入力を動的な動画シーケンスに変換します。この技術により、開発者やクリエイターは前例のない自由度で動画コンテンツを生成、修正、構築することができます。これらはコラボレーションを促進し、イノベーションを加速させ、強力な動画作成ツールへのアクセスを民主化し、デジタルコンテンツ作成から大規模な企業向け動画制作ソリューションまで、幅広い応用を可能にします。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14Bは、AlibabaのAIイニシアチブであるWan-AIによってリリースされた、業界初の混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを特徴とするオープンソースの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動画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、初期の動画レイアウトに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低ノイズエキスパートを使用することで、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。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：画像から動画への革新的なMoEアーキテクチャ
Wan2.2-I2V-A14Bは、AlibabaのAIイニシアチブであるWan-AIによってリリースされた、業界初の混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを特徴とするオープンソースの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動画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、初期の動画レイアウトに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低ノイズエキスパートを使用することで、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。先行モデルと比較して、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、美的感覚、意味論の処理能力が著しく向上し、非現実的なカメラの動きが少ない、より安定した動画が生成されます。
長所
- 業界初のビデオ生成用オープンソースMoEアーキテクチャ。
- 推論コストを増加させずにパフォーマンスを向上。
- 複雑な動きと美的感覚の優れた処理能力。
短所
- ゼロからの生成ではなく、静止画像の入力が必要。
- 最適なプロンプトエンジニアリングには技術的な専門知識が必要な場合がある。
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、革新的なデュアルエキスパート処理により、安定した高品質の画像から動画への変換を実現しました。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B
Wan2.2-T2V-A14Bは、Alibabaによってリリースされた、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）の生成に焦点を当てており、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。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：初のオープンソースMoEテキストから動画へのモデル
Wan2.2-T2V-A14Bは、Alibabaによってリリースされた、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）の生成に焦点を当てており、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。初期段階では全体的なレイアウトを処理するために高ノイズエキスパートを、後の段階では動画の詳細を洗練させるために低ノイズエキスパートを特徴としています。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
- 業界初のオープンソースMoEテキストから動画へのモデル。
- 480Pと720Pの両方の動画生成をサポート。
- 美的データのキュレーションによる正確な映画的スタイルの制御。
短所
- 動画の長さが5秒に制限されている。
- 最適な結果を得るには、よく練られたテキストプロンプトが必要。
おすすめの理由
- 初のオープンソースMoEテキストから動画へのモデルとして新境地を開き、映画的なスタイルと複雑な動的効果に対する前例のない制御を提供します。
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モデルは720Pの高解像度動画を生成でき、数千ラウンドの人間による評価を経て、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）を通じて生成能力を強化しています。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速720P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、数千ラウンドの人間による評価を経て、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。このモデルはまた、中国語と英語の両方のテキストを理解し処理することができ、動画生成タスクに強力なサポートを提供します。
長所
- TeaCache高速化により生成時間を30%短縮。
- 人間による評価で検証された最先端のパフォーマンス。
- 720Pの高解像度動画出力能力。
短所
- 14Bパラメータモデルのため、より高い計算要件が必要。
- 主に画像から動画への生成に焦点を当てており、テキストから動画への生成ではない。
おすすめの理由
- 最先端のパフォーマンスと印象的な速度最適化を組み合わせ、最先端の品質基準を維持しながら720Pの動画生成を30%高速化します。
AIモデル比較
この表では、2025年の主要なWan-AI動画生成モデルを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。先駆的なMoE画像から動画への生成には、Wan2.2-I2V-A14Bが画期的なアーキテクチャを提供します。包括的なテキストから動画への作成には、Wan2.2-T2V-A14Bが業界初のMoE機能を提供し、一方、Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboは速度と720Pの品質を優先します。この並べての比較は、特定の動画生成ニーズに適したツー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 | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan-AI | 画像から動画へ | $0.29/Video | MoEアーキテクチャの革新 |
| 2 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan-AI | テキストから動画へ | $0.29/Video | 初のオープンソースMoE T2V |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan-AI | 画像から動画へ | $0.21/Video | 30%高速な720P生成 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B、Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B、そしてWan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboです。これらの各モデルは、先駆的なMoEアーキテクチャから高速な720P動画作成まで、動画生成における課題解決への革新性、パフォーマンス、独自のアプローチで際立っていました。
私たちの詳細な分析によると、特定のニーズに応じて異なるリーダーが存在します。Wan2.2-T2V-A14Bは、業界初のMoEアーキテクチャを備えており、テキストから動画への生成に最適です。最先端のMoE技術を用いた画像から動画への変換では、Wan2.2-I2V-A14Bがこの分野をリードしています。高速で高品質な720P動画生成には、Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboが最高の速度対品質比を提供します。