クイックアンサー
Wan 2.2 は Alibaba のオープンウェイト動画生成ファミリーで、HuggingFace の Wan-AI オーガニゼーションで公開されています。
複数のモデルサイズと、テキストから動画・画像から動画のバリアントを含むワークフローが用意されているため、ComfyUI で広く使われています。
モデルの重みは無料でダウンロードしてセルフホストできますが、実際のコストは GPU ハードウェアやクラウドの計算リソースです。ホスト型の Wan サービスには別途価格が設定される場合があります。
01Wan2.2 TI2V 5B と I2V A14B の比較
Wan ではサイズを選べます。低コストで試すなら TI2V-5B、速度より画像ガイドの品質を重視するなら I2V-A14B です。
| Wan2.2 TI2V-5B | Wan2.2 I2V-A14B | |
|---|---|---|
| 位置づけ | 小規模なテキスト/画像から動画のモデル | 大規模な画像から動画のモデル |
| ウェイト | オープン · HuggingFace | オープン · HuggingFace |
| モデル利用料 | $0 | $0 |
| 適した用途 | 計算リソースを抑えた検証 | 高品質な I2V ワークフロー |
02生成モード
Wan の魅力は、自分で動かしてワークフローを組み替えられる点です。
テキストから動画
T2Vオープンウェイトのローカルワークフローで、プロンプトから短いクリップを生成します。
テキスト → 動画
画像から動画
I2V入力画像をアニメーション化し、動きをプロンプトで制御します。
画像 + プロンプト → 動画
ComfyUI ワークフロー
ComfyUIコミュニティ製のノードとワークフローにより、ローカルでの試行が現実的になります。
ワークフロー + モデル重み → 動画
03ローカルで実行
Wan 2.2 はオープンウェイトのローカル実行向けの選択肢です。必要なコストはモデルサイズ、解像度、フレーム数、量子化によって変わります。HuggingFace のGPU例は $0.40/hour からです。
GPU 別 VRAM
| 構成 | 実際のコスト | 適した用途 | 備考 |
|---|---|---|---|
| Local GPU | モデル利用料 $0 + 手持ちのハードウェア | プライベート/オフラインでの生成 | コンシューマー向けGPUでは量子化ワークフローが必要になる場合があります |
| Cloud GPU | HF の例：T4 $0.40/hr、L4 $0.80/hr、A10G $1.00/hr | たまに発生する重い処理 | 利用頻度が低いならハードウェア購入より安く済みます |
| Hosted GPU | HF Spaces のCPUは無料、GPUは $0.40/hr から | No setup | HuggingFace など別のGPUホストを利用します |
04公式料金と登録
Wan 2.2 はウェイトが公開されているため、動画1本ごとのモデル利用料はかかりません。価格を具体的に把握するには計算リソースの料金を使います。HuggingFace Spaces では CPU Basic が無料、Nvidia T4 small が $0.40/hour、Nvidia L4 が $0.80/hour、Nvidia A10G small が $1.00/hour と記載されています。
| 経路 / ハードウェア | 公式価格 | 利用できる内容 | 出典 |
|---|---|---|---|
| Register | Free account | モデルリポジトリのダウンロード/アクセス | 公式情報源 ↗ |
| Model weights | $0 model fee | Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B および Wan2.2-I2V-A14B | HuggingFace モデルカード |
| HF Spaces CPU Basic | FREE | 2 vCPU / 16 GB の CPU Space | 公式情報源 ↗ |
| HF Spaces Nvidia T4 small | $0.40/hour | VRAM 16 GB の GPU Space | 公式情報源 ↗ |
| HF Spaces Nvidia L4 | $0.80/hour | VRAM 24 GB の GPU Space | 公式情報源 ↗ |
| HF Spaces Nvidia A10G small | $1.00/hour | VRAM 24 GB の GPU Space | 公式情報源 ↗ |
05プロンプトの書き方
例: A mountain cabin at blue hour, warm window light flickering, snow drifting slowly across the foreground, gentle dolly-in, quiet cinematic realismWan のモデルカードを開く
06競合との比較
要点： Wan 2.2 はローカルで実行できるモデルサイズが 2 種類あります。REF2VA と最初／最後のフレーム制御が主な用途なら、Hailuo 3 / H3 のほうが有利です。
比較の詳細を読む →07FAQ
Wan 2.2 はオープンソースですか？
はい。Wan 2.2 の重みは HuggingFace の Wan-AI オーガニゼーションで公開されています。
Wan 2.2 はローカルで動かせますか？
はい。ComfyUI や関連ツールで動作します。必要な VRAM は実行するサイズと量子化の方法によって変わるため、最新の数値はモデルカードを参照してください。
Wan 2.2 の費用はどのくらいですか？
オープンウェイトは無料でダウンロードして自分で実行できます。費用が発生するのは GPU ハードウェア、クラウド GPU のレンタル、または利用するサードパーティのホスティングです。
Wan 2.2 はどこで登録できますか？
オープンウェイトをダウンロードする場合は、https://huggingface.co/join で HuggingFace アカウントを作成し、Wan-AI のモデルページを利用してください。ホスト型の Wan ポータルでは別途登録が必要な場合があります。