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AI 動画生成は急速に進化していますが、ほとんどのモデルは今も同じパターンです。プロンプトを書き、クリップを生成し、使えるものになるよう祈る。WAN 2.7 はその流れを変えます。
WAN 2.7は、ビジュアルの向上だけに注目するのではなく、動画を作成・編集するためのより構造化された方法を導入しています。WAN 2.6の基盤を土台にしつつ、体験を一発生成のジェネレーターというより、コントロール可能な動画システムに近いものへとシフトさせています。
WAN 2.7 vs WAN 2.6：実際に変わったのは何か
To understand WAN 2.7, it helps to look at what WAN 2.6 already solved well.
WAN 2.6は、テキスト、画像、参照動画から動画を生成できる強力なマルチモーダル動画モデルとしての地位を確立しました。マルチショットのストーリーテリング、向上したモーション品質、より優れた音声と映像の同期を導入し、より構造的で映画的な出力に使える初期のモデルの1つとなりました。
それでも、基本的には生成優先のワークフローに従っていました。
WAN 2.7は、コントロールと編集を生成プロセスに直接組み込むことで、これをさらに発展させています。
主なアップグレードは以下のとおりです。
- Start–end frame control, allowing users to define how a video begins and ends instead of relying entirely on the model
- 9グリッドの画像から動画への生成に対応し、複数の参照画像を使った構造的なシーン構成を実現します
- 動画の継続機能。唐突な終わりをなくし、セグメント単位の延長を可能にします
- 被写体＋音声の参照コントロール。画像・動画・音声の入力を組み合わせ、より強固な個性の一貫性を実現
- Instruction-based editing, making it possible to modify videos using text prompts
- 時間方向の特徴転送により、動き、カメラワーク、スタイルを1つの動画から別の動画へ適用できます
Alongside these features, WAN 2.7 also improves core output quality, including sharper visuals, smoother motion, and better consistency across frames.
重要な違いは、単に結果が良くなることだけではありません。WAN 2.7は生成、コントロール、編集を1つのワークフローにまとめることで、複数のツールを行き来する手間を減らします。
WAN 2.7と他のAI動画モデルの比較
In the broader market, WAN 2.7 sits alongside models like Runway Gen-2, Pika Labs, and OpenAI.
これらのモデルの多くは、プロンプトから短いクリップを生成するのが得意で、リアリティやモーションの質も向上しています。ただし、結果を洗練させるには外部ツールや繰り返しの生成に頼ることが多いのが実情です。
WAN モデル、特に WAN 2.6 以降は、少し異なるアプローチを採用しています。
WAN 2.6はすでに次の点で際立っていました:
- マルチショット動画生成
- Reference video input for motion and identity
- オーディオ同期を標準搭載
WAN 2.7は、単なる生成品質だけでなくワークフローの制御に重点を置くことで、これをさらに一歩進めています。
Compared to competitors:
- Where many tools focus on prompt → output, WAN 2.7 emphasizes reference → control → refinement
- 他のツールがクリップを単独で生成するのに対し、WAN 2.7は継続処理とセグメントベースのワークフローを導入しています
- 通常は編集がモデルの外で行われるのに対し、WAN 2.7は編集を生成パイプラインの内側に取り込みます
そのため、一発勝負の出力ではなく、一貫性・反復・再現性を求めるクリエイターに特に適しています。
WAN 2.7 のおすすめ活用シーン
コントロール重視の設計のため、WAN 2.7は一貫性と反復作業が重要なワークフローで最も力を発揮します。
Character-driven content
With support for real-person inputs and multi-reference conditioning, WAN 2.7 can maintain consistent characters across scenes. This makes it useful for AI influencers, storytelling, and branded content.
ショート動画のマーケティング動画
モーションと連続性を制御しながら2〜15秒のクリップを生成できるため、重いポストプロダクションなしで仕上がりの質を求められる広告、商品動画、SNS コンテンツに最適です。
Iterative creative workflows
指示ベースの編集なら、最初からやり直さずに成果物を調整できます。これは同じコンセプトのバリエーションを試すチームにとって特に便利です。
モーションとスタイル転送
時間的特徴転送により、カメラの動き・エフェクト・スタイルをある動画から別の動画へ適用できます。これにより、映画的なスタイルの再現や、プロジェクト間での視覚的な一貫性の維持に、新たな可能性が広がります。
Storyboarding and pre-visualization
開始・終了フレームのコントロールと複数画像入力により、WAN 2.7は本格制作前のシーン設計に役立ちます。特にクリエイティブやメディア系のワークフローで活躍します。
Try WAN 2.7 on OpenArt
WAN 2.7がOpenArtで利用可能になりました。実際のワークフローに合わせて設計された機能を一式そろえています。
You can generate videos using:
- テキストから動画
- 画像から動画
- 参照画像から動画へ
- Video Editing
The model supports real-person image inputs, up to five combined references across image and video, and motion durations ranging from 2 to 15 seconds depending on the mode. It also delivers up to 1080p video output for production-ready results.
さらに重要なのは、OpenArtがWAN 2.7システム全体をひとつの場所に集約している点です。プロンプトから始め、リファレンスで出力を導き、指示でブラッシュアップし、継続機能で拡張するまで、ワークフローから離れることなく行えます。
ただの動画ジェネレーターではなく、実際にディレクションし、繰り返し調整し、コントロールできるものをお探しなら、WAN 2.7が本領を発揮し始めるのはまさにここからです。
Try WAN 2.7 on OpenArt and see what a controllable AI video workflow looks like.