Wan2.1
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Wan2.1
紹介 :
Wan2.1は、動画生成技術の限界を押し広げることを目指した、オープンソースの先進的な大規模動画生成モデルです。革新的な時空間変分オートエンコーダ(VAE)、拡張可能なトレーニング戦略、大規模データ構築、自動評価指標により、モデルの性能と汎用性を大幅に向上させています。Wan2.1は、テキストから動画、画像から動画、動画編集など、様々なタスクに対応し、高品質な動画コンテンツを生成できます。複数のベンチマークテストで優れた性能を示しており、一部のクローズドソースモデルを凌駕しています。オープンソースであるため、研究者や開発者は自由にこのモデルを使用および拡張でき、様々なアプリケーションシナリオに適しています。
ターゲットユーザー :
Wan2.1は、高品質な動画生成を必要とする開発者、研究者、コンテンツクリエイターに最適です。特に、広告制作、映像効果、教育動画など、迅速な動画コンテンツ生成が必要な場面に適しています。オープンソースであるため、学術研究や技術革新にも理想的な選択肢となります。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 62.7K
使用シナリオ
擬人化された2匹の猫が舞台でボクシングをする動画を、テキストの説明から生成します。
波、日光、砂浜を含む動的なビーチ動画を、静止画のビーチ写真から生成します。
低解像度の動画を高解像度の動画にアップスケールし、同時に画質を最適化します。
製品特徴
テキストから動画(Text-to-Video)生成に対応し、テキストの説明に基づいて高品質な動画を生成できます。
画像から動画(Image-to-Video)生成に対応し、静止画から動的な動画を生成できます。
動画編集機能に対応し、既存の動画を修正および最適化できます。
多言語テキスト生成に対応し、日本語や英語を含む動画コンテンツを生成できます。
効率的な動画VAEを提供し、1080P動画を効率的にエンコードおよびデコードし、時間情報を保持できます。
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン作成:`git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git`
2. 依存関係のインストール:`pip install -r requirements.txt`
3. モデルの重みのダウンロード:Hugging FaceまたはModelScopeからモデルをダウンロードします。
4. 生成スクリプトの実行:`generate.py`スクリプトを使用して、タスクの種類、モデルのパス、入力パラメーターを指定します。
5. 生成結果の確認:タスクの種類に応じて、生成された動画または画像は指定されたパスに保存されます。
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