はじめに：AI動画生成の民主化
Runway Gen-3 や Kling AI といった商用サービスがAI動画生成をリードしてきた一方で、2025年以降はオープンソースの動画生成モデルが急速に追いついてきました。その中で継続して評価を集めているのが Wan 系 です。
Wan 系はオープンソースの動画生成モデルとして高い評価を受けており、ComfyUIとの組み合わせでローカル環境でも十分実用的な動画が生成できるようになっています。
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Wanとは
Wan は、Alibaba（阿里巴巴） が開発しオープンウェイトで公開しているAI動画生成モデルです。2.1 から始まり、現在は 2.2 系が配布されています。「Wan」は中国語で「万（よろず）」に由来し、汎用性の高さを表しています。
特徴
- テキストtoビデオ（T2V）：テキストプロンプトから動画を生成
- 画像toビデオ（I2V）：静止画を動かして動画にする
- オープンウェイトで商用利用可能なライセンス
- 中国語・英語両対応のプロンプト
- AnimateDiffと比べてより自然な動きを生成
Wanのバリアント
Wanは世代とバリアントの組み合わせで配布されています。まず世代、次に用途、の順で選びます。
2026年8月時点で入手できるオープンウェイトは 2.2 系までです。 それ以降の世代も存在しますが、重みの公開は確認できていません（後述）。
2.2 系（現行）
| モデル | 規模 | 用途 |
|---|---|---|
| Wan2.2-TI2V-5B | 5B | テキスト・画像の両方に対応した統合版。最も広く使われている |
| Wan2.2-I2V-A14B | 14B級 | 画像→動画 |
| Wan2.2-T2V-A14B | 14B級 | テキスト→動画 |
| Wan2.2-Animate-14B | 14B級 | 動きの再現に寄せた版 |
| Wan2.2-S2V-14B | 14B級 | 音声を伴う生成 |
最初の1つを選ぶなら TI2V-5B です。 規模が小さく、テキストからも画像からも生成できる統合版なので、用途ごとにモデルを入れ替える必要がありません。配布実績もこの系統で最も多くなっています。
2.1 系（旧世代）
| モデル | 規模 | 用途 |
|---|---|---|
| Wan2.1-T2V-1.3B | 1.3B（13億） | テキスト→動画（軽量） |
| Wan2.1-T2V-14B | 14B（140億） | テキスト→動画 |
| Wan2.1-I2V-14B-480P / 720P | 14B（140億） | 画像→動画 |
いま新規に始めるなら 2.2 系からで構いません。 2.1 の軽量版（1.3B）はいまも使われていますが、2.2 の 5B が同じ「軽い側」の枠を埋めています。
それ以降の世代について
2.2 より新しい世代も存在しますが、重みの公開は確認できていません。 名前を見かけても、手元で動かせるとは限りません。
この記事が扱うのはオープンウェイトで入手できるものです。クラウド側のサービスとして提供されている世代は、料金と規約が別の話になります。商用サービス側の比較は AI動画ツール比較2026 を参照してください。
ライセンス
Wan 系はいずれも Apache 2.0 で配布されています。 動画生成のオープンウェイトとしては条件が緩い部類で、商用利用の判断が単純になります。この点は選定理由として大きいです。
ライセンス全般の読み方は AIエロ絵の商用ライセンス完全整理2026 を参照してください。
動作要件
動画生成は静止画より大幅に重い、というのが出発点です。静止画が数秒で出る環境でも、動画は分単位になります。
| VRAM | 現実的な選択 |
|---|---|
| 8GB | 小規模モデルの量子化版から。まず動くことを優先する |
| 12GB | 小規模モデルが扱いやすい帯 |
| 16GB | 中規模まで候補に入る。解像度と長さで調整 |
| 24GB以上 | 大きいモデルも選べる |
所要時間は環境差が大きすぎて一般化できません。 GPU・解像度・フレーム数・サンプリング設定のどれもが効くので、まず短く小さく試して、自分の環境での実測を取るのが確実です。
量子化版の選び方は 量子化モデル完全ガイド2026 にまとめています。動画モデルも画像モデルと同じ形式が使えます。
ComfyUIでのセットアップ手順
前提条件
- ComfyUI がインストール済み
- ComfyUI-Manager がインストール済み
ステップ1：必要なカスタムノードのインストール
ComfyUI-Managerから以下をインストールします。
ComfyUI-WanVideoWrapper または
ComfyUI_VideoHelperSuiteまたは手動でインストール：
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper.gitステップ2：モデルのダウンロード
Hugging Face からモデルをダウンロードします。
ComfyUI/models/
├── wan/
│ ├── Wan2_1-T2V-1.3B/ ← T2V 1.3B モデルファイル
│ └── Wan2_1-T2V-14B/ ← T2V 14B モデルファイル
└── clip/
└── umt5-xxl-enc-bf16.safetensors ← テキストエンコーダーステップ3：ワークフローの読み込み
ComfyUIのGitHubリポジトリや ComfyUI Examples から使う世代に対応したワークフローJSONをダウンロードし、ComfyUIにドラッグ&ドロップで読み込みます。
n*参考イメージ：T2Vで生成されるシーン例*n
テキストtoビデオ（T2V）の使い方
プロンプトの書き方
Wan は英語の自然文と中国語の両方に対応しています。英語での記述が最も安定しています。
Stable Diffusionのようなタグ形式より、動きや状況を描写する文章形式が効果的です。
A young woman in a white dress walks slowly through a sunlit forest, her hair flowing in the breeze, dappled light filtering through the trees動きを明示するコツ
静止した描写より、動作・変化を含む文章の方が動画らしい出力になります。
（静止寄り）A girl standing by the window
（動き寄り）A girl slowly turns to face the camera by a sunlit window, her hair gently swaying動画特有のキーワード
smooth camera movement, slow pan, gentle zoom, cinematic motion, natural movement, realistic motion
n*参考イメージ：I2Vの流れをイメージしたビジュアル*n
画像toビデオ（I2V）の使い方
I2Vは静止画を動かすモードです。Stable Diffusionで生成した画像をベースに、その画像が動いている動画を作れます。
I2Vの使いどころ
- お気に入りの静止画をアニメーション化
- キャラクターに表情変化や呼吸などの微細な動きをつける
- 背景を動かして映像的な雰囲気を出す
I2V プロンプトの書き方
ベース画像がある分、細かいキャラクター描写は不要です。どんな動きをするかを中心に記述します。
The character slowly looks up at the camera with a gentle smile, hair moving softly in the breezeNSFW動画生成のためのコツ
モデルの選択
Wan のベースモデルはSFWですが、ComfyUIのワークフローでネガティブプロンプトなどを調整することで対応可能です。また、コミュニティが Wan 系をNSFW向けにファインチューンしたモデルも公開されています。世代が上がると対応モデルも入れ替わるので、使う世代に合ったものを探してください。
プロンプト設計
NSFWシーンの動画は、静止画の描写 + 動きの描写を組み合わせます。
A woman in lingerie slowly removes her clothing, revealing skin, natural soft lighting, bedroom setting, cinematic品質向上のポイント
- 短い動画（5秒以内）から始める——長い動画はアナトミー崩れが発生しやすい
- 大きな動きより微細な動き（呼吸、目線移動、髪のなびき）の方が品質が安定する
- I2Vを使って高品質な静止画から動かす方が、T2Vより安定することが多い
動画品質を上げるパラメータ調整
| パラメータ | 推奨値 | 説明 |
|---|---|---|
| Steps | 20〜30 | 多いほど品質向上（時間も増加） |
| CFG | 5〜7 | 高すぎるとアーティファクト発生 |
| フレーム数 | 49〜81フレーム | 約2〜3秒分（24fps換算） |
| 解像度 | 480×832 または 832×480 | VRAMに応じて調整 |
| Motion Strength（I2V） | 0.5〜0.8 | 動きの強さ。高いほど大きく動く |
AnimateDiffとWanの使い分け
| 比較項目 | AnimateDiff | Wan |
|---|---|---|
| 動きの自然さ | 普通〜良い | 非常に良い |
| アニメ系との相性 | ◎ | △ |
| リアル系との相性 | ○ | ◎ |
| VRAM要件 | 低い（8GB〜） | 高め（8〜24GB） |
| 生成速度 | 速い | 遅い |
| LoRA対応 | ◎ | 発展中 |
| カメラ制御 | Motion LoRAで可能 | T2Vでプロンプト指定 |
アニメ系キャラを動かしたいなら AnimateDiff + Illustrious/NoobAI の組み合わせがまだ有利です。リアル系・映像的な品質を求めるなら Wan 系が上回ります。
よくある問題と対処法
問題1：VRAMエラーが出る
対処：1.3Bモデルを使う。量子化モデル（fp8/int8）を使う。フレーム数を減らす
問題2：動きがガクガクする
対処：StepsをFを増やす（25以上）。Motion Strengthを下げる
問題3：キャラが途中で崩れる
対処：短い動画（5秒以内）から始める。大きな動きを避ける。I2Vで静止画をベースにする
問題4：プロンプトが反映されない
対処：より具体的な動きの描写に変える。英語で記述する。CFGを少し上げる
