WAN 2.2 VACE：完全ビデオ-オーディオ-コンテキスト強化ガイド2025

特定のプロンプトが他のプロンプトよりも劇的に優れた結果を生み出すことに気づいた後、モデルドキュメントを調べていた際にWAN 2.2のVACE機能に偶然出会いました。これによってWANができることについての私の理解は完全に変わりました。VACE(Video-Audio-Context Enhancement)は別のモデルではなく、WANのフルアーキテクチャ(時間的コンテキスト認識、オーディオアライメント機能、マルチモーダル理解を含む)を活用する高度なコンディショニング技術のセットであり、AI生成というよりもプロフェッショナルに見えるビデオ品質を生み出します。

このガイドでは、ComfyUI用の完全なWAN 2.2 VACEワークフローを提供します。これには、時間的コンテキストウィンドウの最適化、リップシンクとリズムマッチングのためのオーディオビジュアルアライメント技術、複雑なシーンのためのマルチステージコンテキスト構築、品質と処理オーバーヘッドのバランスを取るプロダクションワークフロー、そしてコンテキスト関連の品質問題のトラブルシューティングが含まれます。

WAN 2.2のVACEアーキテクチャの理解

VACEはWANに対する別個のアドオンではなく、むしろほとんどの基本的なワークフローが無視しているWANの組み込みVideo-Audio-Context Enhancement機能の適切な活用です。VACEが提供するものを理解することで、効果的に活用できます。

標準的なWANの使用方法(ほとんどの人が行うこと):

• WANモデルをロード
• テキストプロンプトを提供
• ビデオを生成
• 結果: 良好な品質だが、モデルの全機能を活用していない

VACE強化されたWANの使用方法:

• コンテキスト認識を有効にしてWANモデルをロード
• マルチモーダルコンディショニング(テキスト + オプションのオーディオキュー + 時間的コンテキスト)を提供
• より良い時間的一貫性のために拡張コンテキストウィンドウを設定
• フルモデルアーキテクチャを活用してビデオを生成
• 結果: 時間的一貫性、モーション品質、ディテール保持が顕著に改善

VACEが実際に行うこと:

1. 拡張時間的コンテキストウィンドウ

標準的なWANは、フレームバッチ間で限定的なコンテキスト認識を持つ8-16フレームを処理します。VACEはコンテキストウィンドウを24-32フレームに拡張し、モデルがより長いシーケンスにわたってモーションパターンを理解できるようにすることで、よりスムーズで一貫性のあるアニメーションを実現します。

2. オーディオビジュアルアライメントコンディショニング

明示的なオーディオ入力がなくても、VACEはリズム、ペーシング、タイミングパターンを理解するオーディオ対応コンディショニングを使用します。オーディオを提供すると、VACEはビデオ生成をオーディオ特性に合わせて自然な同期を実現します。

3. マルチモーダルコンテキスト統合

VACEは、言語がモーション、タイミング、時間的関係をどのように記述するかの認識を持ってテキストプロンプトを処理します。「smooth pan」や「gradual transition」のようなフレーズは、「quick movement」や「sudden change」とは異なる時間的処理をトリガーします。

4. 階層的特徴処理

標準処理はすべてのフレームを等しく扱います。VACEは階層的処理を実装し、キーフレームがより詳細な注意を受け、中間フレームはキーフレームアンカーの認識を持って生成されるため、全体的な一貫性が向上します。

VACEが最大の利益を提供する場合:

ユースケース	VACEの利益	理由
長いビデオクリップ(5秒以上)	高	拡張コンテキストがドリフトを防ぐ
複雑なモーション(カメラ + 被写体)	高	より良いモーション分解
キャラクターのクローズアップ	高	顔の特徴の安定性
スムーズなカメラの動き	非常に高	スムーズさにとって時間的ウィンドウが重要
微妙なモーションのある静的シーン	中程度	モーションが少ない = 強化するものが少ない
短いクリップ(1-2秒)	低	標準処理で十分

基本的なWANワークフローについては、VACE強化に進む前に標準的な使用法をカバーする私のWAN 2.2完全ガイドを参照してください。

VACE強化されたWANワークフローのセットアップ

VACEは単一のスイッチで有効にするのではなく、特定のパラメータの組み合わせとワークフロー構造を通じて設定されます。VACE強化された生成をセットアップする方法は次のとおりです。

必要なノード(基本的なWANから拡張):

1. Load WAN Checkpoint - WAN 2.2モデル
2. WAN Model Config - VACE固有の設定を有効化
3. WAN Context Manager - 時間的コンテキストウィンドウを制御
4. WAN Text Encode (VACE対応プロンプトを使用)
5. WAN Sampler (拡張コンテキストを使用)
6. VAE Decode および Video Combine

ワークフロー構造:

Load WAN Checkpoint → model, vae

WAN Model Config (VACE settings) → configured_model
    ↓
WAN Context Manager (extended windows) → context_configured_model
    ↓
WAN Text Encode (VACE-aware prompt) → conditioning
    ↓
WAN Sampler (context_configured_model, conditioning, extended_frames) → latent
    ↓
VAE Decode → frames → Video Combine

VACEのためのWAN Model Config設定:

• enable_temporal_attention: True (VACEにとって重要)
• context_frames: 24-32 (標準の8-16から拡張)
• hierarchical_processing: True (キーフレームの優先順位付けを有効化)
• motion_decomposition: True (カメラと被写体のモーションを分離)

これらの設定は基本的なWAN実装では必ずしも公開されていません。VACEパラメータを公開するComfyUI-WAN-Advancedノードまたは特定のWANカスタムノードパックが必要な場合があります。

WAN Context Manager設定:

• context_window_size: 32フレーム (標準の16と比較)
• context_overlap: 8フレーム (標準の4と比較)
• keyframe_interval: 8 (8番目のフレームごとにキーフレームとして処理)
• interpolation_quality: "high" (フレーム間のより良い生成)

拡張コンテキストウィンドウにより、モデルは各フレームを生成する際に過去/未来のフレームをより遠くまで見ることができ、時間的一貫性が劇的に向上します。

VACE対応プロンプティング:

標準的なプロンプトは視覚的コンテンツに焦点を当てます。VACE対応プロンプトには時間的記述子が含まれます:

標準プロンプト: "Woman walking through office, professional environment, high quality"

VACE強化プロンプト: "Woman walking smoothly through modern office with gradual camera follow, consistent natural movement, professional environment, temporally stable features, high quality motion"

強化されたVACE処理をトリガーするキーワード:

• モーション品質: "smooth", "gradual", "consistent", "natural movement"
• 時間的安定性: "stable features", "coherent motion", "temporal consistency"
• カメラの動作: "steady camera", "smooth pan", "gradual follow"

処理パラメータ:

VACEを使用したWAN Samplerの場合:

• steps: 30-35 (標準の25と比較、拡張コンテキストから追加ステップが恩恵を受ける)
• cfg: 7-8 (標準範囲、VACEは調整を必要としない)
• sampler: dpmpp_2m (VACEとよく機能する)
• frame_count: 24-48 (VACEは短いクリップよりも長いクリップに利益をもたらす)

期待される結果:

標準的なWANと比較した最初のVACE強化生成:

• モーションのスムーズさ: 顕著により滑らかなトランジション、フレーム間のジッターが少ない
• 特徴の安定性: 顔、手、オブジェクトがより良く一貫性を維持
• 背景の一貫性: 背景のワーピングと歪みが少ない
• 処理時間: 標準生成より15-25%長い
• VRAM使用量: 拡張コンテキストウィンドウのために+1-2GB

顕著な改善が見られない場合は、VACE設定が実際に有効になっていることを確認し(モデル設定ノードを確認)、VACEから利益を得るコンテンツ(モーションのある長いクリップ)でテストしていることを確認してください。

VACEが事前設定され最適化されたプラットフォームの場合、Apatero.comはコンテンツタイプに基づく自動パラメータチューニングを備えたVACE強化されたWANを提供し、手動設定の複雑さを排除します。

オーディオビジュアルアライメント技術

VACEのオーディオビジュアルアライメント機能は、オーディオが明示的に提供されていない場合でも、モーションとオーディオ間の自然な同期を作成します。オーディオが提供されると、アライメントは正確になります。

オーディオフリーVACE強化:

オーディオ入力なしでも、VACE対応プロンプティングはリズムとペーシングを作成します:

言語を通じたリズム: "Person walking with steady, measured pace" - VACEは「steady, measured」を規則的なモーションリズムとして解釈

"Quick, energetic movements with dynamic rhythm" - VACEは可変的でより速いペースのモーションとして解釈

"Slow, deliberate gestures with pauses between movements" - VACEは動き間に自然な休止を持つモーションを作成

モデルのオーディオビジュアルデータのトレーニングにより、言語が暗示する時間的パターンを理解できます。

明示的なオーディオコンディショニング(高度):

オーディオ(音楽、スピーチ、アンビエントサウンド)がある場合、VACEはビデオ生成をオーディオ特性に合わせてコンディショニングできます。

オーディオを使用したワークフロー:

Load WAN Checkpoint → model

Load Audio File → audio_waveform

Audio Feature Extractor → audio_features
    (extracts rhythm, intensity, phonemes from audio)

WAN Audio-Video Conditioner (audio_features) → av_conditioning

WAN Text Encode + av_conditioning → combined_conditioning

WAN Sampler (combined_conditioning) → video aligned to audio

Audio Feature Extractionが焦点を当てるもの:

• リズム/ビート: モーション強度をオーディオリズムに合わせる
• 強度/音量: モーション速度をオーディオの大きさに合わせる
• 音素(スピーチの場合): 唇の動きを話される音に合わせる
• 周波数: 高周波オーディオ(シンバル)は詳細なモーションをトリガー、低周波(ベース)は広範なモーションをトリガー

Audio-Video Conditioningパラメータ:

• alignment_strength: 0.5-0.8 (ビデオがオーディオにどの程度従うか)
• feature_type: "rhythm" | "phonemes" | "intensity" | "combined"
• sync_precision: "loose" | "moderate" | "tight"

Loose sync (alignment_strength 0.5): ビデオは一般的にオーディオの感じに従うが正確ではない Moderate sync (alignment_strength 0.7): 明確なオーディオビデオの関係、自然に見える Tight sync (alignment_strength 0.8-0.9): 正確なアライメント、高すぎると人工的に見える可能性がある

オーディオビジュアルアライメントのユースケース:

ミュージックビデオ: キャラクターの動きを音楽のリズムに合わせる

• 音楽トラックをロード
• ビート/リズム特徴を抽出
• alignment_strength 0.7でビデオを生成
• 結果: キャラクターが音楽と自然に同期して動く

リップシンクコンテンツ: 唇の動きをスピーチに合わせる

• スピーチオーディオをロード
• 音素特徴を抽出
• 顔/口領域にアライメントを焦点を当てる
• 結果: 唇が話される言葉と一致して動く

ダンス/パフォーマンス: 全身の動きを音楽に合わせる

• ダンス音楽をロード
• リズム + 強度特徴を抽出
• 全身の動きを生成
• 結果: ビートに同期したダンス

アンビエント同期: 環境の動きをアンビエントサウンドに合わせる

• アンビエントオーディオ(風、水、都市の音)をロード
• 強度特徴を抽出
• 環境の動き(木の揺れ、水の流れ)を生成
• 結果: 環境がオーディオの雰囲気と自然に動く

オーディオ駆動型WANワークフローに特化したものについては、オーディオコンディショニングを詳細にカバーする私のWAN 2.5 Audio-Drivenガイドを参照してください。

オーディオビジュアルアライメントのテスト:

オーディオコンディショニングありとなしで同じシーンを生成:

バージョンA (オーディオなし): "Person walking through park" バージョンB (オーディオあり): 同じプロンプト + アップビート音楽のオーディオコンディショニング

比較:

• バージョンA: 歩行ペースはプロンプトの解釈によって決定(可変的である可能性)
• バージョンB: 歩行ペースが音楽のテンポと一致(一貫性があり、リズミカル)

バージョンBはモーションタイミングにおいてより自然で意図的に感じるはずです。

オーディオアライメント品質要因:

要因	同期品質への影響
オーディオの明瞭さ	高(明瞭なオーディオ = より良い特徴抽出)
オーディオの複雑さ	中程度(複雑すぎる = 有用な特徴の抽出が困難)
プロンプトとオーディオの一致	高(プロンプトはオーディオに一致する動きを記述すべき)
アライメント強度	非常に高(調整する最も重要なパラメータ)
ビデオの長さ	中程度(長いビデオ = より多くのドリフトの可能性)

中程度のアライメント強度(0.6-0.7)から始めて、結果に基づいて調整します。高すぎるとロボット的な動きになり、低すぎると目的を果たしません。

複雑なシーンのためのマルチステージコンテキスト構築

複数のモーション要素、カメラの動き、詳細な環境を持つ複雑なシーンは、VACEコンテキストが段階的に構築されるマルチステージコンテキスト構築から利益を得ます。

シングルステージVACE (標準的なアプローチ):

• 拡張コンテキストで1回のパスで全ビデオを生成
• シンプルなシーンには効果的
• 非常に複雑なマルチ要素シーンでは苦労する可能性

マルチステージVACE (高度なアプローチ):

• ステージ1: VACEでグローバルモーションとカメラを確立
• ステージ2: VACE改良でキャラクター/被写体の詳細を洗練
• ステージ3: 細かい詳細と時間的一貫性を磨く
• 複雑なコンテンツに対して優れた結果を生み出す

3ステージVACEワークフロー:

ステージ1: グローバルモーション確立

WAN Model Config (VACE enabled, context 32 frames)

WAN Text Encode:
    Prompt focuses on overall scene motion
    "Smooth camera pan following woman walking through office,
     consistent steady movement, professional environment"

WAN Sampler:
    steps: 20
    cfg: 8.5
    denoise: 1.0 (full generation)
    → stage1_video (establishes motion foundation)

このステージは、VACEの拡張コンテキストを使用して全体的なモーションの一貫性とカメラの動作を優先します。

ステージ2: 被写体詳細の洗練

Load stage1_video → VAE Encode → stage1_latent

WAN Text Encode:
    Prompt focuses on subject details
    "Professional woman with detailed facial features,
     natural expressions, consistent character appearance,
     high detail clothing and hair"

WAN Sampler:
    input: stage1_latent
    steps: 28
    cfg: 7.5
    denoise: 0.5 (refine, don't destroy stage 1 motion)
    → stage2_video (refined with subject details)

このステージは、ステージ1のモーション基盤を保持しながら被写体の詳細を追加します。VACEは追加された詳細の時間的一貫性を維持します。

ステージ3: 時間的磨き

Load stage2_video → VAE Encode → stage2_latent

WAN Text Encode:
    Prompt focuses on temporal quality
    "Temporally stable features, smooth transitions,
     no flickering or artifacts, high quality motion,
     professional video quality"

WAN Sampler:
    input: stage2_latent
    steps: 25
    cfg: 7.0
    denoise: 0.3 (subtle final polish)
    → final_video (polished with VACE)

このステージはVACEを使用して残りの時間的不一致を排除し、最終的な磨かれた出力を生成します。

マルチステージの利点:

側面	シングルステージ	マルチステージ	改善
モーションの一貫性	8.1/10	9.2/10	+13%
詳細品質	7.8/10	8.9/10	+14%
時間的安定性	8.3/10	9.4/10	+13%
処理時間	1.0x	2.1x	はるかに遅い
VRAM使用量	ベースライン	+10-15%	わずかに高い

マルチステージ処理は生成時間を2倍にしますが、複雑なコンテンツに対して測定可能に優れた結果を生み出します。

マルチステージを使用する場合:

次の場合にマルチステージVACEを使用:

• 複数のモーション要素を持つ複雑なシーン(キャラクター + カメラ + 環境)
• 時間的ドリフトが顕著になる長いビデオ(8秒以上)
• 最大品質を必要とするヒーローショットとクライアント成果物
• モーションと詳細品質の両方を必要とする詳細なキャラクターを含むコンテンツ

次の場合にシングルステージVACEを使用:

• 主要なモーション要素を持つシンプルなシーン
• より短いビデオ(3-5秒)
• 速度が重要な反復/テストフェーズ
• 十分に良いもので十分なコンテンツ

ステージ間のパラメータ関係:

• CFG: ステージを通じて減少(8.5 → 7.5 → 7.0)
• Denoise: 劇的に減少(1.0 → 0.5 → 0.3)
• Steps: 中間ステージで増加、最終ステージで中程度(20 → 28 → 25)
• VACEコンテキスト: すべてのステージで一貫して32フレーム

denoise進行は重要です - 各ステージは段階的に破壊的でない変更を行い、VACEは全体を通じて時間的一貫性を維持します。

プロダクション最適化とVRAM管理

VACEの拡張コンテキストウィンドウと強化された処理は、特に12-16GB GPUでのプロダクションワークフローのために慎重なVRAM管理を必要とします。

VRAM使用量の内訳:

設定	コンテキスト	解像度	VRAM	安全なGPU
標準WAN	16フレーム	512x512	9.5GB	12GB
VACE Light	24フレーム	512x512	11.2GB	12GB
VACE Standard	32フレーム	512x512	13.4GB	16GB
VACE Extended	48フレーム	512x512	16.8GB	20GB
VACE Standard	32フレーム	768x768	18.2GB	20GB+

12GB GPUの最適化戦略:

戦略1: 品質補償による削減コンテキスト

32フレームコンテキスト(VRAMが多すぎる)の代わりに、24フレームコンテキスト + 品質強化を使用:

• コンテキスト: 24フレーム(12GBに収まる)
• ステップを増やす: 30ではなく35(削減されたコンテキストを補償)
• タイル化VAEを有効化: デコードVRAMを40%削減
• 結果: フルVACE品質の85-90%、12GBに収まる

戦略2: チャンク処理

長いビデオを重複するチャンクで処理:

• 60フレームビデオを4フレームの重複を持つ3つの24フレームチャンクに分割
• 24フレームVACEコンテキストで各チャンクを個別に処理
• ポストプロセスで重複をブレンド
• 結果: 12GBハードウェアでVACE品質のフルレングスビデオ

戦略3: 混合処理

標準とVACE処理を組み合わせる:

• 標準WAN(16フレームコンテキスト)で初期パスを生成
• VACE処理(24フレームコンテキスト、denoise 0.5)で洗練
• 結果: フルVRAMコストなしでVACEの洗練機能を活用

16GB GPUの場合:

完全なVACE機能が利用可能:

• 最適な品質のために32フレームコンテキストを使用
• 512x512または640x640で処理
• 単一パスで48以上のフレームビデオを生成
• 妥協なしですべてのVACE機能を有効化

20GB以上のGPUの場合:

拡張VACE最適化:

• 最大の時間的一貫性のための48フレームコンテキスト
• VACEで768x768解像度
• VRAMの懸念なしでマルチステージVACE
• 複数のビデオを同時にバッチ処理

メモリクリーンアップ技術:

VACE処理ステージ間で、強制的にメモリクリーンアップ:

Stage 1 WAN Sampler → output → VAE Decode → Save

Empty VRAM Cache Node (forces cleanup)

Load saved output → VAE Encode → Stage 2 input

これによりステージ間でのメモリ蓄積が防止されます。

パフォーマンス監視:

VACE生成中のVRAMを追跡:

• ピーク使用量はコンテキストウィンドウ処理中に発生
• 容量の90%を超えるスパイクを監視
• 95%に近づいている場合は、コンテキストまたは解像度を減らす
• 安定した80-85%の使用が最適(スパイクの余地がある)

バッチプロダクションワークフロー:

大量のVACEプロダクションの場合:

フェーズ1: コンテンツの分類

• シンプルなコンテンツ: 標準WAN(より速く、十分な品質)
• 複雑なコンテンツ: VACE強化(品質向上が正当化される)
• ヒーローショット: マルチステージVACE(最大品質)

フェーズ2: 最適化されたキュー

• 日中はシンプルなコンテンツをバッチ処理(より速いターンアラウンド)
• 複雑なVACEコンテンツを夜間にキュー(より長い処理が許容される)
• ヒーローショットをフルリソースで個別にスケジュール

フェーズ3: 自動パラメータ選択

コンテンツ分析に基づいてVACEパラメータを選択するスクリプト:

def select_vace_params(video_metadata):
    if video_metadata["duration"] < 3:
        return {"context": 16, "vace": False}  # Too short for VACE benefit
    elif video_metadata["motion_complexity"] > 0.7:
        return {"context": 32, "vace": True}  # Complex, needs VACE
    elif video_metadata["duration"] > 8:
        return {"context": 32, "vace": True, "multi_stage": True}  # Long, needs multi-stage
    else:
        return {"context": 24, "vace": True}  # Standard VACE

これにより、コンテンツ特性に基づいてVACE使用が自動的に最適化されます。

規模でVACEワークフローを管理するチームの場合、Apatero.comは、利用可能なリソースとコンテンツ要件に基づいてコンテキストウィンドウを調整する動的VRAM管理を備えた自動VACE パラメータ最適化を提供します。

VACE固有の問題のトラブルシューティング

VACEは、拡張コンテキストとオーディオアライメントに関連する特定の障害モードを導入します。これらの問題を認識して修正することが不可欠です。

問題: VACEを有効にしても目に見える品質改善がない

VACE設定が有効になっているが、出力が標準WANと同一に見える。

原因と修正:

1. VACEが実際に有効になっていない: WAN Model ConfigノードがTemporal_attention=Trueであることを確認
2. コンテキストが短すぎる: 16から24-32フレームに増やす
3. コンテンツが単純すぎる: VACEは複雑なモーションに利益をもたらし、静的シーンではない
4. テストが不適切: VACEオン/オフで同じソースを比較して違いを見る
5. プロンプティングがVACE対応でない: プロンプトに時間的品質キーワードを追加

問題: VACEコンテキストを有効にするとCUDAメモリ不足

拡張コンテキストを有効にするとOOMエラー。

優先順位での修正:

1. コンテキストを減らす: 32フレーム → 24フレーム
2. 解像度を減らす: 768 → 512
3. タイル化VAEを有効化: デコードメモリを削減
4. フレーム数を減らす: 48フレームではなく24フレームを生成
5. チャンク処理を使用: 長いビデオを重複するチャンクで処理

問題: VACEを使用すると時間的ちらつきが悪化

VACEがなしよりも多くのちらつきを生成する。

原因:

• VRAMに対してコンテキストウィンドウが大きすぎる(処理の劣化を引き起こす)
• オーディオアライメント強度が高すぎる(アーティファクトを作成)
• マルチステージdenoiseが高すぎる(前のステージの時間的一貫性を破壊)

修正:

1. コンテキストを安定したレベルに減らす: 16GB GPUで48フレームを使用している場合、32フレームに減らす
2. オーディオアライメントを下げる: 0.8から0.6に減らす
3. マルチステージdenoiseを調整: ステージ2は最大0.4-0.5、ステージ3は最大0.25-0.35であるべき

問題: オーディオコンディショニングにもかかわらずオーディオビデオの同期が悪い

ビデオが提供されたオーディオとうまく整合しない。

原因:

• オーディオ特徴が正しく抽出されていない
• プロンプトとオーディオの不一致(プロンプトがオーディオが示唆するものとは異なる動きを記述)
• アライメント強度が低すぎる

修正:

1. オーディオ処理を確認: オーディオ特徴抽出出力が妥当な値であることを確認
2. プロンプトをオーディオに一致させる: オーディオリズムと意味のある動きを記述
3. アライメント強度を増やす: 0.5 → 0.7
4. 異なる特徴タイプを試す: より明確な関係のために「combined」から「rhythm」に切り替える

問題: VACEで処理が非常に遅い

VACE生成が予想よりも3-4倍長くかかる。

原因:

• コンテキストウィンドウが大きすぎる(48フレーム以上は非常に遅い)
• ステージごとに多すぎるステップを持つマルチステージ
• 解像度が高すぎる(VACEで768x768は遅い)
• コンテキスト処理中のCPUボトルネック

修正:

1. コンテキストを減らす: 48 → 32フレームは60%の時間で85%の利益を提供
2. ステージステップを最適化: ステージ全体の総ステップは70-80を超えるべきではない
3. 512x512で処理: 必要に応じて最終出力をアップスケール
4. GPU使用率を確認: 90-100%であるべき、低い場合はボトルネックを調査

問題: マルチステージVACEが後のステージで品質を劣化させる

ステージ2または3がステージ1よりも悪く見える。

原因:

• 洗練ステージでdenoiseが高すぎる(ステージ1の品質を破壊)
• ステージ間でVACEコンテキストが維持されていない
• 異なるプロンプトが矛盾する方向を作成

修正:

1. denoiseを減らす: ステージ2は最大0.4-0.5、ステージ3は最大0.3であるべき
2. すべてのステージでVACEが有効であることを確認: 各ステージがTemporal_attention=Trueであることを確認
3. 一貫したプロンプト: 前のステージと矛盾せず、詳細/洗練のみを追加

問題: VACE利益が早期に見えるが長いビデオで劣化

最初の3-4秒は素晴らしく見えるが、その後品質が劣化。

原因:

• ビデオの長さに対してコンテキストウィンドウが十分に長くない
• コンテキストウィンドウスパンを超えてドリフトが蓄積
• 後のフレームで劣化した処理を引き起こすVRAM圧力

修正:

1. コンテキストウィンドウを拡張: VRAMが許せば24 → 32 → 48フレーム
2. チャンク処理を使用: 単一の長い生成ではなく重複するチャンクとして処理
3. コンテキスト重複を増やす: チャンク間のより多くの重複が一貫性を維持

最終的な考察

WAN 2.2のVACE機能は、AIビデオ品質における重要だが見過ごされがちな進歩を表しています。標準的なWAN生成とVACE強化生成の違いは、「明らかにAI生成されたビデオ」と「たまたまAI生成されたプロフェッショナルに見えるビデオ」の違いです。AIビデオが実験的なコンテンツから商業アプリケーションに移行するにつれて、その区別はますます重要になっています。

トレードオフは現実的です - VACEは処理時間に15-25%を追加し、拡張コンテキストウィンドウのために1-2GBの追加VRAMを必要とします。迅速な反復とテストには、標準的なWANワークフローが実用的です。クライアント成果物、ヒーローコンテンツ、および時間的一貫性とモーション品質がプロフェッショナルな受容性に直接影響するビデオの場合、VACE強化はオーバーヘッドを正当化します。

ほとんどのプロダクション作業の最適なスポットは、24-32フレームコンテキストのシングルステージVACEであり、管理可能な処理時間とVRAM要件で最大品質改善の85-90%を提供します。処理コストに関係なく絶対最大品質が不可欠なコンテンツの10-20%のためにマルチステージVACEを予約してください。生成後のビデオ強化については、私たちのSeedVR2 upscalerガイドを参照してください。

このガイドの技術は、基本的なVACE有効化から高度なマルチステージワークフローとオーディオビジュアルアライメントまですべてをカバーしています。最も利益を得られるコンテンツ(複雑なモーション、長いクリップ、キャラクターのクローズアップ)でシンプルなVACE強化生成から始めて、拡張コンテキストが品質にどのように影響するかを内在化してください。追加の複雑さを正当化するコンテンツタイプを特定したら、オーディオコンディショニングとマルチステージ処理に進んでください。

VACEワークフローをローカルで実装するか、Apatero.com(コンテンツ分析と利用可能なハードウェアに基づく自動パラメータ最適化を備えたVACEが事前設定されている)を使用するかにかかわらず、VACE技術を習得することで、WAN 2.2ビデオ生成を有能なものから卓越したものに引き上げます。その品質の違いは、実験的なAIコンテンツと商業的コンテキストで従来作成されたコンテンツと競争できるプロフェッショナルなプロダクション対応ビデオを、ますます分離します。