wan 2.2 plus videoの機能

wan 2.2 plus videoモデルは、3D Flow-Matchingアーキテクチャを採用している点が大きな特徴です。これにより、優れた時間的一貫性を保ちながら、最大20秒の動画を合成できます。競合モデルとは異なり、wanはネイティブ4K動画を生成します。つまり、後からアップスケールするのではなく、最初から高解像度でディテールを描画します。その結果、wanで生成するすべての動画において、髪、水、複雑な生地のテクスチャ品質が向上します。

wan 2.2 plus videoの標準解像度は1秒あたり0.08ドル、ネイティブ4K動画は1秒あたり0.15ドルです。マルチモーダルなテキストおよび画像入力は、100万トークンあたり1.50ドルで課金されます。GPTProto.comでは、同一セッション内で参照画像を再利用する場合、50%のキャッシュ割引が適用されます。そのため、wan 2.2 plus videoは、反復的なクリエイティブ制作や大規模なマーケティングプロジェクトにおいて、費用対効果の高い選択肢となります。

VBenchの評価では、wan 2.2 plus videoは86.4点を獲得し、Sora（84.1）やKling 2.0（85.2）を上回りました。Soraが世界の物理法則の表現で知られている一方、wan 2.2 plus videoはネイティブ4K解像度と正確な動きのダイナミクスに優れています。wanモデルは、具体的な動きのベクトルを指定し、より長い動画クリップ全体でキャラクターの一貫性を維持したいユーザーに特に効果的です。

はい。wan 2.2 plus videoは、Text-to-Video、Image-to-Video、Text-to-Imageのタスクに対応しています。Image-to-Videoモードでは、wanは優れたID保持性能を発揮します。これにより、開発者は1枚の参照写真から、キャラクターの特徴が一貫して維持された本格的なシネマティックシーケンスを生成できます。これはwan 2.2 plus videoフレームワークの大きな強みです。

wan 2.2 plus videoモデルは、テキストと参照素材に対応する大規模な128,000トークンのコンテキストウィンドウを備えています。これにより、非常に詳細なプロンプトや複数の参照画像を同時に処理できます。wanモデルは最大8,192トークンのテキストを出力することもできますが、その主な強みは、複雑な指示に基づいて高忠実度の動画コンテンツを合成することにあります。

wan 2.2 plus videoへの移行は、2.1バージョンとの後方互換性があるため簡単です。モデル文字列をwan-2.2-plusに更新するだけで済みます。このバージョンでは、ネイティブ4Kと動きの強度に対応する新しいキーが導入されています。GPTProto.comのAPIが複雑な処理を担うため、wan 2.2 plus video環境への移行をスムーズかつ効率的に行えます。