OpenVideoMakerにWan 2.7が追加：新しいAI動画モデル

この記事は、リリースノート以上の情報を必要とするチーム向けに書かれています。モデルページはクリックすべき場所を教えてくれますが、実用的なSEOガイドは、モデルをいつ使うべきか、どのようにブリーフを作成するか、出力をどうレビューするか、そして結果を制作ワークフローの他の部分にどう接続するかを説明するべきです。このページの中心的な検索意図はWan 2.7 AI動画ジェネレーターです。実践的な問いは、実際のチームがWan 2.7を使って、柔軟なデュレーション、プロンプト拡張、参照対応生成で洗練された短いクリップを作成する方法です。

OpenVideoMakerはマルチモデルのクリエイティブワークスペースであるため、最良の答えは通常ワークフローの答えです。テキストプロンプト、最初のフレーム、最後のフレーム、画像参照、動画参照、デュレーション、出力品質から始め、1つ以上のモデルページを経て出力を比較し、最も強力な結果を次のステップの参照として再利用する、という流れになります。これはAI画像とAI動画の作業で特に重要です。なぜなら、各モデルはわずかに異なるブリーフに最適な結果を出すからです。製品画として機能するプロンプトでも、動画プロンプトにする前には異なるモーション言語が必要になる場合があります。単独では強力に見える参照画像でも、画像から動画への生成に役立てるには、よりクリーンな輪郭、よりシンプルな背景、より明確な被写体が必要になることがあります。

このガイドを実践的なプレイブックとして活用してください。Wan 2.7がどこに位置づけられるか、生成前に何を準備すべきか、より良いプロンプトの書き方、出力品質の評価方法、Wan Video GeneratorやImage to Video Generatorなどの関連OpenVideoMakerワークフローとの接続方法を説明します。モデルの利用可能性、制限、価格は変更される可能性があるため、最終的な設定に関する最も信頼できる情報源は常に現在のジェネレーターUIです。以下の戦略は、個々のモデル詳細が進化しても有用であり続けるように設計されています。

簡潔な回答

Wan 2.7 AI動画ジェネレーターを評価する場合、3つの問いから始めてください：既にどのような入力があるか、どのような出力を出荷する必要があるか、プロジェクトはどれほどの反復に耐えられるか？このワークフローは、タスクが明確な被写体、明確なビジュアル目標、再現可能なレビューチェックリストで記述できる場合に最も有用です。ブリーフが1回のパスで多くの無関係な変更を求めている場合や、チームが結果の使用方法をまだ決めていない場合はあまり有用ではありません。

良い最初のパスは1つの仕事をすべきです。例えば、製品がきれいに回転できるか、キャラクターが認識可能なままか、スケッチが洗練されたイラストになるか、比較ページがユーザーのモデル選択に役立つかをテストすることです。その後、2回目のパスで仕上げ、フォーマット、ペーシング、ディテールを改善できます。この段階的なアプローチはプロンプトのドリフトを防ぎ、クリエイティブプロセスを管理しやすくします。

OpenVideoMakerが役立つのは、関連する作業を接続したままにできるからです。画像の計画から動画生成へ、プロンプトの例からモデルページへ、公開例から自分のアセットへと移動できます。最も直接的なワークフローを求める場合はWan Video Generatorから始めてください。ブリーフが次の段階のステップを必要とする場合はImage to Video Generatorを使用してください。関連するモデルページにはWan、Seedance、Klingがあります。

生成前に準備すること

AI出力の品質は、ブリーフの品質に大きく依存します。ジェネレーターを開く前に、意図するアセット、オーディエンス、チャネル、そしてそのアセットが存在する必要がある理由を書き出してください。製品一覧画像、有料ソーシャル動画、シネマティックムードテスト、トークアバターのイントロはすべて異なる指示を必要とします。この計画ステップを飛ばすと、モデルは面白いものを生成するかもしれませんが、その結果が実際に有用かどうかを判断するのが難しくなります。

Wan 2.7の場合、最も有用な入力はテキストプロンプト、最初のフレーム、最後のフレーム、画像参照、動画参照、デュレーション、出力品質です。各入力を制御面として扱ってください。プロンプトは言語と意図を制御します。参照画像は被写体と構図を制御します。出力比率はアセットをどこで公開できるかを制御します。モデルの選択は速度、仕上げ、参照の処理、モーションの挙動の間のトレードオフを制御します。レビューチェックリストはチームが結果を保持するか再生成するかを制御します。

巨大なプロンプトから始めないでください。被写体、設定、望ましい変更、カメラや画像スタイル、出力目的を示すコンパクトなブリーフから始め、出力に特定の弱点が現れた場合にのみ拡張してください。製品がブレている場合は製品固有の特徴を追加します。シーンが静かすぎる場合はモーション言語を追加します。画像が一般的に見える場合は素材、照明、用途の詳細を追加します。動画が視覚的に混み合っている場合は二次的な動きを削除し、1つのメインモーションアイデアに絞ります。

OpenVideoMakerにおけるWan 2.7の位置づけ

OpenVideoMakerは、単発のジェネレーターとしてではなく、接続されたワークフローとして使用する場合に最も強力です。典型的なワークフローはコンテンツ目標から始まり、画像または動画の作成に移り、プロンプトの洗練とアセットレビューをループします。このワークフローはチームが柔軟なデュレーション、プロンプト拡張、参照対応生成で洗練された短いクリップを作成するのに役立ちます。重要なポイントは、生成された各アセットが次のステップでより有用になるべきであり、アセットライブラリに単に混乱を加えるべきではないということです。

画像中心のプロジェクトでは、まずクリーンな参照フレームを生成または選択することから始めてください。プロジェクトが静止画、製品コンセプト、参照、ビジュアルディレクションを必要とする場合はGPT Image、Seedream、Imagenを使用します。静止フレームが機能したら、キャンペーンにモーションが必要な場合はSeedance、Veo、Klingに進みます。動画中心のプロジェクトでは、まずモーションブリーフから始め、次にソース画像、最初のフレーム、最後のフレーム、または参照動画のどれがモデルにより良いアンカーを与えるかを決定します。

最適な内部リンクパスは意図によって異なります。直接的なワークフローを求めるユーザーはWan Video Generatorから入るべきです。より幅広い選択肢を比較するユーザーはAI Video GeneratorまたはAI Image Generatorを閲覧してください。プロンプトのヘルプが必要なユーザーはImage to Video Prompts、Product Video Prompts、またはSeedance Promptsを参照してください。この内部リンクパターンは、すべてのページを同じ幅広いキーワードにターゲットさせることなく、読者がリサーチからアクションに移動できるようにします。

ブリーフで活用すべき強み

柔軟なデュレーション：曖昧な好みではなく、具体的なプロンプト要件として扱う。
プロンプト拡張：どのソースアセット、モデル設定、またはレビュールールが出力を制御するべきかを決める。
最初と最後のフレーム制御：最初のベースライン生成と次の焦点を絞ったバリエーションの選択に活用する。
参照動画ワークフロー：プロンプトだけでなく、承認チェックリストの一部にする。
長尺クリップの計画：最終アセットが出荷されるチャネルに接続する。

これらの強みは単なるマーケティングラベルではありません。プロンプトとレビュープロセスを形作るべきものです。強みが参照の一貫性であれば、よりクリーンな参照をアップロードし、被写体が安定しているかを判断してください。強みが製品ストーリーテリングであれば、生成前に製品の瞬間を定義してください。強みが速度であれば、最終的な仕上げを期待するのではなく、最初の出力を使って方向性をテストしてください。強みがシネマティックモーションであれば、一般的な形容詞の代わりにカメラ言語を書いてください。

ここで多くのチームがクレジットを無駄にします。新しいからという理由でモデルを選ぶのではなく、仕事に合っているからという理由で選ぶべきです。より良い習慣は、まずワークフローを選ぶことです。タスクが探索、下書き、最終候補、プロンプト研究、キャンペーンレビューのどれかを決め、その段階に合ったモデルと設定を選びます。

ステップバイステップのワークフロー

1. アセットとチャネルを定義する

生成する前に1行の制作ブリーフを書いてください。その行にはアセットタイプ、チャネル、被写体、目的を含めるべきです。例：有料ソーシャルテスト用の短い製品リビールを作成する、マーケットプレイス一覧用のクリーンな製品画像を作成する、ナラティブコンセプト用のキャラクターモーションクリップを作成する。これにより、プロンプトがスタイル言葉の曖昧な山になるのを防ぎます。

2. ソース素材を選択する

既に製品写真、ポートレート、スケッチ、または参照動画がある場合、それが制御を改善する場合にのみ使用してください。弱い参照は、強いテキストプロンプトが助ける以上に出力を損なう可能性があります。クリーンな被写体の輪郭、読み取り可能な形状、十分な背景コンテキスト、気を散らすテキストやロゴがないことを探してください。ソース画像が十分に強くなければ、まずより良い参照を作成または編集してください。

3. 最初のプロンプトを書く

最初のプロンプトはシンプルでテスト可能なものにしてください。被写体を名前で示し、シーンを説明し、アクションまたはビジュアル変換を述べ、カメラまたは構図の言語を追加し、意図するスタイルで仕上げます。競合する指示を積みすぎないでください。マクロ製品撮影、ハンドヘルドドキュメンタリーリアリズム、アニメ照明、フローティングタイポグラフィ、ファッションエディトリアルムードを同時に求めるプロンプトは、判断が困難です。

4. 控えめなベースラインを生成する

ベースライン生成は最終的な勝者であることを意図したものではありません。それは診断パスです。モデルが被写体を理解しているか、入力参照が有用か、モーションが読み取り可能か、出力チャネルが意味をなすかを確認しています。ベースラインは不完全でも保存してください。それが次のバリエーションの比較ポイントになるからです。

5. 一度に1つの変数を変更する

最初の出力が近づいたら、1つだけ変更してください。カメラの動き、照明、背景、比率、デュレーション、またはモデルを調整します。すべてを一度に変更すると、何が結果を改善したかわからなくなります。これが構造化されたワークフローがランダムなプロンプト実験に勝つ主な理由です。

6. チェックリストでレビューする

出力を保持する前に、被写体の一貫性、ビジュアルの明確さ、製品の正確性、モーションの読み取りやすさ、構図、背景の気を散らす要素、公開への適合性を確認してください。商用作品の場合は、権利、ブランドルール、プロバイダー規約、リリース前に人の手による修正が必要かも確認してください。承認できない美しい生成物は、完成したアセットではありません。

プロンプトフレームワーク

Wan 2.7の信頼できるプロンプトは5つの部分で構成されます：被写体、コンテキスト、アクション、スタイル、制約。被写体はモデルに何が最も重要かを伝えます。コンテキストはシーンに十分な根拠を与えます。アクションは何が変わるかを説明します。スタイルはビジュアル言語を定義します。制約は読めないテキスト、製品のドリフト、混み合った背景、一度に多すぎるアクションなどの一般的な失敗から出力を保護します。

この構造を使用してください：

Subject: [main product, character, sketch, scene, or reference]
Context: [environment, lighting, channel, audience, campaign goal]
Action: [movement, transformation, camera behavior, edit instruction]
Style: [commercial, cinematic, editorial, playful, realistic, illustrated]
Constraints: [keep subject consistent, no unreadable text, no logos, simple background]

このフレームワークは意図的にシンプルです。ブリーフの部分を分離するため機能します。結果が失敗した場合、失敗している部分を診断できます。製品が間違っていれば被写体行を改善します。モーションが弱ければアクション行を改善します。ムードがずれていればコンテキストとスタイルを改善します。結果にアーティファクトが含まれていれば制約を厳しくします。

プロンプト例

動画継続

Create video continuation for Wan 2.7. Keep the core subject recognizable, describe the scene in one clear sentence, add slow camera push, controlled light movement, stable subject detail, and finish with premium realistic campaign style. Avoid unreadable text, avoid unlicensed logos, and keep the motion focused on one main idea.

このプロンプトは意図的に具体的ですが、過剰ではありません。被写体を示し、モデルにモーションまたは画像の方向を与え、制作目標を説明しています。OpenVideoMaker内でテストする場合、一度に1つの変数だけを変更してください：カメラの動き、照明、製品の詳細、背景、または意図するチャネル。これにより、次の結果を前の結果と比較しやすくなります。

製品リビール

Create product reveal for Wan 2.7. Keep the core subject recognizable, describe the scene in one clear sentence, add gentle camera orbit, clean background separation, polished commercial pacing, and finish with short-form social creative style. Avoid unreadable text, avoid unlicensed logos, and keep the motion focused on one main idea.

参照ガイド付きモーション

Create reference-guided motion for Wan 2.7. Keep the core subject recognizable, describe the scene in one clear sentence, add slow camera push, controlled light movement, stable subject detail, and finish with cinematic editorial style. Avoid unreadable text, avoid unlicensed logos, and keep the motion focused on one main idea.

ユースケース

シーン継続

シーン継続は、ブリーフに明確な被写体、定義された出力チャネル、チームが一貫して適用できるレビュー基準が含まれている場合、Wan 2.7に最適です。まず作成したいアセットを名前で示し、次に最も重要なビジュアルまたはモーションの挙動を説明してください。アセットが製品向けであれば、製品の特徴を安定させ、一度に多すぎるシーン変更を求めないようにしてください。アセットがストーリー向けであれば、感情のビート、カメラ言語、フレーム間の連続性に集中してください。

実践的なワークフローは、まず1つの控えめなバージョンを作成し、その結果をより表現豊かなバリエーションのベースラインとして使用することです。例えば、同じ被写体と照明を保ちながら、カメラ速度、背景の密度、またはスタイライズの度合いを変更します。これにより、無関係な出力のフォルダではなく、有用な比較セットが得られます。最良の生成物は最初のものではなく、キャンペーン目標との慎重な比較を生き残ったバージョンであることが多いです。

製品モーション

製品モーションは、ブリーフに明確な被写体、定義された出力チャネル、チームが一貫して適用できるレビュー基準が含まれている場合、Wan 2.7に最適です。まず作成したいアセットを名前で示し、次に最も重要なビジュアルまたはモーションの挙動を説明してください。アセットが製品向けであれば、製品の特徴を安定させ、一度に多すぎるシーン変更を求めないようにしてください。アセットがストーリー向けであれば、感情のビート、カメラ言語、フレーム間の連続性に集中してください。

ストーリークリップ

ストーリークリップは、ブリーフに明確な被写体、定義された出力チャネル、チームが一貫して適用できるレビュー基準が含まれている場合、Wan 2.7に最適です。まず作成したいアセットを名前で示し、次に最も重要なビジュアルまたはモーションの挙動を説明してください。アセットが製品向けであれば、製品の特徴を安定させ、一度に多すぎるシーン変更を求めないようにしてください。アセットがストーリー向けであれば、感情のビート、カメラ言語、フレーム間の連続性に集中してください。

ソーシャルティーザー

ソーシャルティーザーは、ブリーフに明確な被写体、定義された出力チャネル、チームが一貫して適用できるレビュー基準が含まれている場合、Wan 2.7に最適です。まず作成したいアセットを名前で示し、次に最も重要なビジュアルまたはモーションの挙動を説明してください。アセットが製品向けであれば、製品の特徴を安定させ、一度に多すぎるシーン変更を求めないようにしてください。アセットがストーリー向けであれば、感情のビート、カメラ言語、フレーム間の連続性に集中してください。

参照動画バリエーション

参照動画バリエーションは、ブリーフに明確な被写体、定義された出力チャネル、チームが一貫して適用できるレビュー基準が含まれている場合、Wan 2.7に最適です。まず作成したいアセットを名前で示し、次に最も重要なビジュアルまたはモーションの挙動を説明してください。アセットが製品向けであれば、製品の特徴を安定させ、一度に多すぎるシーン変更を求めないようにしてください。アセットがストーリー向けであれば、感情のビート、カメラ言語、フレーム間の連続性に集中してください。

品質チェックリスト

生成物を保持する前にこのチェックリストを使用してください：

被写体の正確性：メインの被写体は認識可能なままであり、望ましくないディテールが追加されていないべきです。
構図：フレームには、アセットが表示されるチャネルに十分な余白があるべきです。
モーションの明確さ：出力が動画の場合、視聴者はクリップを再生し直さなくてもメインの動きを理解できるべきです。
照明と素材：製品の表面、肌、布、金属、ガラス、影は意図するスタイルに一致するべきです。
背景のコントロール：背景は被写体と競合するのではなく、被写体をサポートするべきです。
テキストとロゴ：モデルとユースケースが特別に適している場合を除き、生成されたテキストに依存しないでください。
フォーマット適合性：キャンペーンでアセットを使用する前に、比率、デュレーション、解像度、クロップセーフティを確認してください。
法務・ブランドレビュー：公開前に権利、肖像権、商標、製品クレーム、プロバイダー規約を確認してください。

このチェックリストが重要なのは、AIメディアはブリーフに失敗していても印象的に見える可能性があるからです。クリップは美しい照明を持っていても間違った製品ディテールを表示しているかもしれません。画像はプレミアムに見えてもモバイルでクロップが崩れるかもしれません。トークアバターは明瞭に話していてもブランドトーンに合わないかもしれません。各出力を、それが本来果たすべき役割に対してレビューしてください。

よくある間違い

1つ目のよくある間違いは、幅広いキーワードをプロンプトとして使用することです。「最高の製品動画」や「シネマティックAI広告」といったフレーズはカテゴリを説明するだけで、ショットを説明しません。モデルには具体的な情報が必要です：どの製品、どのシーン、どの動き、どのスタイル、何を安定させるべきか。

2つ目の間違いは、1回の生成で多すぎる変換を求めることです。被写体を回転させ、背景を変更し、カメラをズームし、照明をシフトし、製品を変換させようとすると、出力が不安定になる可能性があります。まず最も重要な変更を選んでください。

3つ目の間違いはソース画像を無視することです。画像から動画への変換や参照ベースのワークフローは、クリーンな入力に報います。ソースにぼかし、乱雑さ、奇妙なクロップ、読めないラベル、不明瞭な被写体の境界がある場合、出力はそれらの問題を引き継ぐ可能性があります。

4つ目の間違いはモデル選択を永続的な決定として扱うことです。マルチモデルのワークスペースでは、ポイントは比較することです。1つのモデルを探索に、別のモデルを最終仕上げに、さらに別のモデルを特定の入力タイプやスタイルに適している場合に使用してください。

5つ目の間違いはレビューなしで公開することです。AI出力は正確性、権利、ブランドセーフティ、チャネル適合性についてチェックされるべきです。これはEC、広告、教育、肖像権や製品クレームを含むワークフローで特に重要です。

FAQ

Wan 2.7はすべてのプロジェクトに最適な選択ですか？

いいえ。最適な選択は入力タイプ、出力チャネル、レビュー速度、クリエイティブ目標によって異なります。Wan 2.7は上記のワークフローに合致する場合に有用ですが、プロジェクトが異なる参照タイプ、出力スタイル、または反復パターンを必要とする場合は、別のOpenVideoMakerモデルやツールの方が適している場合があります。

最初のプロンプトはどう書くべきですか？

直接的な制作ブリーフから始めてください。被写体を示し、コンテキストを説明し、1つのメインアクションまたは変換を追加し、ビジュアルスタイルを選択し、最も重要な制約を含めます。最初のプロンプトは、出力が成功したか失敗したかの理由を理解できる程度にシンプルに保ってください。

参照画像を使うべきですか？

制御を改善する場合に参照画像を使用してください。製品、キャラクター、ポートレート、構図に敏感な作業に特に役立ちます。ワークフローが対応しているからといって、弱い参照を安易に使用しないでください。クリーンなプロンプトは、乱雑な参照を上回ることがあります。

いくつのバリエーションを生成すべきですか？

方向性を比較するのに十分なバリエーションを生成してください。ただし、レビューがランダムになるほど多くはしないでください。3〜5の焦点を絞ったバリエーションは、20の無関係な試みよりも有用なことが多いです。チームが何が改善を引き起こしたかを理解できるように、一度に1つの変数を変更してください。

出力を商用に利用できますか？

商用利用は、あなたのアセット、権利、プロバイダー規約、最終コンテンツによって異なります。生成されたアセットを公開キャンペーンで使用する前に、製品クレーム、ブランドルール、肖像権許可、商標、公開要件を確認してください。

最終ワークフロー

Wan 2.7を最も良く活用する方法は、生成を制御されたクリエイティブループとして扱うことです。明確なブリーフから始めます。入力を準備します。構造化されたプロンプトを書きます。ベースラインを生成します。焦点を絞ったバリエーションを比較します。最も強力な出力を保持します。それを参照、キャンペーンアセット、または次のステップの入力として再利用します。

最も直接的な次のステップとして、Wan Video Generatorを開いてください。プロジェクトが隣接するワークフローサポートを必要とする場合は、Image to Video Generatorに進んでください。まだモデル間で選択している場合は、AI Video GeneratorまたはAI Image Generatorから始め、ソース素材に合うモデルページを比較してください。