目次

• Wan 2.2とは？
• Wan 2.2の主要イノベーション
• Wan 2.1 vs Wan 2.2：アーキテクチャ比較
• パフォーマンスと品質の改善
• 技術仕様
• 実用的な使用と統合
• どのバージョンを選ぶべきか？
• コミュニティとリソース
• まとめ

Wan 2.2とは？

Wan 2.2は、アリババの画期的なAI動画生成技術における最新の進化を表しています。大成功を収めたWan 2.1の後継として、この先進的なモデルは革命的なアーキテクチャの改善と強化された機能を導入し、AIを活用した動画制作の境界を押し広げています。

Wan AI（アリババの一部）によって開発されたWan 2.2は、テキストプロンプトと静的画像を高品質でダイナミックな動画に変換するオープンソースのAI動画生成モデルです。Wan 2.2を際立たせるのは、その革新的なMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャで、計算効率を維持しながらより洗練された動画生成を可能にします。

WanVideo公式サイトは、これらの強力なツールにアクセスするための主要プラットフォームとして継続して機能し、AI動画生成の最先端を求めるユーザーに向けて、Wan 2.1と新しいWan 2.2の両方の機能を提供しています。

Wan 2.2の主要イノベーション

Wan 2.2は、Wan 2.1の機能を大幅に上回る革新的な機能をいくつか導入しています：

効果的なMoEアーキテクチャ

Wan 2.2における最も重要なイノベーションは、そのMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャです。このシステムは、専門化されたエキスパートモデルによってタイムステップ全体でデノイジングプロセスを分割します：

• 高ノイズエキスパート：初期のデノイジング段階で動画の全体的なレイアウトと構造を処理
• 低ノイズエキスパート：後期段階で詳細を洗練し、高品質な出力を保証

このアーキテクチャにより、A14Bモデルは27Bの総パラメータを持ちながら、ステップごとに14Bのみを活性化し、計算コストの比例的な増加なしに劇的にモデル容量を増加させます。

映画レベルの美学制御

Wan 2.2は、以下の詳細なラベルを持つ細心に整理された美学データを組み込んでいます：

• 照明条件と大気効果
• 構図技法とフレーミングスタイル
• コントラストと色調の調整
• 映画的スタイルと視覚的美学

これにより、プロの映画レベルでの動画美学の精密な制御が可能となり、Wan 2.1の機能を大幅に上回ります。

大規模複雑動作生成

トレーニングの改善には以下が含まれます：

• Wan 2.1のトレーニングデータセットと比較して**+65.6%の画像**
• 動作理解の向上のための**+83.2%の動画**
• 複雑な動作と相互作用の処理の大幅な改善
• より長い動画シーケンス全体での時間的一貫性の向上

精密なセマンティック準拠

Wan 2.2は以下の理解を強化しています：

• 複雑なマルチオブジェクトシーン
• 詳細なセマンティック関係
• プロンプトからの創造的意図の復元の改善
• 特定の指示と説明への より良い準拠

Wan 2.1 vs Wan 2.2：アーキテクチャ比較

Wan 2.1アーキテクチャ

Wan 2.1は以下を持つ従来の拡散ベースのアプローチを利用します：

• 動画生成のための標準拡散トランスフォーマー（DiT）
• 効率的な動画エンコード/デコードのためのWan-VAE
• すべてのデノイジング段階を均一に処理する単一モデルアーキテクチャ
• Wan-Benchで0.724のベンチマークスコアを持つ実証済みのパフォーマンス

Wan 2.2アーキテクチャ

Wan 2.2はこれを以下によって革命化します：

• **Mixture-of-Experts（MoE）**専門処理
• 高ノイズと低ノイズ段階のためのデュアルエキスパートシステム
• 特に5Bモデルでの強化圧縮技術
• より良いハードウェアアクセシビリティのための最適化されたVRAM使用

パフォーマンスと品質の改善

動画品質の向上

Wan 2.2は以下の分野で大幅な改善を提供します：

• 動作リアリズム：より滑らかな遷移を持つ複雑な動作の処理の向上
• 時間的一貫性：動画シーケンス全体でのより良いフレーム間コヒーレンス
• 詳細保持：生成プロセス全体での細かい詳細保持の改善
• セマンティック精度：テキストプロンプトのより精密な解釈と実行

効率性の改善

リソース最適化：

• TI2V-5Bモデルは8GBという少ないVRAMのGPUで実行可能
• 高圧縮VAEがメモリフットプリントを削減
• より良いハードウェア利用のための最適化されたワークフロー
• 生成プロセス中のより高速な収束

生成速度：

• TI2V-5Bモデルは、RTX 4090で5秒720P動画を9分未満で生成
• 改善された効率により、同じ時間枠内でより多くの生成が可能
• より良いリソース管理により同時処理が可能

技術仕様

Wan 2.2モデルバリアント

TI2V-5B（ハイブリッドモデル）

• パラメータ：50億
• 機能：Text-to-VideoとImage-to-Videoの両方
• 解像度：720Pサポート
• VRAM要件：最小8GB
• VAE：wan2.2_vae.safetensors（最適化圧縮）

T2V-A14B（Text-to-Video専門家）

• パラメータ：140億アクティブ（MoEで総計27B）
• 専門化：Text-to-Video生成
• 解像度：480Pと720Pサポート
• アーキテクチャ：高ノイズと低ノイズエキスパートモデル

I2V-A14B（Image-to-Video専門家）

• パラメータ：140億アクティブ（MoEで総計27B）
• 専門化：Image-to-Video生成
• 解像度：480Pと720Pサポート
• アーキテクチャ：画像アニメーション用専門エキスパートモデル

ハードウェア要件比較

実用的な使用と統合

ComfyUI統合

Wan 2.2は、ネイティブワークフローサポートでComfyUIと完全統合されています：

1. アップデート要件：ComfyUI Development（Nightly）バージョンが必要
2. ワークフローアクセス：テンプレートを閲覧 → ビデオ → Wan 2.2ワークフロー
3. モデルダウンロード：Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackagedから入手可能

Wan 2.1からの移行

互換性注記：

• 一部のWan 2.1コンポーネント（VAEなど）がWan 2.2ワークフローで使用されています
• 既存のWan 2.1ワークフローは、最適なWan 2.2パフォーマンスのためにアップデートが必要な場合があります
• ComfyUIは移行ガイドとアップデートされたテンプレートを提供

ワークフロー例：

• ハイブリッド5B：video_wan2_2_5B_ti2v.json
• 14B Text-to-Video：video_wan2_2_14B_t2v.json
• 14B Image-to-Video：video_wan2_2_14B_i2v.json

どのバージョンを選ぶべきか？

Wan 2.1を選ぶ場合：

• 広範なコミュニティサポートを持つ実証済みの安定性が必要
• 限られたハードウェア（基本的なコンシューマーGPU）での作業
• 豊富なチュートリアルと確立されたワークフローが必要
• ソーシャルメディアや基本的なコンテンツのための汎用動画を作成
• 既存のツールとワークフローとの最大限の互換性を求める

Wan 2.2を選ぶ場合：

• プロフェッショナルアプリケーションのための最高品質の出力が必要
• 美学制御を必要とする映画的コンテンツを作成
• 複雑な動作シーケンスやマルチオブジェクトシーンでの作業
• モダンハードウェアへのアクセス（8GB+VRAM推奨）
• 最新機能と最先端の機能を求める
• 集約的なプロジェクトのための効率的なリソース使用が必要

ハイブリッドアプローチ：

多くのクリエイターはプロトタイピングにWan 2.1、最終制作にWan 2.2を使用し、ワークフローで両モデルの強みを活用しています。

まとめ

Wan 2.2は、Wan 2.1によって確立された堅固な基盤の上に構築された、AI動画生成技術における大きな飛躍を表しています。Mixture-of-Expertsアーキテクチャの導入、強化されたトレーニングデータ、改善された効率性により、Wan 2.2は最高品質の出力と最新機能を求めるユーザーにとって明確な選択となります。

Wan 2.1は一般的な使用と実証済みの安定性を求める人々にとって優れた選択であり続けますが、Wan 2.2の映画制御、複雑動作処理、リソース効率性におけるイノベーションは、AI動画生成の未来として位置づけています。

動画を向上させたいコンテンツクリエイター、アプリケーションに動画生成を統合する開発者、またはAI機能の最先端を探求する愛好家であっても、Wan 2.2 vs Wan 2.1の比較は、両モデルが異なるニーズと使用ケースに対して強力なソリューションを提供することを示しています。

WanVideo公式サイトを訪問して、両モデルを探索し、あなたの創造的ビジョンと技術要件に最も適合するものを発見してください。