WAN 2.7とは：仕様、機能、使用方法
優れたAIビデオモデルのほとんどはブラックボックスです。API経由でプロンプトを送信すると、何らかの結果が返ってきて、それが間違っていれば、書き直してやり直すだけです。Wan 2.7は仕組みが異なり、その理由は単純です。オープンソースだからです。オープンソースであるため、ほとんどの場合スキップしてしまうクローズドモデルを制御できます。最初と最後のフレームを正確に設定して、中間部分を自動で処理させることができます。参照画像のグリッドでガイドすることもできます。完成した映像を渡して、変更点を平易な言葉で説明することで編集することも可能です。
それは注目すべき変化です。 ワン2.7 AIビデオを、指示を待って祈るようなものから、ユーザーが主導するものへと進化させる。アリババが開発し、両方の機能をサポートしている。 テキストからビデオへ (NAIST) と 画像からビデオへ; 独自の音声を生成し、 Tagshop AIこのレビューでは、その制御によって実際に何が得られるのか、忍耐が必要な点は何か、そしてどのように実行するのかについて説明します。 Tagshop.
Wan 2.7とは何ですか?
Wan 2.7は、アリババが開発した最新のオープンソースAIビデオモデルです。テキスト、画像、または一連の参照情報を入力すると、音声付きのビデオを生成します。他のAIと一線を画すのは、派手な仕掛けではなく、制作過程の多くの部分をユーザーがコントロールできる点です。
オープンソースであることは、その基盤です。つまり、このモデルはアクセスしやすく、適応性が高く、特定のベンダーのルールに縛られないということです。だからこそ、このモデルを中心にツールや統合機能のコミュニティが成長してきたのです。ほとんどのマーケターにとって、このオープン性は理念よりも結果、つまりより多くのコントロール、より多くの運用場所、そしてより少ない障壁という点で重要です。
Wan 2.2や2.5といった以前のバージョンと比較すると、2.7は制御性と完成度の向上に重点を置いています。オーディオ同期の改善、フレーム制御の信頼性向上、そして映像をゼロから生成するだけでなく、修正やスタイル変更も可能な編集ツールが搭載されています。もはや単に映像を投入するだけの生成ツールではなく、操作するワークスペースとして機能します。
WAN 2.7のコア仕様
| スペック | ワン2.7 |
| Developer | アリババ |
| ライセンス | オープンソース |
| タイプ | テキストからビデオ、画像からビデオ、ビデオからビデオ |
| ネイティブオーディオ | はい、同期あり |
| フレーム制御 | 最初と最後のフレーム |
| 参考ガイダンス | 9グリッド参照入力 |
| 編集 | 指導型、ビデオ対ビデオ |
| クリップの最大長さ | 15s |
| 解像度 | 1080p |
| 対応機器： | Tagshop AI アセットジェネレーター |
Wan 2.7が際立つ理由
1. オープンソースのアクセシビリティ
WAN 2.7はオープンなAPIであり、それによってできることが変わります。クローズドAPIよりも適応性が高く、より多くの場所で動作し、ロックされたモデルよりも早くツールやコミュニティによる修正が集まる傾向があります。 Tagshop AIを使えば、自分で何も設定する必要なく、その柔軟性を得ることができます。
欠点としては、オープンソースであるがゆえに、大手クローズドソース企業に比べて洗練度が劣りがちで、その粗削りな部分が感じられることがある。強力ではあるが、必ずしも洗練されているとは限らない。
なぜ重要なのか：アクセシビリティは大きな利点となる。ワークフローに合わせて柔軟に対応できる高性能なモデルは、見た目が少し良いだけで用途が限定されたモデルよりも優れている。
2. 最初と最後のフレームの制御
これは私がまず最初に人々に勧めたい機能です。Wan 2.7では、ショットの開始フレームと終了フレームを正確に指定するだけで、その間の動きを生成してくれます。動きを記述して期待するのではなく、開始フレームと終了フレームを指定するだけで良いのです。
欠点としては、中間部分の演出は依然としてモデル側の判断に委ねられているため、複雑なトランジションは思い描いた通りに実現するまでに何度か試行錯誤が必要になる場合がある。
なぜこれが重要なのか：これは真の演出制御を可能にするからです。製品発表、変身シーン、そして明確なビフォーアフターのあるあらゆるショットにおいて、両端を設定することで、AIビデオ制作における多くの不確実性を排除できます。
3. 9グリッド参照ガイダンス
Wan 2.7では、単一の参照画像ではなく、グリッド状の参照画像を使って生成を制御できます。これは、被写体、スタイル、色彩、雰囲気など、モデルに求めるものをすべて一度に提示する小さなボードのようなものだと考えてください。
欠点としては、あらゆる参照システムと同様に、整然とした一貫性のある入力が求められる点が挙げられます。乱雑なグリッドでは、結果も曖昧になります。
なぜ重要なのか：参照資料が多いほど、見た目をより厳密にコントロールできるからです。ブランド制作においては、スタイルを維持することが何よりも重要なので、グリッドを活用することで、最初の段階でブランドイメージに沿った仕上がりに近づけることができます。
4. ビデオ間編集および指示に基づく編集
Wan 2.7が単なるジェネレーターではなくなるのはここからです。既存の映像素材を読み込んでスタイルを変更したり（ビデオ・トゥ・ビデオ）、変更したい内容を指示するだけでクリップを編集したりできます（指示ベースの編集）。ジャケットの色を変えたり、背景を入れ替えたり、時間帯を変えたり、すべて言葉で指示できます。
欠点としては、指示の編集が依然として字句通りの解釈に偏っている点が挙げられます。曖昧な要求には曖昧な編集が反映され、複雑な変更は複数のステップに分割する必要がある場合があります。
なぜ重要なのか：単に生成するだけでなく、編集こそが、おもちゃをツールに変える鍵となる。既に持っている映像を修正・調整できる能力があれば、膨大な時間を無駄にするゼロからの再生成というリスクを回避できる。
5. ネイティブオーディオと同期
Wan 2.7は動画に合わせて音声を生成し、同期を維持します。これは非常に便利な機能であり、Wanを音声重視のモデルと同等のレベルに引き上げます。
欠点：これは、音声専門家ではなくワン氏を選ぶ理由にはなりません。会話のリアリティがゲームの全てであれば、他のモデルの方がよりそれを重視しています。本作では、音声は主役ではなく、あくまでも付加的な要素です。
なぜそれが重要なのか：二次的な利点として、同じパスでサウンドを生成することでポストプロダクションの工程が一つ減り、ワン氏の編集ツールと組み合わせることで、作業の大部分を一つの場所で完結させることができる。
Wan 2.7 の使い方 Tagshop AI
最初に一つアドバイスです。Wanは特定の入力に対して高い評価を与えます。コントロール、フレーム、参照、明確な編集指示を多用すればするほど、Wanの動作は良くなるので、長い指示文に頼るよりも、これらの要素を積極的に活用しましょう。
ステップ1. 商品のURLを貼り付けるか、画像をアップロードしてください。
製品のURLを貼り付けて、 Tagshop AIが画像と詳細情報を自動的に抽出します。または、画像や動画を含む最大50個のファイルをアップロードできます。フレーム制御や参照グリッドを使用する場合は、ここに画像を配置しますので、鮮明な画像を選択してください。
ステップ2．WAN 2.7を選択し、設定を行います。
AIモデルメニューからWan 2.7を選択します。プロンプトを入力し、ショットに合ったコントロールを使用します。最初のフレームと最後のフレームを設定したり、参照グリッドを追加したり、既存の映像を指定してスタイルを変更したり編集したりできます。
ステップ3．生成、洗練、公開。
Wan 2.7 は音声付きのビデオを生成します。正しくありませんか？テキスト全体を再生成するのではなく、指示ベースの編集を使用してテキストの特定の詳細を変更します。準備ができたら、Meta または TikTok に直接公開します。 Tagshop AIダッシュボード。
トップワン2.7の試すべきプロンプト
これらはWan氏のコントロール機能に依存しています。なぜなら、その機能こそがWan氏の強みだからです。括弧で囲まれた部分を入れ替えて、まずフレームまたは参照を読み込んでください。
1. 最初と最後のフレームでの製品発表
最初のフレーム：[製品]は影に包まれ、ほとんど見えない。最後のフレーム：同じ製品が完全に照らされ、中央に配置され、ロゴが鮮明に見える。2つのフレームの間を滑らかに切り替え、単一光源の光が画面全体に広がるようにする。製品の形状と色は正確に維持する。
2. 画像から動画への商品展開
アップロードされた商品画像をもとに、反射面上でゆっくりと360度回転するアニメーションを作成してください。スタジオ照明、柔らかな反射、さりげない環境音を使用してください。商品のプロポーションと仕上がりは、元の画像と全く同じにしてください。
3. 9グリッド参照ブランドビデオ
参考グリッドを使用して、表示されている色調、雰囲気、スタイルに合った[ブランド名]の10秒間のブランドクリップを作成してください。[製品名]を、洗練された編集的な環境で紹介してください。全体を通して、参考資料のブランドイメージを維持してください。
4. 動画から動画へのスタイル変更
アップロードされた動画クリップを、温かみのある映画のような雰囲気にリスタイルします。金色を基調とし、粒子感を抑え、コントラストを穏やかにします。元の動きとフレーミングはそのままに、色と雰囲気だけを変更します。
5. 指示に基づく編集
前回のクリップから、背景を明るいスタジオホワイトに変更し、[アイテム]の色を濃いネイビーに変更してください。その他の部分はすべてそのままにしてください。照明は新しい背景に合わせてください。
6. 映画のような製品発表（テキストから動画への変換）
[製品名]の8秒間の映画のようなプロモーションビデオ。暗闇から光へとゆっくりとズームインし、ドラマチックな単一光源、空中に舞う粒子。自信に満ちた高級感のある雰囲気、控えめな環境音。フォトリアルな素材を使用。
7. プレミアムソーシャルリール
[ブランド名]の縦型ソーシャルリール動画。異なる設定で[製品名]をスタイリッシュに捉えた3つの短いショット。アップテンポな映像、軽快な音楽、そして各カットにインパクトのある効果音を使用。最後はロゴで締めくくる。3つの動画すべてで製品のイメージを統一する。
8. 参照グリッドによる連続性
[キャラクター/製品]の参照グリッドを使用して、ショット全体を通して見た目が変わらないクリップを作成します。背景はニュートラルで、動きは自然で、照明は一定です。これは連続性チェックなので、装飾を加えるよりも参照グリッドとの一致を優先してください。
WAN 2.7の主なユースケース
クリエイター向け: 苦労は、予算なしで全てを一人でやること。Wan 2.7 はオープンでオンです Tagshop つまり、制作チームがいなくても真のコントロールが可能になり、編集ツールを使えば、一日かけてクリップを再生成するのではなく、修正するだけで済むということです。
パフォーマンスマーケティング担当者にとっての課題は、十分な数のクリエイティブをテストすることです。フレームコントロールと指示編集機能を使えば、広告のバリエーションを素早く作成し、背景、色、エンディングなどを、毎回ゼロから作成することなく変更できます。
D2Cブランドにとっての課題は、すべての製品に動画を用意することです。画像から動画への変換機能を使えば、既存の製品写真を動画に変換でき、参照グリッドによって各製品が実際のカタログと同じように表示されます。
代理店にとっての課題は、クライアントからの修正依頼です。指示に基づいた編集であれば、「ジャケットを赤くする」「部屋を明るくする」といった指示を、撮り直しや最初からの指示出しではなく、数分で実行できます。
社内ブランドチーム向け：あらゆるアセットにベンダーを使わずにブランドイメージを維持するのは至難の業です。9グリッド参照ガイドはまさにそのために設計されています。ブランドボードを入力するだけで、統一感のあるデザインを維持できます。
ポストプロダクションおよび編集チーム向け：既存の映像素材をどう活用するかが課題となります。ビデオ・ツー・ビデオのリスタイル機能を使えば、新規制作を依頼する代わりに、既存のクリップを再利用したり、リフレッシュしたりできます。
Wan 2.7は他のAIビデオモデルとどう違うのか
あなたが検討しているであろうモデルを公平に比較しました。現時点で詳細を確認できない箇所については、推測ではなく明記しています。
| モデル | Developer | 第３章：濃度 | ネイティブオーディオ | 編集コントロール | 最適な使用例 | 出力スタイル | On Tagshop AI |
| ワン2.7 | アリババ | オープンソースで高度に制御可能なビデオ生成 | はい （セリフ、音楽、効果音を含むネイティブ音声生成） | 素晴らしい （フレーム制御、ビデオ間変換、画像参照、命令編集） | 編集可能な商用ビデオ、製品広告、管理された制作 | 自然で、柔軟性がある | はい |
| クリング3.0 | くしょうしょう | 映画的なストーリーテリングとロングショットの生成 | はい （ネイティブのセリフと効果音） | グッド （カメラの動きとショットレベルの制御） | 短編映画、映画のような広告、ストーリーテリング | 映画の | はい |
| ヴェオ 3 | グーグル | 同期音声による最高のリアリズム | はい （ネイティブの会話、環境音、効果音） | グッド （プロンプトに基づいた編集とシーンの変更） | リアルなコマーシャル、しゃべるキャラクター、プレミアムブランドビデオ | 写実的 | はい |
| シーダンス 2.5 | ByteDance | 長くて一貫性のあるシーンと、強いプロンプトが続く | はい （ネイティブ同期オーディオ） | 素晴らしい （局所的な編集、複数ショットの一貫性、指示に基づいた編集） | 長尺広告、UGC動画、ナラティブマーケティング | 映画の | はい |
| 滑走路 Gen-4 | 滑走路 | プロフェッショナルなAIビデオ編集とキャラクターの一貫性 | いいえ （音声は別途追加） | 素晴らしい （参考画像、マスキング、モーションブラシ、シーン編集） | AIによる映画制作、ポストプロダクション、視覚効果 | フォトリアル／シネマティック | はい |
私のおすすめ： 実際の出力に対する最大限の制御が必要な場合、特に映像を生成するだけでなく編集やスタイル変更を行いたい場合は、Wan 2.7 が最適です。オープンソースベースであるため、最も柔軟なオプションとなっています。ダイアログやマルチショットのストーリーを優先する場合は、Kling 3.0 を使用してください。1 つの長い連続テイクの場合は、Seedance 2 を使用してください。 ヴェオ 3、Runwayの現在の仕様と Tagshop 顧客との電話会議はすぐに始まるので、事前に時間を確保しておきましょう。
Wan 2.7の長所と短所
本当に良いものとは何か
- 真のコントロール：最初と最後のフレーム、参照グリッド、そして平易な言葉で行える編集機能。
- 動画編集機能と説明文編集機能により、単に生成するだけでなく、修正やスタイル変更も可能です。
- オープンソースとは、特定のベンダーの囲い込みではなく、柔軟性と幅広いアクセス性を意味する。
- 同じ処理でネイティブオーディオを録音できるのは、コントロール性に加えて大きな利点です。
まだあなたを必要としているものは何ですか？
- ポーランド製のこの製品は、大型の密閉型モデルに匹敵する性能を持っている。性能は優れているが、箱から出した状態では必ずしも最も美しいとは言えない。
- 入力に敏感です。フレーム制御と参照グリッドは、丁寧な入力には報い、ずさんな入力には罰を与えます。
- 指示の編集は文字通りに行われるため、複雑な変更は複数の手順に分割する必要がある場合があります。
- 音声機能は付加的なものであり、専門分野ではありません。会話の多い作業には、専用モデルの方が適しているかもしれません。
テイクアウェイ
Wan 2.7は、プロンプトボックスとのやり取りにうんざりしている人のためのソフトウェアです。オープンソースを基盤としており、クローズドなソフトウェアでは得られないコントロール機能を提供します。フレームの設定、参照によるガイド、変更内容の説明による完成映像の編集などが可能です。
必ずしも画面上で最も洗練された結果が得られるとは限りませんが、入力内容に気を配ればそれに見合った結果が得られます。しかし、マーケティングロゴよりも制御性と柔軟性を重視するのであれば、現時点で最も操作性の高いAI動画モデルと言えるでしょう。
よくある質問
Wan 2.7は、アリババの最新のオープンソースAIビデオモデルです。テキスト、画像、または既存の映像から音声付きビデオを生成し、最初のフレームと最後のフレームの設定、9グリッド参照入力、指示による編集など、その制御機能が際立っています。 Tagshop AI
バージョン2.7のアップデートは、新しいギミックよりも、コントロール性と完成度の向上に重点を置いています。より優れた音声同期、より信頼性の高いフレーム制御、そしてビデオ間編集や指示ベースの編集といった強力な編集ツールが期待でき、単なるジェネレーターではなく、より本格的な制作ワークスペースのような使い心地になります。
はい。Wanはアリババのオープンソースのビデオモデルであり、それが柔軟性と幅広いアクセス性を実現している大きな理由です。 Tagshop AIを使えば、アセットジェネレーター内でその柔軟性を享受でき、インストールや設定は一切不要です。
Wan 2.7 は以下で利用可能です Tagshop アセットジェネレーターにAIを搭載。製品URLを貼り付けるか、アセットをアップロードし、Wan 2.7を選択して、フレームと参照コントロールを使用して生成し、ダッシュボードからMetaまたはTikTokに公開します。
はい、WAN 2.7は映像と同時に音声を生成し、同期を維持します。これは非常に便利な機能ですが、セリフが中心となる作品では、専用の音声モデルの方がより効果的かもしれません。
はい、そしてそれはこのアプリの最も優れた機能の一つです。ビデオ・トゥ・ビデオ機能を使えば、既にお持ちの映像をリスタイルできますし、指示ベースの編集機能を使えば、クリップ全体を再生成することなく、色や背景などの特定のディテールを分かりやすい言葉で変更できます。
ハンズオンコントロールと映像の編集・スタイル変更機能が必要な場合は、Wan 2.7 を使用してください。ダイアログとマルチショットによるストーリーテリングが必要な場合は、Kling 3.0 を使用してください。どちらも Tagshop AIを使えば、同じ課題に対してそれぞれをテストできます。
UnitXの
Seedance 2.5がリリースされました
