WAN 2.5プレビュー:次世代ビデオAIに何が来るか

ついにWAN 2.2をマスターし、720pと1080pで印象的なAIビデオを制作し始めます。結果は良好で、モーションは一貫しており、ワークフローは調整されています。そして、4K解像度、ネイティブ60 FPS生成、そして息をのむような時間的一貫性を示すWAN 2.5プレビューデモを見ます。

Alibaba Cloudは2025年初頭にWAN 2.5をリリースする準備をしており、改善は実質的です。これは単なる段階的なアップデートではありません。私たちは、当初からAIビデオ生成を悩ませてきた時間的フリッカー、モーションブラーアーティファクト、解像度の制限などの問題を根本的に解決するアーキテクチャの変更について話しています。

WAN 2.5とは何か、なぜ重要なのか?

WAN 2.5は、現在のAIビデオ生成の制限に対するAlibaba Cloudの応答を表しています。WAN 2.2がローカルビデオ生成に印象的な機能をもたらした一方で、ユーザーは解像度、フレームレート、時間的一貫性、きめ細かい制御に関するボトルネックを迅速に特定しました。

Alibaba Cloudの研究プレビューからの初期の技術文書によると、WAN 2.5は単純なパラメータスケーリングではなく、根本的なアーキテクチャの改善を通じてこれらの問題に対処します。

中核アーキテクチャの変更

WAN 2.5は、新しい機能を可能にする3つの主要なアーキテクチャイノベーションを導入します。

階層的時間的注意: すべてのフレームを同じ時間的注意で扱う代わりに、WAN 2.5はグローバルな時間的コンテキストを維持しながら最近のフレームを優先する階層的注意を使用します。これにより、完全な時間的注意の計算爆発なしにモーション一貫性が劇的に改善され、フリッカーが減少します。

マルチ解像度トレーニングパイプライン: モデルは、512pから4Kまでの複数の解像度で同時にトレーニングされ、新しいマルチスケールトレーニングアプローチを使用しています。これは、ネイティブ4K生成が単にアップスケールされた1080pではないことを意味します。モデルは本質的に高解像度の詳細パターンを理解しています。

適応フレームレート生成: すべてのフレームを一度に生成して補間するのではなく、WAN 2.5は最初にキーフレームを生成し、次に完全なコンテキスト認識で中間フレームを埋める適応時間サンプリングを使用します。これにより、後処理補間の典型的なアーティファクトなしにネイティブ60 FPSが可能になります。

才能あるアマチュアビデオグラファーからプロの撮影監督へのアップグレードと考えてください。基本は同じですが、実行品質、技術的能力、創造的制御はすべて別のレベルにジャンプします。

WAN 2.5 vs WAN 2.2:完全な比較

特定の機能に飛び込む前に、WAN 2.5が現在の世代に対して正確にどのような改善をもたらすかを理解する必要があります。

技術仕様の比較

機能	WAN 2.2	WAN 2.5	改善
最大解像度	1080p	4K (3840x2160)	4倍のピクセル
ネイティブFPS	24-30	60	2倍の時間解像度
最大期間	10秒	30秒	3倍の長さ
時間的一貫性	良好	優秀	アーキテクチャ改善
モーションブラー処理	中程度	ネイティブサポート	物理ベース
カメラ制御	基本	高度	プロフェッショナル機能
テキストレンダリング	不良	大幅改善	専門トレーニング
モデルサイズ	5B、14B	7B、18B、36B	より柔軟なオプション
必要なVRAM(ベース)	8GB FP8	10GB FP8	最適化されたアーキテクチャ

すぐに気付く品質向上

時間的フリッカーの排除: WAN 2.2は時折、詳細がフレーム全体で現れ、消え、再び現れる時間的フリッカーを生成します。ベータテスターは、WAN 2.5が改善された時間的注意メカニズムを通じてこの問題を本質的に排除すると報告しています。

モーション一貫性: WAN 2.2で高速移動するオブジェクトは、フレーム全体で変形または不一致を示すことがあります。WAN 2.5のモーション予測機能は、複雑なマルチオブジェクトシーンでも流動的で一貫した動きを生成します。

詳細の保存: 髪の毛、布のテクスチャ、建築要素などの細かい詳細は、クリップ全体の期間を通じて一貫性を維持します。もはや変化するパターンや変形するテクスチャはありません。

カメラ動作品質: カメラパン、ズーム、複雑な動きは、プロの映像に匹敵する映画的な結果を生成します。視差効果、深度知覚、空間関係は一貫性を保ちます。

もちろん、WAN 2.5を待つのが長すぎると感じる場合、Apatero.comのようなプラットフォームはすでに最先端のビデオ生成機能を提供しています最新のモデルが利用可能になり次第。更新や互換性の問題を管理することなく、改善への即座のアクセスを得られます。

WAN 2.2がまだ優れていること(今のところ)

WAN 2.5は完璧ではなく、初期のプレビュービルドはいくつかのトレードオフを示しています。

生成速度: WAN 2.5は、増加した計算要件のため、同等の期間と解像度に対してWAN 2.2よりも約1.5〜2倍長くかかります。WAN 2.2で8分かかる10秒の1080pクリップは、WAN 2.5で12〜15分かかる可能性があります。

VRAMの下限: WAN 2.2の5Bモデルが8GB VRAMで動作する一方、WAN 2.5の最小モデルは積極的な量子化でも最低10GBが必要です。6〜8GB GPUを持つユーザーは、WAN 2.2に留まるか、ハードウェアをアップグレードする必要があるかもしれません。

成熟度と安定性: WAN 2.2は、数ヶ月のコミュニティテスト、最適化、ワークフロー開発を経ています。WAN 2.5は、同じレベルの安定性とドキュメントに到達するために時間が必要です。

ネイティブ4K生成:仕組み

WAN 2.5の最も即座に印象的な機能は、ネイティブ4Kビデオ生成です。これはアップスケーリングや後処理ではありません。モデルは3840x2160ピクセルのビデオを直接生成します。

4Kビデオ生成の技術的課題

4Kビデオの生成は、1080pと比較して指数関数的な計算上の課題を提示します。

計算要件:

• 4Kは1080pの4倍のピクセルを持っています(830万対210万)
• ビデオ生成は時間次元を通じた処理も必要です
• 30 FPSで10秒の4Kクリップ = 24億9000万ピクセル
• 各ピクセルは複数の拡散ステップが必要です(通常30〜80)

従来のスケーリングアプローチは、4倍のVRAMと4倍の処理時間が必要です。WAN 2.5は、巧妙なアーキテクチャ最適化により、1.5〜2倍のリソースだけでネイティブ4Kを実現します。

マルチスケールトレーニングアプローチ

WAN 2.5のトレーニング方法論は、効率的な4K生成を可能にします。

モデルは、次のものを含む慎重にキュレーションされたデータセットでトレーニングされました:

• 微細な詳細パターン学習のための40%のネイティブ4K映像
• モーションと構成のための35%の高品質1080pコンテンツ
• 多様なシーン理解のための15%の720pコンテンツ
• スケール不変性のための10%の混合解像度

このマルチスケールアプローチは、モデルに詳細階層を理解するよう教えます。各解像度にどのレベルの詳細が属するかを知っており、アップスケールされたコンテンツを悩ませる「過度にシャープな1080p」の外観を防ぎます。

4K生成のハードウェア要件

WAN 2.5を4Kで実行するには実質的なハードウェアが必要ですが、予想よりもアクセスしやすいです。

4Kの最小要件(WAN 2.5-18B-FP8):

• 20GB VRAM
• 64GBシステムRAM
• NVMe SSD(モデル読み込みとキャッシング)
• CUDA 12.0+サポート
• 10秒クリップに25〜35分を期待

4Kの推奨(WAN 2.5-18B-FP8):

• 24GB VRAM(RTX 4090、A5000)
• 64GB+システムRAM
• 200GBの空き容量を持つ高速NVMe
• 10秒クリップに15〜20分を期待

4Kの最適(WAN 2.5-36B-FP16):

• 48GB VRAM(デュアルGPUまたはプロフェッショナルカード)
• 128GBシステムRAM
• RAID NVMeセットアップ
• 10秒クリップに12〜18分を期待

予算4Kオプション: FP8量子化を備えた18Bモデルは、4K生成のエントリーポイントを表します。36Bモデルがわずかに優れた結果を生成する一方、18Bバージョンは、VRAM要件の半分で品質の95%を提供します。

4K品質 vs 実用的な使いやすさ

初期のベータテスターは、WAN 2.5の4K生成が特定のシナリオで本当に輝くと報告しています。

4Kが優れている場合:

• 細かい詳細を持つ風景と自然のシーン
• 複雑な要素を持つ建築の視覚化
• テクスチャと素材を示す製品のクローズアップ
• プロフェッショナル制作のための確立ショット
• 大型ディスプレイまたはシアター上映用のコンテンツ

1080pがまだ好まれる場合:

• クリエイティブ開発中の迅速な反復
• ソーシャルメディアコンテンツ(プラットフォームはとにかく1080pに圧縮)
• 絶対的な品質よりも生成速度が重要な場合
• ハードウェア制約のある環境
• ドラフトバージョンとプレビュー

ほとんどのクリエイターにとって、スイートスポットは1080pで開発し、必要な場合にのみ最終版を4Kでレンダリングすることです。これにより、品質と実用的なワークフロー効率のバランスが取れます。

ネイティブ60 FPS生成:ゲームチェンジャー

WAN 2.5のネイティブ60 FPS生成は、4K解像度よりもさらに印象的かもしれません。この機能は、AIビデオの見え方と感じ方を根本的に変えます。

AIビデオに60 FPSが重要な理由

従来のビデオ補間を60 FPSにすることは、実写映像では合理的にうまく機能しますが、AI生成コンテンツでは失敗します。

後処理補間の問題:

• 高速移動するオブジェクトの周りにゴーストを作成
• 不自然なモーションブラーを生成
• 複雑なマルチオブジェクトシーンで失敗
• 処理時間と品質低下を追加
• 別々のワークフローステップが必要

WAN 2.5のネイティブ60 FPS生成は、完全な時間的コンテキストとモーション理解ですべてのフレームを生成することにより、これらの問題を排除します。

適応フレームレートアーキテクチャ

WAN 2.5は、60 FPS生成のために階層的なキーフレームアプローチを使用します。

生成プロセス:

1. 完全な詳細とコンテキストで15 FPSでキーフレームを生成
2. キーフレーム間のモーションベクトルを予測
3. モーションガイダンスで30 FPSで中間フレームを生成
4. 細かい時間的詳細で60 FPSまで残りのフレームを埋める
5. すべてのフレームに時間的一貫性の改善を適用

このアプローチは、高フレームレートビデオカメラと区別できない自然なモーションブラー、正確なオブジェクト軌道、滑らかなカメラ動きを生成します。

60 FPS生成のハードウェアへの影響

フレームレートを2倍にしても、WAN 2.5の適応アーキテクチャのおかげで計算コストは2倍になりません。

60 FPSリソース要件:

• 同じ解像度で30 FPS対比約1.4倍のVRAM
• 30 FPS対比約1.6倍の生成時間
• 30 FPS + 後補間よりも大幅に優れた品質
• 同じモデルウェイト、異なるサンプリングパラメータのみ

60 FPSを使用する場合:

• ゲームコンテンツと高速アクションシーン
• スポーツとアスレチックな動き
• 滑らかなカメラの動き(パン、ドリー、トラッキングショット)
• 高フレームレートルックを必要とする現代のコンテンツ美学
• 技術デモと製品ビデオ

30 FPSで十分な場合:

• 映画的な24 FPS美学コンテンツ
• ナラティブストーリーテリングとドラマティックなシーン
• ファイルサイズが重要な場合(60 FPS = 2倍のデータ)
• 標準ビデオ編集ワークフローとの互換性

多くのクリエイターは、ほとんどのプロジェクトに30 FPSが適切であることを発見し、滑らかさが視聴体験を本当に向上させるコンテンツのために60 FPSを予約します。

Apatero.comは、WAN 2.5が利用可能になり次第、30 FPSと60 FPSの両方の生成をサポートしますローカルインフラストラクチャを管理せずに、さまざまなフレームレートを実験できます。

画期的な時間的一貫性の改善

解像度とフレームレートを超えて、WAN 2.5の時間的一貫性の改善は、最も重要な品質の飛躍を表します。

時間的一貫性の理解

時間的一貫性とは、視覚的要素がフレーム全体でどれだけ安定して残るかを指します。不十分な時間的一貫性は以下を引き起こします:

• フレーム間でわずかに変形するオブジェクト
• きらめいたり移動したりするテクスチャ
• 現れたり消えたりする詳細
• 時間とともに漂う色の値
• 微妙に変化する空間関係

人間の視覚は時間的不一致に非常に敏感です。微妙なフレーム間の変動でさえ、コンテンツをAI生成として即座に識別する気を散らす不自然な感覚を作り出します。

WAN 2.5の時間的一貫性イノベーション

Alibabaの研究チームは、時間的一貫性のためのいくつかの新しいアプローチを実装しました。

長距離時間的注意: WAN 2.5は、隣接するフレームだけでなく、クリップ全体の期間にわたって時間的注意を維持します。これにより、微妙な変化が時間とともに重要な不一致に複合化するドリフトを防ぎます。

オブジェクト恒久性モデリング: モデルは明示的にオブジェクトの恒久性を学習します。オブジェクトがシーンに現れると、モデルはフレーム全体でそのアイデンティティを追跡し、一貫した外観、サイズ、空間関係を保証します。

テクスチャ一貫性の保存: 高周波テクスチャパターンに関する専門的なトレーニングは、モデルがすべてのフレームにわたって生地の織り、建築の詳細、表面テクスチャを一貫して維持するよう教えます。

色の一貫性アンカリング: モデルは、主要なオブジェクトの色アンカーを確立し、クリップ全体でそれらの値を維持し、以前のモデルで一般的な色のドリフトを防ぎます。

時間的一貫性に関するベータテスターの報告

早期アクセスユーザーは、時間的一貫性をWAN 2.5の最も印象的な改善として一貫して強調しています。

ベータコミュニティから:

• "キャラクターの顔が30秒のクリップ全体で完全に安定しています"
• "建築の詳細がもはや変形せず、不動産コンテンツに大きな改善"
• "衣類の生地テクスチャが最終的にクリップ全体でリアルに見えます"
• "背景の一貫性は別のレベルで、もはや変化するパターンはありません"

これらの改善により、WAN 2.5で生成されたコンテンツは、特にAIアーティファクトを具体的に探していない視聴者にとって、実際の映像と区別することがかなり困難になります。

高度なカメラ制御機能

WAN 2.5は、クリエイターに映画的精度を与えるプロフェッショナルグレードのカメラ制御機能を導入します。

パラメトリックカメラの動き

プロンプトベースのカメラの説明のみに頼るのではなく、WAN 2.5はパラメトリックカメラ制御をサポートします。

利用可能なカメラパラメータ:

• 焦点距離: 14mm広角から200mm望遠まで
• カメラ位置: 3D空間のX、Y、Z座標
• カメラ回転: パン、チルト、ロール角度
• フォーカス距離: 被写界深度制御
• 動作速度: 速度と加速度曲線
• モーションブラー: シャッター速度シミュレーション

例パラメトリック設定:

カメラ 焦点距離: 35mm
カメラ 位置: [0, 1.5, 5] (地面レベル、5メートル後ろ)
動作: ドリー_前進 速度=0.5m/s 期間=10s
フォーカス: 被写体_顔 顔追跡=有効
モーション_ブラー: シャッター速度=1/60

このレベルの制御は、プロフェッショナルな撮影基準に一致する繰り返し可能で正確なカメラの動きを可能にします。

仮想カメラパスシステム

WAN 2.5は、プロフェッショナルな3Dアニメーションツールと同様のカメラパス定義を導入します。

パスベースのカメラ制御:

1. キーフレームの位置と向きを定義
2. キーフレーム間の補間曲線を設定
3. タイミングと速度プロファイルを指定
4. 定義されたパスに沿ってビデオを生成
5. ビデオを再生成せずにパスを反復

このワークフローは、標準のプレビスと仮想プロダクションパイプラインに一致し、WAN 2.5をプロフェッショナルな映画制作ワークフローに実行可能にします。

深度認識カメラ効果

モデルはシーンの深度を理解し、リアルなカメラ効果を可能にします。

深度ベースの機能:

• リアルなボケを持つ正確な被写界深度
• 視差修正されたカメラの動き
• カメラの動き中の適切なオブジェクトの隠蔽
• 距離に適したフォーカストランジション
• 遠方要素の大気遠近法

これらの機能は、アマチュア映像とプロフェッショナルな撮影を分ける空間的リアリズムを作り出します。

テキストとタイポグラフィの改善

WAN 2.2の最も苛立たしい制限の1つは、テキストレンダリングの不良でした。WAN 2.5はこの分野で劇的な改善を行います。

テキストレンダリングの課題

AIビデオモデルは、以下の理由により伝統的にテキストと格闘します:

• テキストはフレーム全体でピクセル完璧な一貫性が必要
• 文字の形状は正確に定義されたままでなければならない
• 文字間の空間関係が重要
• テキストはしばしば様々な深度と角度で現れる
• 小さなエラーは視聴者に即座に明白

WAN 2.2は頻繁にぼやけた、変形した、または判読不能なテキストを生成し、読み取り可能な標識、タイトル、または画面上のテキストを必要とする商業およびプロフェッショナルアプリケーションに対する有用性を制限しました。

WAN 2.5のテキスト生成アーキテクチャ

Alibabaは、専門的なモデルコンポーネントを通じてテキスト生成に対処しました。

テキスト固有のトレーニング:

• テキストが多いシーンに特に焦点を当てたトレーニングデータの15%
• 標識、看板、本の表紙、画面表示、パッケージング
• ラテン語、中国語、日本語、アラビア語を含む複数の言語と文字セット
• 様々なフォント、サイズ、プレゼンテーションスタイル

グリフ認識処理: モデルは文字レベルの理解を含み、テキストを単なる視覚パターンではなく個別のグリフとして扱います。これにより、フレーム全体で一貫した文字レンダリングが可能になります。

時間的テキストアンカリング: テキストが現れると、モデルはその位置、サイズ、外観をアンカーし、クリップの期間全体で一貫性を維持します。

実用的なテキスト生成機能

ベータテストは、WAN 2.5が多くのシナリオで読み取り可能なテキストを確実に生成することを示しています。

うまく機能する場合:

• 標識と看板(大きく明確なテキスト)
• 本の表紙と製品パッケージ
• シンプルなタイトルとキャプション
• 画面表示とデバイスインターフェース
• 通りの標識と店舗のテキスト

まだ困難な場合:

• 非常に小さいテキスト(12pt相当未満)
• 細いストロークを持つ複雑なフォント
• 本文テキストの大きな段落
• 極端な角度や視点のテキスト
• 手書きのテキストと筆記体フォント

完璧ではありませんが、WAN 2.5のテキスト機能は、以前はAIビデオ生成では不可能だった商業アプリケーションを開きます。

予想されるComfyUI統合とタイムライン

WAN 2.5は、いくつかの重要な違いとともに、WAN 2.2と同様にComfyUIと統合します。

リリーススケジュールの期待

Alibabaの典型的なリリースパターンとベータテストの進捗に基づいて:

フェーズ1 - 研究プレビュー(現在):

• 選択された研究者とパートナー向けの限定ベータアクセス
• 技術文書と論文のリリース
• モデルアーキテクチャの詳細が共有
• 2025年10月時点の現在の状態

フェーズ2 - パブリックベータ(2025年末予想):

• Hugging Faceを通じたより広いコミュニティベータアクセス
• 初期ComfyUIカスタムノードサポート
• より広いハードウェアアクセスのためのGGUF量子化バージョン
• コミュニティワークフロー開発が始まる

フェーズ3 - 公式リリース(2026年第1四半期予想):

• すべてのモデルバリアントの完全な公開リリース
• ネイティブComfyUI統合(バージョン0.4.0+予想)
• 包括的なドキュメントと例
• 本番環境対応の安定性と最適化

ComfyUI互換性要件

WAN 2.5は、更新されたComfyUIインフラストラクチャが必要です。

予想される要件:

• ComfyUIバージョン0.4.0以上(まだリリースされていない)
• 4Kと60 FPSをサポートする更新されたビデオ出力ノード
• 強化された時間的処理機能
• 複雑なワークフローのためのノード接続制限の増加
• 拡張期間のための更新されたオーディオ同期

早期採用者は、WAN 2.5が正式にリリースされたときに、ComfyUIインストールを更新し、潜在的にワークフローを再構築することを期待する必要があります。

WAN 2.2ワークフローとの下位互換性

Alibabaエンジニアは、WAN 2.5が合理的な下位互換性を維持することを示しています。

直接転送されるもの:

• 基本的なテキストからビデオおよび画像からビデオのワークフロー
• プロンプト戦略とキーワード理解
• コアサンプリングパラメータ(ステップ、CFG、シード)
• 出力形式の設定

更新が必要なもの:

• 解像度とフレームレートの仕様
• カメラ制御パラメータ(新しいシステム)
• 時間的一貫性設定(新しいオプション)
• VRAM管理戦略(異なる要件)

既存のワークフローを適応させるために数時間を費やすことを期待しますが、基本的な概念とプロンプトの知識は直接転送されます。

WAN 2.5の準備方法

WAN 2.2を引き続き使用しながら、WAN 2.5の最終リリースのために今すぐ準備を始めることができます。

ハードウェアアップグレードの考慮事項

現在のハードウェアがWAN 2.5を適切にサポートするかどうかを評価します。

現在の8〜12GB VRAMユーザー:

• GGUF量子化でWAN 2.5-7Bを実行可能
• 1080p 30 FPS生成に制限
• 予算が許せば16GBへのアップグレードを検討
• RTX 4060 Ti 16GBまたはRTX 4070を推奨

現在低VRAMでWAN 2.2を実行している場合、同様の最適化戦略がWAN 2.5に適用されます。

現在の16〜20GB VRAMユーザー:

• WAN 2.5-18Bに適した位置
• 合理的な速度で4Kを処理可能
• 60 FPS 4Kのために24GBを希望する可能性
• 現在のハードウェアでおそらく十分

現在の24GB+ VRAMユーザー:

• すべてのWAN 2.5機能に優れた位置
• 36Bモデルを探索可能
• 即座のアップグレードは不要

システムRAMとストレージ:

• 現在32GBの場合は64GB RAMにアップグレード
• 300GB+の空きNVMeストレージを確保
• 高速ストレージはワークフロー効率に大きく影響

ワークフローのドキュメント化と準備

移行の準備として、現在のWAN 2.2ワークフローを文書化します。

これらの要素を文書化:

1. 成功したプロンプトテンプレートとパターン
2. うまく機能するパラメータの組み合わせ
3. 一般的な問題とその解決策
4. カスタムノード構成
5. 出力設定と設定

このドキュメンテーションは、組織的知識を転送することにより、WAN 2.5の学習曲線を加速します。

スキル開発の焦点領域

WAN 2.5以降に転送されるスキルを構築します。

撮影の基本: カメラの動き、フレーミング、構成、照明を理解することは、WAN 2.5の高度なカメラ制御を効果的に活用するのに役立ちます。トップComfyUIテキストからビデオモデルガイドは、AIビデオ生成のための撮影の基本をカバーしています。

プロンプトエンジニアリング: 強力なプロンプティングスキルは直接転送されます。WAN 2.5の強化された理解に備えるために、WAN 2.2で明確で具体的で構造化されたプロンプトを練習します。

カラーグレーディング: DaVinci Resolveまたは同様のツールで基本的なカラーグレーディングを学びます。WAN 2.5の改善された時間的一貫性により、後処理がより実用的で効果的になります。

モーショングラフィックス統合: AIビデオをモーショングラフィックス、テキストオーバーレイ、エフェクトと統合する方法を研究します。WAN 2.5の改善された品質により、プロフェッショナルな制作パイプラインにより実行可能になります。

コミュニティの関与

WAN 2.5の開発について情報を得るために、WANコミュニティに参加してください。

主要リソース:

• 公式更新のためのWAN GitHubリポジトリ
• コミュニティディスカッションのためのComfyUI Discordサーバー
• AIビデオ生成に焦点を当てたRedditコミュニティ
• AIビデオワークフローをカバーするYouTubeチャンネル

コミュニティと関わる早期採用者は、ワークフロー、トラブルシューティング知識、最適化テクニックへの最初のアクセスを得ます。

インフラストラクチャ管理なしで最先端を維持することが魅力的な場合、Apatero.comは本番環境対応になり次第WAN 2.5へのアクセスを提供しますすべての更新と最適化を自動的に処理します。

WAN 2.5の後に何が来るか

WAN 2.5を超えて、WAN 3.0は何をもたらすでしょうか?

より長い期間の生成

現在のモデルは30秒に制限されています。将来のバージョンは、単なるクリップではなく完全なシーンを可能にする1〜2分の生成を目指す可能性があります。

リアルタイム生成

ハードウェアとアルゴリズムの改善により、最終的にはほぼリアルタイムのビデオ生成が可能になり、インタラクティブなアプリケーションとライブプロダクションワークフローが開かれる可能性があります。

マルチモーダル統合

オーディオ、3Dシーン理解、物理シミュレーション、その他のモダリティとのより深い統合により、ますますリアルで制御可能な生成が作成されます。

キャラクターの一貫性

複数のクリップとプロジェクトにわたって一貫したキャラクターの外観を維持することは依然として困難です。将来のモデルには、キャラクターアイデンティティ保存機能が含まれる可能性があります。

シーン編集と操作

新しいビデオを生成することを超えて、将来のモデルは、シーンコンテンツ、照明、構成のAI理解で既存の映像を編集できるようになる可能性があります。

軌道は明確です。AIビデオ生成は、多くのシナリオで従来のビデオ制作とのパリティに急速に近づいており、無限の反復、完璧な取り消し、自然言語制御などのユニークな利点があります。

結論:次世代への準備

WAN 2.5は、AIビデオ生成機能における重要な飛躍を表します。ネイティブ4K、60 FPS生成、画期的な時間的一貫性、高度なカメラ制御により、AIビデオはプロフェッショナルな制作の実行可能性に近づいています。

重要なポイント:

• WAN 2.5はWAN 2.2の最も苛立たしい制限の多くを解決
• 4Kと60 FPS生成には適度なハードウェアアップグレードが必要
• 時間的一貫性の改善により出力品質が劇的に向上
• 合理的な下位互換性を持つ2026年第1四半期のComfyUI統合を期待
• ドキュメンテーションとスキル開発を通じて今すぐ準備を開始

アクションステップ:

1. 利用可能な間WAN 2.2をマスターし続ける(スキルは転送される)
2. ユースケースに基づいてハードウェアアップグレードのニーズを評価
3. より簡単な移行のために成功したワークフローを文書化
4. 情報への早期アクセスのためにコミュニティと関わる
5. 高度な機能を活用するために撮影の基本を開発

AIビデオ生成の未来は、ほとんどの人が予想したよりも早く到着しています。WAN 2.5は、今日受け入れている制限が明日には存在しないことを示しています。コンテンツクリエイター、映画制作者、マーケター、開発者のいずれであっても、何が来るかを理解することは、反応的ではなく戦略的に準備するのに役立ちます。

ビデオAIの次世代は最終的に来るのではありません。間もなく来て、ビデオ制作について考える方法を根本的に変える機能をもたらします。WAN 2.5は始まりに過ぎません。