Wan2.1 (Wan-Video)
Alibaba CloudのWan-Videoチームが開発したWan2.1は、テキストと画像を高品質のビデオに変換する革新的なオープンソースのビデオ生成基盤モデル製品群です。このツールは、大規模なビデオデータを学習し、複雑な視覚的テキスト生成とリアルなビデオクリップ生成を可能にするDiffusion Transformer（DiT）ベースのアーキテクチャを採用しています。大規模言語モデルが単語間の関係を理解して自然な文章を自律的に生成するように、Wan2.1はビデオフレーム間の時空間的な流れを
Alibaba CloudのWan-Videoチームが開発したWan2.1は、テキストや画像を高品質のビデオに変換する革新的なオープンソースのビデオ生成基盤モデルです。このツールは、大規模なビデオデータを学習し、複雑な視覚的テキスト生成とリアルなビデオクリップの生成を可能にするDiffusion Transformer（DiT）ベースのアーキテクチャを採用しています。まるで大規模言語モデルが単語間の関係を理解し、自然な文章を自律的に生成するように、Wan2.1はビデオフレーム間の時空間的な流れを計算し、滑らかな3次元の物理法則に従う仮想世界を精密に再構築します。
従来の生成方法は、膨大なパラメータサイズのために、商用企業の専用APIを通じてのみ限定的にアクセスでき、ローカル環境で実行するには、膨大なVRAMメモリ容量が必要という制約がありました。これに対し、Wan2.1は、時間情報の損失を最小限に抑える3D Causal VAE（3次元因果的変分オートエンコーダ）およびFlow Matching（フローマッチング）目的関数を導入し、推論に必要なメモリ帯域幅を大幅に削減しました。これにより、1.3Bパラメータのモデルの場合、最小8.19GBのGPUメモリがあれば、ローカルワークステーションでオフラインのビデオ生成が可能になり、参入障壁を完全に解消しました。
生命工学の研究分野では、Wan2.1は、タンパク質結晶構造の動的シミュレーションの視覚化や、単一細胞イメージング画像の時系列変化の予測など、3次元の生物学的モーションを再現するために活用できます。研究者は、既存の単一細胞の静的共焦点顕微鏡（Confocal microscopy）スナップショット画像を入力として、細胞の死滅または分裂の過程を表す480p解像度の5秒間の予測ビデオをローカル環境で4分以内に生成できます。また、分子構造のドッキング過程に関する高解像度の物理的挙動のビデオを、テキストガイドラインのみで迅速に作成し、新規医薬品候補物質の受容体結合モデルの検証と、直感的な学術報告書用のメディア作成の段階を革新的に短縮します。
💻 必要なスペック
最小 8.19GB（1.3Bモデル基準）、推奨 24GB 以上（14Bモデルの単一GPU推論または量子化未適用基準）
約 50GB 以上（1.3B および 14B モデルのチェックポイントダウンロードと仮想環境の構築を含む）
⚡ インストール
4-1. クイックスタート
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git && cd Wan2.1 pip install -r requirements.txt python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --offload_model True --t5_cpu --prompt "Scientific animation of a cell division process under a microscope"
4-2. 詳細なインストール
1. リポジトリのクローンと移動git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git cd Wan2.1
2. 依存関係ライブラリのインストール（PyTorch 2.4.0 以上の環境を推奨）pip install -r requirements.txt
3. モデルの重みダウンロード（例：1.3B T2V モデル）を huggingface-cli を通じて行うpip install "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B --local-dir ./Wan2.1-T2V-1.3B
🧬 バイオ活用シナリオ
🔬 細胞分裂および動的挙動のシミュレーション
単一の静的な顕微鏡画像（1024x1024）をWan2.1-I2V-14B-480Pモデルの入力値として設定し、--sample_shift 8.0オプションを追加して、5秒分の3D細胞分裂フロービデオを約3分以内に推論生成することにより、細胞挙動データの視覚化を支援
💊 薬物-受容体結合反応の3次元視覚化
分子ドッキングの結果である3Dレンダリングスナップショットと、「Ligand binding into target protein active pocket」というプロンプトをWan2.1-I2V-14B-720Pに連携させて、ドッキングモーションアニメーションを作成し、直感的な視覚レポートを作成
🧪 実験室ガイドおよび安全マニュアル動画の作成
「A researcher pipetting colorless liquid under a clean bench with strict biosafety protocol」というプロンプトを使用して、Wan2.1-T2V-14Bモデルに基づく実験手順のデモビデオを無人で生成し、新任の研究者のための補助教材として活用
FAQ
Wan2.1 (Wan-Video)とは何ですか？
Alibaba CloudのWan-Videoチームが開発したWan2.1は、テキストや画像を高品質のビデオに変換する革新的なオープンソースのビデオ生成基盤モデルです。このツールは、大規模なビデオデータを学習し、複雑な視覚的テキスト生成とリアルなビデオクリップの生成を可能にするDiffusion Transformer（DiT）ベースのアーキテクチャを採用しています。まるで大規模言語モデルが単語間の関係を理解し、自然な文章を自律的に生成するように、Wan2.1はビデオフレーム間の時空間的な流れを計算し、滑らかな3次元の物理法則に従う仮想世界を精密に再構築します。 従来の生成方法は、膨大なパラメータサイズのために、商用企業の専用APIを通じてのみ限定的にアクセスでき、ローカル環境で実行するには、膨大なVRAMメモリ容量が必要という制約がありました。これに対し、Wan2.1は、時間情報の損失を最小限に抑える3D Causal VAE（3次元因果的変分オートエンコーダ）およびFlow Matching（フローマッチング）目的関数を導入し、推論に必要なメモリ帯域幅を大幅に削減しました。これにより、1.3Bパラメータのモデルの場合、最小8.19GBのGPUメモリがあれば、ローカルワークステーションでオフラインのビデオ生成が可能になり、参入障壁を完全に解消しました。 生命工学の研究分野では、Wan2.1は、タンパク質結晶構造の動的シミュレーションの視覚化や、単一細胞イメージング画像の時系列変化の予測など、3次元の生物学的モーションを再現するために活用できます。研究者は、既存の単一細胞の静的共焦点顕微鏡（Confocal microscopy）スナップショット画像を入力として、細胞の死滅または分裂の過程を表す480p解像度の5秒間の予測ビデオをローカル環境で4分以内に生成できます。また、分子構造のドッキング過程に関する高解像度の物理的挙動のビデオを、テキストガイドラインのみで迅速に作成し、新規医薬品候補物質の受容体結合モデルの検証と、直感的な学術報告書用のメディア作成の段階を革新的に短縮します。
Wan2.1 (Wan-Video)はいつ使いますか？
Alibaba CloudのWan-Videoチームが開発したWan2.1は、テキストと画像を高品質のビデオに変換する革新的なオープンソースのビデオ生成基盤モデル製品群です。このツールは、大規模なビデオデータを学習し、複雑な視覚的テキスト生成とリアルなビデオクリップ生成を可能にするDiffusion Transformer（DiT）ベースのアーキテクチャを採用しています。大規模言語モデルが単語間の関係を理解して自然な文章を自律的に生成するように、Wan2.1はビデオフレーム間の時空間的な流れを
Wan2.1 (Wan-Video)のバイオ研究での活用例は何ですか？
🔬 細胞分裂および動的挙動のシミュレーション: 単一の静的な顕微鏡画像（1024x1024）をWan2.1-I2V-14B-480Pモデルの入力値として設定し、--sample_shift 8.0オプションを追加して、5秒分の3D細胞分裂フロービデオを約3分以内に推論生成することにより、細胞挙動データの視覚化を支援
📝 アップデートノート
まだアップデートノートはありません。
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