映画プレビジュアライゼーションのためのオープンソースビデオモデルとは？
映画プレビジュアライゼーションのためのオープンソースビデオモデルは、テキスト記述や静止画像から映画のようなビデオシーケンスを生成する特殊なAIシステムです。これらのモデルは、Mixture-of-Experts（MoE）や拡散トランスフォーマーのような高度な深層学習アーキテクチャを使用して、映画制作者が制作前にシーンを視覚化するのに役立つ、滑らかで自然なビデオコンテンツを作成します。これにより、監督や撮影監督は、照明、構図、カメラの動き、複雑なモーションダイナミクスを試すことができ、かつては大手スタジオに限られていた強力なプレビジュアライゼーションツールへのアクセスを民主化します。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B
Wan2.2-T2V-A14Bは、Alibabaがリリースした、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用した業界初のオープンソース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、映画のようなスタイルを正確に制御するために細心の注意を払ってキュレーションされた美的データを使用しています。
Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B：革新的なテキストからビデオへの生成
Wan2.2-T2V-A14Bは、Alibabaがリリースした、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用した業界初のオープンソース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（T2V）へ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張します。初期段階で全体的なレイアウトを処理するための高ノイズエキスパートと、後の段階でビデオの詳細を洗練す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、色に関する詳細なラベルが付いた細心の注意を払ってキュレーションされた美的データを組み込んでおり、映画のようなスタイルのより正確で制御可能な生成を可能にします。前身と比較して、このモデルは大幅に大きなデータセットでトレーニングされており、モーション、セマンティクス、美学全体での汎化能力が著しく向上し、複雑な動的効果をより適切に処理できるようになりました。
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の両方の解像度でビデオを生成。
- 映画のようなスタイル制御のためのキュレーションされた美的データ。
短所
- ビデオの長さは5秒に制限。
- 最適な結果を得るにはプロンプトエンジニアリングの理解が必要。
私たちが気に入っている理由
- 正確な照明、構図、色制御を備えたオープンソースの映画的ビデオ生成の先駆者であり、映画のプレビジュアライゼーションワークフローに最適です。
Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B
Wan2.2-I2V-A14Bは、Mixture-of-Experts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1つです。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、モーションの安定性が向上し、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、Mixture-of-Experts（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1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する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。前身と比較して、Wan2.2は大幅に大きなデータセットでトレーニングされており、複雑なモーション、美学、セマンティクス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減少したより安定したビデオを生成します。
長所
- MoEアーキテクチャを備えた初のオープンソース画像からビデオへのモデル。
- 非現実的な動きを抑え、優れたモーション安定性。
- 推論コストを増加させずにパフォーマンスを向上。
短所
- 最良の結果を得るには高品質の入力画像が必要。
- 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。
私たちが気に入っている理由
- 静止したコンセプトアートを卓越した安定性でダイナミックなビデオシーケンスに変換し、映画のプレビジュアライゼーションや絵コンテアニメーションに最適です。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo
Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboは、TeaCacheによって高速化されたバージョンで、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VAE技術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ます。
Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo：高速HDビデオ生成
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あり、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、何千回も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ます。このモデルは中国語と英語の両方のテキストを理解および処理し、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高速化により30%高速な生成。
- 720Pの高解像度ビデオ出力を生成。
- 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
- 720P生成にはより高い計算要件。
- 主に画像からビデオに焦点を当てており、テキストからビデオではない。
私たちが気に入っている理由
- プロフェッショナルグレードの720Pビデオ生成を卓越した速度で提供し、時間と品質が重要となる迅速な映画のプレビジュアライゼーションワークフローに最適です。
ビデオモデル比較
この表では、2025年の映画プレビジュアライゼーション向け主要オープンソースビデオモデルを、それぞれの独自の強みとともに比較します。テキストベースのコンセプト視覚化には、Wan2.2-T2V-A14Bが先駆的な映画的制御を提供します。絵コンテアニメーションには、Wan2.2-I2V-A14Bが卓越したモーション安定性を提供します。迅速なHDプレビジュアライゼーションには、Wan2.1-I2V-720P-Turboが速度と品質を提供します。この比較は、映画制作者が特定のプレビジュアライゼーションニーズに合った適切なツールを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B | Wan | テキストからビデオ | $0.29/ビデオ | 映画のようなスタイル制御 |
| 2 | Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B | Wan | 画像からビデオ | $0.29/ビデオ | 優れたモーション安定性 |
| 3 | Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turbo | Wan | 画像からビデオ | $0.21/ビデオ | 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、およびWan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P-Turboです。各モデルは、映画のプレビジュアライゼーションの異なる側面で優れていました。それぞれ、映画のようなスタイル制御、モーション安定性、高解像度高速生成です。
スクリプトからのコンセプトからビデオへの作成には、Wan2.2-T2V-A14Bが映画のようなスタイル制御で優れています。絵コンテやコンセプトアートのアニメーションには、Wan2.2-I2V-A14Bが最高のモーション安定性を提供します。速度が重要な迅速なHDプレビジュアライゼーションには、Wan2.1-I2V-720P-Turboが品質を維持しながら30%高速な生成を提供します。