オープンソースのText-to-Video AIモデルとは？
オープンソースのText-to-Video AIモデルは、テキスト記述から高品質のビデオシーケンスを生成したり、静止画像を動的なビデオコンテンツに変換したりする、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専門家の混合（MoE）のような高度なアーキテクチャを使用して、自然言語のプロンプトを滑らかで自然なビデオ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ビデオコンテンツを生成、修正、構築することができます。これにより、コラボレーションが促進され、イノベーションが加速し、強力なビデオ作成ツールへのアクセスが民主化され、デジタルストーリーテリングから大規模な企業向けビデオ制作まで、幅広い応用が可能になります。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B
Wan2.2-T2V-A14Bは、Alibabaがリリースした業界初の専門家の混合（MoE）アーキテクチャを持つオープンソースのビデオ生成モデルです。このモデルはテキストからビデオへ（T2V）の生成に特化しており、480Pと720Pの両方の解像度で5秒間のビデオを生成できます。MoEアーキテクチャは、推論コストをほぼ変えずにモデルの総容量を拡大し、ビデオ生成の異なる段階に特化した専門家を特徴としています。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：テキストからビデオへの革新的なMoEアーキテクチャ
Wan2.2-T2V-A14Bは、Alibabaがリリースした業界初の専門家の混合（MoE）アーキテクチャを持つオープンソースのビデオ生成モデルです。このモデルはテキストからビデオへ（T2V）の生成に特化しており、480Pと720Pの両方の解像度で5秒間のビデオを生成できます。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ます。初期段階では全体的なレイアウトを処理するための高ノイズ専門家、後の段階ではビデオの詳細を洗練させるための低ノイズ専門家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、丹念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。前身モデルと比較して、このモデル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、動き、意味、美学にわたる汎化能力が著しく向上し、複雑な動的効果の処理が改善されています。
長所
- 業界初のオープンソースMoEビデオ生成モデル。
- 480Pと720Pの両方の解像度出力をサポート。
- 美的データによる正確な映画的スタイルの制御。
短所
- 5秒間のビデオ生成に限定される。
- 最適なプロンプト作成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
- オープンソースのビデオ生成においてMoEアーキテクチャを開拓し、照明、構図、視覚的美学を正確に制御して映画品質を実現します。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14Bは、専門家の混合（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ビデオ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、最適なレイアウトと詳細の洗練のための革新的なデュアルエキスパートアーキテクチャを備えています。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B：MoEイノベーションによる高度な画像からビデオへの変換
Wan2.2-I2V-A14Bは、AlibabaのAIイニシアチブであるWan-AIがリリースした、専門家の混合（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ビデオ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専門家を、後の段階で詳細を洗練させるためには低ノイズ専門家を採用し、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ています。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、意味を処理する能力が著しく向上し、非現実的なカメラの動きが少ない、より安定したビデオが生成されます。
長所
- 画像からビデオへの業界をリードするMoEアーキテクチャ。
- レイアウトと詳細の最適化のためのデュアルエキスパートシステム。
- 改善された動きの安定性とカメラアーティファクトの削減。
短所
- ビデオ生成には入力画像が必要。
- パフォーマンスは入力画像の品質に大きく依存する。
おすすめの理由
- 静止画像を前例のない安定性と動きのリアリズムで映画的なビデオに変換し、アートワークや写真に命を吹き込むのに最適です。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboは、TeaCacheアクセラレーション版で、ビデオ生成時間を30%短縮します。この14Bパラメータモデルは、革新的な時空間変分オートエンコーダ（VAE）を備えた拡散トランスフォーマーアーキテクチャを使用して720Pの高解像度ビデオを生成し、数千回の人間による評価を通じて最先端のパフォーマンスレベルに達しています。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速720Pビデオ生成
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboは、Wan2.1-I2V-14B-720PモデルのTeaCacheアクセラレーション版で、単一ビデオの生成時間を30%短縮します。Wan2.1-I2V-14B-720Pは、Wan2.1ビデオ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ビデオへの生成モデルです。この14Bモデルは720Pの高解像度ビデオを生成できます。そして、数千回にわたる人間による評価の結果、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、ビデオ生成タスクに強力なサポートを提供します。
長所
- TeaCacheアクセラレーションによる30%高速な生成。
- 720Pの高解像度ビデオ出力品質。
- 人間による評価で検証された最先端のパフォーマンス。
短所
- 出力価格が低いため、慎重なコスト管理が必要。
- 720P出力にはかなりの計算リソースが必要。
おすすめの理由
- 速度と品質の完璧なバランスを提供し、最先端のパフォーマンス基準を維持しながら720Pビデオを30%高速に生成します。
AIビデオモデル比較
この表では、2025年の主要なオープンソースText-to-Video AIモデルを比較します。それぞれに独自の強みがあります。純粋なテキストからビデオへの作成には、Wan2.2-T2V-A14Bが革新的なMoEアーキテクチャを提供します。画像をビデオに変換するには、Wan2.2-I2V-A14Bが高度な動きの安定性を提供します。高速な720P生成には、Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboが最適なパフォーマンスを発揮します。この並べての比較は、特定のビデオ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 | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan-AI | テキストからビデオへ | $0.29/ビデオ | 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-AI | 画像からビデオへ | $0.29/ビデオ | 高度な動きの安定性とリアリズム |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan-AI | 画像からビデオへ | $0.21/ビデオ | 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-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、革新性、パフォーマンス、そしてテキストからビデオへの合成や画像からビデオへの生成における課題解決への独自のアプローチで際立っていました。
純粋なテキストからビデオへの生成では、Wan2.2-T2V-A14Bがその革新的なMoEアーキテクチャと映画的なスタイル制御でリードしています。画像からビデオへのタスクでは、Wan2.2-I2V-A14Bが優れた動きの安定性を提供し、一方でWan2.1-I2V-14B-720P-Turboは30%の速度向上で最速の720P生成を提供します。