[{"data":1,"prerenderedAt":828},["ShallowReactive",2],{"blog-posts":3},[4],{"id":5,"title":6,"body":7,"description":817,"extension":818,"meta":819,"navigation":823,"path":824,"seo":825,"stem":826,"__hash__":827},"blog/blog/what-is-wan-2-2/ja.md","Wan2.2を理解する：AI動画作成の次世代",{"type":8,"value":9,"toc":784},"minimark",[10,15,19,23,27,30,33,36,39,42,45,48,51,54,57,60,83,86,91,105,109,123,127,141,145,148,151,187,190,209,212,266,273,276,279,310,313,341,344,348,351,355,407,413,430,434,437,484,487,490,494,523,591,594,597,611,663,666,670,673,693,696,699,719,722,725,728,731,734,737,740,754,757,760,774,780],[11,12,14],"h1",{"id":13},"wan22の探索革新的なai動画生成技術","Wan2.2の探索：革新的なAI動画生成技術",[16,17,18],"p",{},"人工知能動画制作の世界は、Wan2.2の登場により変革されました。これは生成動画技術における重要な飛躍を表しています。この最先端プラットフォームは革新的なアーキテクチャデザインと強化された機能を組み合わせ、AI駆動コンテンツ作成へのアプローチを再定義します。",[20,21,22],"h2",{"id":22},"主要な技術革新",[24,25,26],"h3",{"id":26},"高度なエキスパートアーキテクチャシステム",[16,28,29],{},"Wan2.2は、動画生成ワークフロー専用に設計された洗練されたMixture-of-Experts（MoE）フレームワークを実装しています。この知的システムは、動画作成プロセスの異なる段階を処理する専門的なエキスパートネットワークを採用し、計算効率を保持しながらモデルの容量を効果的に倍増させます。",[24,31,32],{"id":32},"プロフェッショナルグレードの視覚品質",[16,34,35],{},"プラットフォームは、照明、フレーミング、コントラストレベル、カラーグレーディングを含む映画撮影要素の包括的な注釈を持つ、厳選された美的データセットを組み込んでいます。この強化により、ユーザーは視覚スタイリングの精密な制御を実現し、カスタマイズ可能な芸術的特性を持つコンテンツを作成できます。",[24,37,38],{"id":38},"強化されたモーション合成",[16,40,41],{},"広範なデータセット拡張に基づき—画像コンテンツが65.6%増加、動画素材が83.2%成長—Wan2.2は、様々な評価メトリクスでモーション生成、意味理解、美的品質において優れた性能を実証します。",[24,43,44],{"id":44},"最適化された高解像度処理",[16,46,47],{},"プラットフォームは、高度なWan2.2-VAE圧縮システムを使用した合理化された5Bパラメータモデルを特徴とし、16×16×4という驚異的な圧縮比を実現します。このモデルは、RTX 4090グラフィックスカードを含む一般消費者向けハードウェアでアクセス可能にしながら、24fps性能で720P解像度でのtext-to-videoとimage-to-video生成の両方を提供します。",[20,49,50],{"id":50},"モデル仕様と性能",[16,52,53],{},"我々のフラッグシップT2V-A14Bモデルは、480Pと720P解像度の両方で5秒間の動画作成を可能にします。MoEアーキテクチャで構築され、優れた動画生成品質を提供し、我々の独自のWan-Bench 2.0評価フレームワークでの複数の評価基準において主要な商用ソリューションを上回ります。",[20,55,56],{"id":56},"最近の開発状況",[24,58,59],{"id":59},"最新アップデート",[61,62,63,71,77],"ul",{},[64,65,66,70],"li",{},[67,68,69],"strong",{},"2025年7月28日","：Wan2.2の包括的な推論コードとモデル重みをリリース",[64,72,73,76],{},[67,74,75],{},"コミュニティ統合","：ComfyUIとDiffusers互換性の継続的な開発",[64,78,79,82],{},[67,80,81],{},"マルチプラットフォームサポート","：様々なハードウェア構成に対する強化されたデプロイメントオプション",[24,84,85],{"id":85},"開発ロードマップ",[87,88,90],"h4",{"id":89},"text-to-video機能","Text-to-Video機能",[61,92,93,96,99,102],{},[64,94,95],{},"✅ A14Bと14Bモデル用のマルチGPU推論実装",[64,97,98],{},"✅ 完全なモデルチェックポイントが利用可能",[64,100,101],{},"🔄 ComfyUIプラグイン統合",[64,103,104],{},"🔄 Diffusersフレームワーク互換性",[87,106,108],{"id":107},"image-to-video機能","Image-to-Video機能",[61,110,111,114,117,120],{},[64,112,113],{},"✅ A14BモデルのマルチGPU推論サポート",[64,115,116],{},"✅ モデルチェックポイントにアクセス可能",[64,118,119],{},"🔄 ComfyUI統合進行中",[64,121,122],{},"🔄 Diffusersサポート開発",[87,124,126],{"id":125},"ハイブリッドtext-image-to-video","ハイブリッドText-Image-to-Video",[61,128,129,132,135,138],{},[64,130,131],{},"✅ 5BモデルのマルチGPU推論",[64,133,134],{},"✅ チェックポイント利用可能",[64,136,137],{},"🔄 ComfyUI互換性",[64,139,140],{},"🔄 Diffusers統合",[20,142,144],{"id":143},"wan22を始める","Wan2.2を始める",[24,146,147],{"id":147},"システム要件とセットアップ",[16,149,150],{},"プロジェクトリポジトリのクローンから始める：",[152,153,158],"pre",{"className":154,"code":155,"language":156,"meta":157,"style":157},"language-bash shiki shiki-themes github-light github-dark","git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git\ncd Wan2.2\n","bash","",[159,160,161,177],"code",{"__ignoreMap":157},[162,163,166,170,174],"span",{"class":164,"line":165},"line",1,[162,167,169],{"class":168},"sScJk","git",[162,171,173],{"class":172},"sZZnC"," clone",[162,175,176],{"class":172}," https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git\n",[162,178,180,184],{"class":164,"line":179},2,[162,181,183],{"class":182},"sj4cs","cd",[162,185,186],{"class":172}," Wan2.2\n",[16,188,189],{},"必要な依存関係をインストール（PyTorch 2.4.0以上が必要）：",[152,191,193],{"className":154,"code":192,"language":156,"meta":157,"style":157},"pip install -r requirements.txt\n",[159,194,195],{"__ignoreMap":157},[162,196,197,200,203,206],{"class":164,"line":165},[162,198,199],{"class":168},"pip",[162,201,202],{"class":172}," install",[162,204,205],{"class":182}," -r",[162,207,208],{"class":172}," requirements.txt\n",[24,210,211],{"id":211},"利用可能なモデルバリアント",[213,214,215,231],"table",{},[216,217,218],"thead",{},[219,220,221,225,228],"tr",{},[222,223,224],"th",{},"モデルタイプ",[222,226,227],{},"リポジトリリンク",[222,229,230],{},"機能",[232,233,234,246,256],"tbody",{},[219,235,236,240,243],{},[237,238,239],"td",{},"T2V-A14B",[237,241,242],{},"🤗 Huggingface 🤖 ModelScope",[237,244,245],{},"Text-to-Video MoEアーキテクチャ、480P & 720Pサポート",[219,247,248,251,253],{},[237,249,250],{},"I2V-A14B",[237,252,242],{},[237,254,255],{},"Image-to-Video MoEアーキテクチャ、480P & 720Pサポート",[219,257,258,261,263],{},[237,259,260],{},"TI2V-5B",[237,262,242],{},[237,264,265],{},"高圧縮VAE、デュアルT2V+I2V機能、720P能力",[16,267,268,269,272],{},"💡 ",[67,270,271],{},"注意","：TI2V-5Bモデルは、最適化された性能で24FPSの720P動画生成を提供します。",[24,274,275],{"id":275},"モデルインストール",[16,277,278],{},"Hugging Face CLIを使用：",[152,280,282],{"className":154,"code":281,"language":156,"meta":157,"style":157},"pip install \"huggingface_hub[cli]\"\nhuggingface-cli download 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Ulyssesを使用したパフォーマンス向上のため：",[152,438,440],{"className":154,"code":439,"language":156,"meta":157,"style":157},"torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt \"明るいステージライトの下でカラフルなボクシング装備を着た2匹のスタイル化された猫がエネルギッシュなマッチに取り組む動的シーン。\"\n",[159,441,442],{"__ignoreMap":157},[162,443,444,447,450,452,454,456,458,460,462,464,466,468,471,474,477,480,482],{"class":164,"line":165},[162,445,446],{"class":168},"torchrun",[162,448,449],{"class":182}," --nproc_per_node=8",[162,451,367],{"class":172},[162,453,370],{"class":182},[162,455,373],{"class":172},[162,457,376],{"class":182},[162,459,379],{"class":172},[162,461,382],{"class":182},[162,463,385],{"class":172},[162,465,388],{"class":182},[162,467,391],{"class":172},[162,469,470],{"class":182}," --dit_fsdp",[162,472,473],{"class":182}," --t5_fsdp",[162,475,476],{"class":182}," --ulysses_size",[162,478,479],{"class":182}," 8",[162,481,403],{"class":182},[162,483,406],{"class":172},[24,485,486],{"id":486},"高度なプロンプト強化",[16,488,489],{},"優れた動画品質のために、2つの主要な方法を通じてプロンプト強化機能の使用をお勧めします：",[87,491,493],{"id":492},"dashscope-apiによるクラウドベース強化","Dashscope APIによるクラウドベース強化",[495,496,497,500,506,520],"ol",{},[64,498,499],{},"公式ポータルからDashscope APIキーを取得",[64,501,502,505],{},[159,503,504],{},"DASH_API_KEY","環境変数を設定",[64,507,508,509,512,513],{},"国際ユーザーの場合、",[159,510,511],{},"DASH_API_URL","を'",[514,515,519],"a",{"href":516,"rel":517},"https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'%E3%81%AB%E8%A8%AD%E5%AE%9A",[518],"nofollow","https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'に設定",[64,521,522],{},"プロンプト強化で実行：",[152,524,526],{"className":154,"code":525,"language":156,"meta":157,"style":157},"DASH_API_KEY=your_key torchrun --nproc_per_node=8 generate.py --task t2v-A14B --size 1280*720 --ckpt_dir ./Wan2.2-T2V-A14B --dit_fsdp --t5_fsdp --ulysses_size 8 --prompt \"ダイナミックなボクシング猫シーン\" --use_prompt_extend --prompt_extend_method 'dashscope' 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