Wan 2.1 AI映像ジェネレーター

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Wan 2.1の概要と特徴紹介

Wan 2.1は、Wan-AIが2025年2月にリリースしたオープンソースの映像生成モデルです。最新技術を駆使し、自然な動きや映像効果を高精度に再現可能な次世代の生成AIとして注目を集めています。 Wan 2.1は、映像クリエイター、映像編集者、マーケティング担当者など、プロフェッショナルからクリエイティブ業務に関わるあらゆる方に向け開発されたツールです。テキストからの映像生成はもちろん、画像・映像を起点とした編集にも対応しており、映画品質のビジュアルと物理的整合性を兼ね備えた表現を実現できます。高精度な動きとリアルな描写により、Wan 2.1は次世代のコンテンツ制作を可能にします。

Wan 2.1の主な機能と活用事例

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映像効果を直結適用

Wan 2.1では、生成時にビジュアルエフェクトを直接組み込むことが可能です。従来のようにポストプロダクションの手間は不要で、粒子演出や動的タイポグラフィ、幻想的な光の軌跡などを自然に映像に統合できます。さらにWan 2.1は中国語・英語テキストも動画内に同時に描画可能で、タイトル演出や非現実的な場面構成でも高い一体感が得られます。動画デザインに奥行きと表現力を求める方にとって、Wan 2.1は理想的なツールです。

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多層的な動き解析

Wan 2.1は、複雑な動作や自然な動きの再現に圧倒的な精度を誇ります。スポーツシーンの高速なアクションから、動物の有機的な挙動まで、フレーム間の流れを一貫して美しく保ちます。Wan 2.1は時間的整合性を重視し、ダンスや運動の滑らかなモーションも高品質に表現。動画生成AIの中でも、表現力と自然さを両立できる点がWan 2.1の大きな特長です。

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物理法則に忠実な描写

Wan 2.1の革新的な物理シミュレーション機能により、流体の粘性や素材のたわみといった細部まで現実と見まがう精度で再現可能です。重力や光の屈折、表面への力の影響を自然に映像へ落とし込み、ファンタジーな設定でもリアリティを損ないません。制作するあなたのコンテンツに、物理的に説得力ある映像演出を加えたいなら、Wan 2.1は最良の選択肢です。Wan 2.1が描く現実味は、視聴者の没入感を圧倒的に高めます。

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映画並みの映像美

Wan 2.1は、3Dアニメやインクアートのような抽象表現から、極めてリアルなクローズアップ撮影まで、多彩な映像スタイルに柔軟に対応できます。照明エンジンがシーン別に自動でシャドウ・被写界深度・色調整を行い、映画のようなルック&フィールを実現。Wan 2.1を使えば、インディーズ風のラフな質感からPixarのような緻密な表現まで自在です。作風に合わせた動画制作を効率的に実現したい方にとって、Wan 2.1は強力な味方です。

Frequently Asked Questions

Wan 2.1とは何ですか?

Wan 2.1は、Alibabaがオープンソースで開発したWan動画生成AIモデルであり、高品質なAI動画を生成するための先進的な手法を取り入れています。このモデルは、リアルな動きを実現する拡散技術を活用し、英語と中国語の両方に対応したテキスト生成が可能です。モデルファミリーは以下の通りです:

  1. T2V-14B:詳細な480p/720p動画を生成する大型のテキスト→動画モデル(パラメータ数14B)。
  2. T2V-1.3B:約8GB VRAMがあれば動作する、軽量で効率的なテキスト→動画モデル。
  3. I2V-14B-720P:静止画像をプロ品質の720P動画に変換する画像→動画モデル。
  4. I2V-14B-480P:480P用に軽量化された画像→動画モデルで、ハードウェア負荷を抑えつつ品質も維持します。Wan 2.1はこのように、性能と用途に応じた複数のバリエーションを提供しています。

Wan 2.1の使い方を教えてください。

Wan 2.1を使う方法は主に3つあります。

  1. RunComfy AI Playgroundを使ってオンラインで利用: RunComfy AI Playgroundにアクセスし、「Wan 2.1」を選びます。テキストプロンプトを入力するか、画像をアップロードして、解像度や再生時間を設定したうえで動画生成を開始してください。簡単な操作で高品質なAI動画を生成できます。

  2. RunComfy ComfyUIを通して利用: ComfyUI Wan 2.1 ワークフローにアクセスすると、事前に設定された環境でWan 2.1をすぐに使うことができます。テキスト入力または画像アップロードで快適に動画を生成できます。

  3. ローカル環境でWan 2.1を実行: GitHubからWan 2.1リポジトリをクローンし、依存パッケージをインストールしたうえで、使用するモデル(T2V-14B、T2V-1.3B、I2V-14B-720P、またはI2V-14B-480P)をダウンロードしてください。その後、generate.pyなどのスクリプトを用いて動画生成が可能です。

Wan 2.1を実行する方法を教えてください。

Wan 2.1を実行するには、以下の方法があります:

  1. RunComfy AI Playgroundを利用する場合: RunComfy AI Playgroundにログイン後、「Wan 2.1」モデルを選択します。テキスト→動画(T2V)生成にはプロンプトを入力し、画像→動画(I2V)には画像をアップロードします。解像度や時間などの設定を調整して生成を開始すれば、Wan 2.1による高精度動画を簡単にプレビュー・ダウンロードできます。

  2. RunComfy ComfyUIを利用する場合: Wan 2.1 ComfyUI ワークフロー、またはWan 2.1 LoRAワークフローを選びます。インターフェース内でテキストや画像を入力し、LoRAモデルでスタイルを調整することも可能です。設定を終えたら動画生成を実行して最終成果物をダウンロードしてください。

Wan 2.1でLoRAを使うにはどうすればいいですか?

Wan 2.1ではLoRA(低ランク適応)を使うことで、スタイルや動き、アート表現を細かくカスタマイズ可能です。モデル全体を再学習しなくても短時間で微調整できます。

  1. RunComfy AI Playground:現在、Wan 2.1のLoRA対応は近日中に提供予定です。

  2. RunComfy ComfyUI:こちらのページでWan 2.1 LoRAをそのまま利用できます→ Wan 2.1 LoRA カスタマイズAI動画生成。設定済みの環境が用意されており、自分で用意したLoRAモデルのアップロードも可能です。

Wan 2.1のLoRAを学習させるにはどうすればいいですか?

Wan 2.1向けのLoRAモデルは、他の拡散モデルと同様の手順で学習できます。

  1. データ準備:画像(またはショート動画)と、それを説明するキャプション入りのテキストファイルを揃えます。すべてのキャプションには一貫したトリガーワードを入れることで、モデルが狙い通りの概念を学習しやすくなります。

  2. 環境構築と設定:diffusion-pipeなどの学習フレームワークで、"wan_video.toml"のような設定ファイル(学習率、エポック数、ネットワークランクなど)を記述します。

  3. 学習実行:設定が整ったら、deepspeedなどを使ってLoRAパラメータをWan 2.1の基盤モデルに上書きする形で学習を進めます。

  4. 学習完了後:生成されたLoRAチェックポイント(.safetensorsファイル)は、Wan 2.1の動画生成ワークフローに組み込むことができます。

Wan 2.1用のLoRAモデルはどこで入手できますか?

Wan 2.1向けのLoRAモデルは、Hugging Faceのコミュニティによって共有されています。たとえばこちら:Wan2.1 14B 480p I2V LoRAs。自分のWan 2.1ワークフローに組み入れて、スタイルやディテールの調整ができます。

Wan 2.1を使用する際に必要なVRAMはどれくらいですか?

Wan 2.1には複数のモデルがあり、必要なVRAMはバージョンによって異なります。

T2V-14BやI2V-14Bなどの大型モデルでは、高品質な720p動画(5秒)を生成するために、NVIDIA RTX 4090クラスのハイエンドGPUが推奨されます。標準的な設定で約12GBのVRAMが必要で、最適化を行えば480pの8秒動画まで対応可能です。

一方、低リソースでの運用を想定したT2V-1.3Bは、約8.19GBのVRAMで動作し、コンシューマー向けGPUでも効率的に480pの動画生成が可能です。Wan 2.1を使う目的や環境に応じてモデルを選ぶことが大切です。

RTX 3090で動作するWan 2.1モデルはどれですか?

NVIDIA RTX 3090は24GBのVRAMを備えており、Wan 2.1のT2V-1.3Bモデルをストレスなく動作させることができます。T2V-1.3Bは推論時に約8.19GBのVRAMを使用するため、RTX 3090との相性は非常に良好です。

一方、より大規模なWan 2.1 T2V-14Bモデルについては、RTX 3090でも動作可能な例がありますが、処理負担は大きく、VRAMの最適利用(例えばモデルオフロードや最適化前提)などが必要になります。そのため、安定稼働を求める場合はT2V-1.3Bがおすすめです。

Wan 2.1動画を動作させるために必要なハードウェアは何ですか?

Wan 2.1を動かすための要件はモデルごとに異なります。T2V-1.3Bは約8GBのVRAMで動作するよう最適化されており、一般的なコンシューマーGPUでも480p動画をスムーズに生成可能です。

対して、より高画質な720p動画を求めるT2V-14Bモデルは、14Bのパラメータを処理するために、高性能GPUが必要です。自宅に高スペックなPCがない場合でも、RunComfy AI Playgroundを使えば、Wan 2.1を無料で試すことができるため、高価なハードウェアなしでも利用できます。

Wan 2.1をコストを抑えてクラウドで動かすにはどうすればいいですか?

Wan 2.1をクラウド上で安価に実行するには、RunComfyのサービスが最適です。

  1. RunComfy AI Playground:新規ユーザーには無料クレジットが提供され、Wan 2.1を含むさまざまなAIツールを無償で体験できます。

  2. RunComfy ComfyUI:こちらでは、Wan 2.1のワークフローおよびWan 2.1 LoRAが全て事前構成された状態で提供されているため、すぐに作業を開始できます。

さらにT2V-1.3Bのような軽量モデルを選び、モデルの量子化や--offload_model Trueフラグによる最適化を行うことで、VRAM使用量とクラウド費用を大幅に抑えることが可能です。

Wan 2.1 AIで画像から動画を作る方法を教えてください。

Wan 2.1は、テキスト→動画だけでなく、画像→動画(I2V)にも対応しています。静止画像とアニメーション内容を説明するプロンプトを入力すれば、モデルが時空間的に自然な動きで画像をアニメーション化してくれます。

  1. ローカルで実行:コマンドラインで-task i2v-14Bを指定し、画像パスとプロンプトを一緒に指定します。(例-image examples/i2v_input.JPG)。

  2. RunComfy ComfyUI:Wan 2.1ワークフローを使えば、画像→動画の生成が直感的に行えます。

  3. RunComfy Playground:画像→動画モードを選択すれば、すぐにスタートできます。Wan 2.1はクリエイティブな表現に柔軟に対応します。

Wan 2.1で生成できる動画の最大長はどれくらいですか?

Wan 2.1では、最大で81フレームまでの動画生成に最適化されています。一般的なフレームレート(例:16FPS)で換算すると、約5秒の動画になります。

フレーム数は「4n+1」の法則(例:81フレーム)に従っており、この制約により、品質と時間的整合性のバランスが取れるよう調整されています。一部ユーザーは100フレーム以上を試していますが、標準的な設定では81フレームが最も安定して高品質な出力が得られます。

Wan 2.1の動画生成はどんなプロジェクトに適していますか?

Wan 2.1は、テキスト→動画、画像→動画、さらには動画編集にも対応しており、非常に幅広いクリエイティブ用途に適しています。ソーシャルメディア投稿、教育資料、広告コンテンツなど、さまざまなシーンで活用できます。

自然な動き、視認性の高いテキスト、柔軟なスタイル調整などが特徴で、特に短編のプロモーションや情報発信に最適です。複雑なセットアップ不要で、Wan 2.1はコンテンツクリエイターにとって非常に実用的なAI動画生成ツールです。

Wan 2.1をComfyUIで使う方法は?

Wan 2.1はComfyUIを通して簡単に利用可能で、テキスト→動画や画像→動画制作がすぐに行えます。

以下が対応するリンクです:

  1. Wan 2.1 in ComfyUI
  2. Wan 2.1 LoRA in ComfyUI

RunComfyが提供するこの環境では、Wan 2.1の必要モデルが全て事前ダウンロードされており、追加設定は不要です。誰でもすぐに高品質なAI動画制作を始められます。