Alibaba Tongyi Labが2026年4月15日にリリースしたWan 2.7は、テキストと画像を洗練された高解像度のビデオに変換する最先端のマルチモーダルビデオ生成AIモデルです。大規模言語モデルがプロンプトを解釈し、テキストを推論するように、このモデルは3D因果的ビデオVAE（3D Causal Video VAE）アーキテクチャと混合エキスパート（Mixture-of-Experts）構造を組み合わせることで、ビデオ内の時空間的な複雑さを分析し、超高画質のフレームを一貫して構成します。特に、フレーム制御（Frame Control）と多重参照一貫性（Multi-reference Consistency）技術を搭載し、テキストからビデオ（Text-to-Video）、画像からビデオ（Image-to-Video）、および参照画像に基づくビデオ生成（Reference-to-Video）を単一のパイプライン内でスムーズに処理する次世代のビデオ基盤モデルです。 従来のビデオ生成モデルは、物理的な運動法則に対する深い理解が不足しており、複雑な物理反応や繊細な生体分子の有機的な動きを再現する際に、不自然な歪みが発生するという致命的な欠点がありました。Wan 2.7は、ビデオ生成の前に演出構造を自ら推論し、シナリオを構成する独自の思考モード（Thinking Mode）を統合することで、この欠点を克服しました。これは、熟練した映画監督が撮影前にストーリーボードを詳細に設計するように、モデル内部で物理的な因果関係と空間配置に関する論理的な思考プロセスを事前に実行する方式です。その結果、従来のモデルと比較して、微細なモーションコントロールとテキスト指示型編集（Instruction-based Editing）の性能が圧倒的に向上し、オープンソースライセンスであるApache-2.0を採用することで、誰でもローカルワークステーションで独占的な商用サービスレベルの完成度を実現できるという革新的な差別化が図られています。 このような高度なモーション視覚化と物理推論能力は、生命工学および医学研究者にとって非常に強力なツールとなります。例えば、タンパク質構造可視化ツールであるPyMOLから抽出した分子ドッキングシミュレーションの静止画像を入力として提供すると、モデルは2つの構造体の化学的相互作用と立体構造的動きを精密に外挿し、1080p解像度の滑らかな3D結合動態映像として再構築します。また、時系列細胞培養蛍光顕微鏡画像（Time-lapse Microscopy Images）データセットに基づいて、細胞の分裂や死滅、薬物反応による運動性の変化を自然に再構成することで、大規模な画像装置なしでも、複雑な細胞生理の流れを予測し、教育用コンテンツとして迅速かつ精密に合成することができます。