WAN 2.7 vs Seedance 2.0 vs Sora 2 vs Veo 3.1 Fast:画像から動画AI比較
WaveSpeedAIで4つの主要な画像から動画AIモデルを比較:WAN 2.7、Seedance 2.0、Sora 2、Veo 3.1 Fast。価格、品質、生成時間、音声、ユースケース別おすすめ。
4つのモデルはすべてWaveSpeedAIで利用可能です。 今すぐ試す: WAN 2.7 I2V | Seedance 2.0 I2V | Sora 2 I2V | Veo 3.1 Fast I2V
画像から動画への生成は、最も実用的なAI動画ワークフローのひとつになっています。参照フレームから始め、動きを説明するだけで、被写体のアイデンティティと構図を保ったクリップが得られます。ただし、WaveSpeedAIで利用できる4つのモデルは、それぞれ異なるアプローチを採用しています。
この比較は画像から動画の機能に特化しています。各モデルが参照画像の忠実度、モーション合成、音声、価格、クリエイティブコントロールをどのように扱うかに焦点を当てます。
簡易比較
| 機能 | WAN 2.7 | Seedance 2.0 | Sora 2 | Veo 3.1 Fast |
|---|---|---|---|---|
| 解像度 | 720p / 1080p | 1080p | 1080p | 1080p |
| 最大尺 | 15秒 | 10秒 | 12秒 | 8秒 |
| 尺のコントロール | 柔軟(秒単位) | 柔軟 | 固定ティア(4/8/12秒) | 固定(8秒) |
| 音声 | 入力音声同期 | なし | 同期生成 | ネイティブ生成 |
| 最初/最後のフレーム | あり | なし | なし | なし |
| ネガティブプロンプト | あり | あり | なし | なし |
| 料金(8秒、1080p) | $1.20 | $0.96 | $0.80 | $1.20(音声あり) |
| 速度 | 高速 | 高速 | 中程度 | 高速(標準より30%速い) |
WAN 2.7 画像から動画
AlibabaのWAN 2.7は、この比較の中で最も機能が豊富なオプションです。最初と最後のフレームコントロール、音声入力同期、ネガティブプロンプト、プロンプト拡張をサポートしており、他のどのモデルよりも多くの操作レバーが用意されています。
主なスペック
- 解像度: 720p または 1080p
- 尺: 5〜15秒(柔軟、秒単位課金)
- 音声: 音声トラックをアップロードしてペーシングとムードをガイド
- 最初/最後のフレーム: 開始フレームと終了フレームの両方を定義してトランジションを制御
- ネガティブプロンプト: 不要な要素を除外
- プロンプト拡張: 短いプロンプトを自動で拡充
強み
- 最も柔軟な尺の範囲(最大15秒)
- シーントランジション向けの最初と最後のフレームガイダンス
- ミュージックビデオや広告向けの音声入力同期
- コスト効率の高い反復作業向けの720pオプション
- アーティファクト制御のためのネガティブプロンプトサポート
制限事項
- 720pがデフォルトで、1080pは明示的に選択が必要(1.5倍のコスト)
- Sora 2やVeoと比べてコミュニティフィードバックが少ない新しいモデル
APIの例
import wavespeed
output = wavespeed.run(
"alibaba/wan-2.7/image-to-video",
{
"image": "https://example.com/photo.jpg",
"prompt": "Slow zoom out, wind moves through hair, golden hour lighting",
"duration": 10,
},
)
print(output["outputs"][0])
料金
| 尺 | 720p | 1080p |
|---|---|---|
| 5秒 | $0.50 | $0.75 |
| 10秒 | $1.00 | $1.50 |
| 15秒 | $1.50 | $2.25 |
Seedance 2.0 画像から動画
ByteDanceのSeedance 2.0は、Seedance 1.5 Proラインの後継機で、モーションのコヒーレンスと映画的な品質が向上しています。参照画像からのアイデンティティ保持が強力で、滑らかで自然なモーション合成に優れています。
主なスペック
- 解像度: 1080p
- 尺: 最大10秒
- モーション品質: 自然な物理挙動を伴うスムーズなカメラムーブメント
- ネガティブプロンプト: サポート
- シードコントロール: 再現可能な結果
強み
- 優れたモーションのコヒーレンスと時間的安定性
- 被写体のアイデンティティ保持が強力
- 自然なカメラダイナミクス(パン、ズーム、トラッキングショット)
- 競争力のある価格
- 複雑なシーンに対する高いプロンプト忠実度
制限事項
- 音声の生成や入力なし
- 最初/最後のフレームコントロールなし
- WAN 2.7やSora 2より最大尺が短い
- コスト削減のための反復作業向け720pオプションなし
APIの例
import wavespeed
output = wavespeed.run(
"bytedance/seedance-2.0/image-to-video",
{
"image": "https://example.com/photo.jpg",
"prompt": "Character turns to camera, smiles, sunlight catches their eyes",
},
)
print(output["outputs"][0])
Sora 2 画像から動画
OpenAIのSora 2は、物理演算を意識した生成を画像から動画へ適用します。接触ダイナミクス、布のシミュレーション、自然なセカンダリモーションなど、グループ内で最もリアルなモーションを生み出します。また、音声を自動で同期生成します。
主なスペック
- 解像度: 1080p
- 尺: 4秒、8秒、または12秒(固定ティア)
- 音声: 映像と同期した自動生成
- 物理演算: 接触、慣性、セカンダリモーションシミュレーション
- 時間的一貫性: フリッカーやモーフィングが最小限
強み
- 最高の物理シミュレーション — リアルな衝突、布、髪の毛
- リップシンク付きの同期音声生成
- 競争力のある価格で最長の最大尺(12秒)
- 視差と深度を伴う強力なアイデンティティ保持
- フォトリアリスティックからスタイライズドまで幅広いスタイル対応
制限事項
- 固定尺ティアのみ(秒単位のコントロールなし)
- 最初/最後のフレームコントロールなし
- ネガティブプロンプトのサポートなし
- 特定の画像タイプに対するコンテンツポリシーの制限
APIの例
import wavespeed
output = wavespeed.run(
"openai/sora-2/image-to-video",
{
"image": "https://example.com/photo.jpg",
"prompt": "Gentle handheld camera, subject walks forward through a busy market",
"duration": 8,
},
)
print(output["outputs"][0])
料金
| 尺 | 料金 |
|---|---|
| 4秒 | $0.40 |
| 8秒 | $0.80 |
| 12秒 | $1.20 |
Veo 3.1 Fast 画像から動画
GoogleのVeo 3.1 Fastは、DeepMindのフラッグシップ動画モデルの速度最適化バリアントです。24fpsでシネマ品質の出力を生成し、映像と同期した環境音、対話、音楽などのネイティブ音声生成を備えています。「Fast」バリアントは、標準のVeo 3.1より最大30%速く結果を生成します。
主なスペック
- 解像度: 1080p(ネイティブ)
- 尺: 最大8秒
- フレームレート: 24fps(映画標準)
- 音声: ネイティブ生成(環境音、対話、音楽)
- 速度: 標準Veo 3.1より約30%速い
強み
- ネイティブ24fpsで最高の映画的品質
- 最高の音声生成 — 環境音、対話、音楽、効果音
- 一貫した被写体のアイデンティティとカラートーンの保持
- 自然な照明と遠近法の正確さ
- 品質ティアに対する高速な生成速度
制限事項
- 最短の最大尺(8秒)
- 最も高い1回あたりのコスト
- 秒単位の価格設定なし — 生成ごとの定額料金
- 最初/最後のフレームやネガティブプロンプトのコントロールなし
APIの例
import wavespeed
output = wavespeed.run(
"google/veo3.1-fast/image-to-video",
{
"image": "https://example.com/photo.jpg",
"prompt": "Slow cinematic zoom out, wind moves through trees, sunlight flickers across leaves",
},
)
print(output["outputs"][0])
料金
| 設定 | 料金 |
|---|---|
| 音声あり | $1.20 |
| 音声なし | $0.80 |
直接比較
画像の忠実度とアイデンティティ保持
| 機能 | WAN 2.7 | Seedance 2.0 | Sora 2 | Veo 3.1 Fast |
|---|---|---|---|---|
| 被写体のアイデンティティ固定 | 良好 | 優秀 | 優秀 | 優秀 |
| スタイル/テクスチャの保持 | 良好 | 非常に良い | 非常に良い | 優秀 |
| 構図の維持 | 非常に良い | 良好 | 非常に良い | 非常に良い |
| 最初/最後のフレームコントロール | あり | なし | なし | なし |
モーション品質
| 機能 | WAN 2.7 | Seedance 2.0 | Sora 2 | Veo 3.1 Fast |
|---|---|---|---|---|
| カメラダイナミクス | 良好 | 優秀 | 非常に良い | 優秀 |
| 物理リアリズム | 良好 | 良好 | 優秀 | 非常に良い |
| 時間的安定性 | 良好 | 非常に良い | 優秀 | 非常に良い |
| セカンダリモーション(髪、布) | 良好 | 非常に良い | 優秀 | 非常に良い |
音声
| 機能 | WAN 2.7 | Seedance 2.0 | Sora 2 | Veo 3.1 Fast |
|---|---|---|---|---|
| 音声生成 | なし(入力のみ) | なし | あり | あり |
| 音声入力同期 | あり | なし | なし | なし |
| リップシンク | なし | なし | あり | あり |
| 環境音/効果音 | なし | なし | あり | あり |
コスト効率(1080p)
| 尺 | WAN 2.7 | Seedance 2.0 | Sora 2 | Veo 3.1 Fast |
|---|---|---|---|---|
| 4秒 | $0.60 | $0.48 | $0.40 | — |
| 8秒 | $1.20 | $0.96 | $0.80 | $1.20 |
| 10秒 | $1.50 | $1.20 | — | — |
| 12秒 | $1.80 | — | $1.20 | — |
ユースケース別おすすめ
WAN 2.7 を選ぶべき場合:
- 最初と最後のフレームコントロールによるシーントランジション
- 既存の音楽トラックやボイスオーバーからの音声同期動画
- 長いクリップ(最大15秒)
- アップスケール前の720pでの予算を抑えた反復作業
最適な用途: ミュージックビデオ、トランジションシーケンス、音声ビジュアルコンテンツ、反復ワークフロー
Seedance 2.0 を選ぶべき場合:
- 強力なアイデンティティ保持を伴う滑らかで映画的なモーション
- コスト効率の高い高品質1080p出力
- 商品やライフスタイルコンテンツ向けの自然なカメラダイナミクス
- 複雑なシーン説明への信頼性の高いプロンプト追従
最適な用途: 商品動画、ソーシャルメディアコンテンツ、キャラクターアニメーション、マーケティング
Sora 2 を選ぶべき場合:
- 物理的に正確なモーション — リアルな接触、布、セカンダリダイナミクス
- 話すキャラクター向けのリップシンク付き自動音声生成
- 競争力のある価格で長いクリップ(最大12秒)
- フォトリアリスティックからアニメまで幅広いスタイル対応
最適な用途: ナラティブコンテンツ、キャラクター主導の動画、対話のある広告、クリエイティブストーリーテリング
Veo 3.1 Fast を選ぶべき場合:
- 最高の映像忠実度を持つ24fpsでの映画グレードの品質
- 環境音、対話、音楽、効果音を含む豊かな音声生成
- 高品質出力の迅速なターンアラウンド
- 照明とカラーの保持におけるプロフェッショナルグレード
最適な用途: 映画品質のショートフィルム、プレミアム広告、映画的なソーシャルコンテンツ、プロフェッショナルプレゼンテーション
総評
「最高」の画像から動画へのモデルは一つではありません。それぞれが明確なニッチを担っています。
- WAN 2.7 はスイスアーミーナイフ: 最も多くの機能と柔軟性を持ち、音声入力同期やフレーム間コントロールが必要なワークフローに最適。
- Seedance 2.0 は秒あたり最低コストで高品質なモーションを提供し、最高のコストパフォーマンスを実現。
- Sora 2 は物理リアリズムでリードし、自動生成音声と$0.10/秒での12秒クリップを両立する唯一のモデル。
- Veo 3.1 Fast は最も映画的な出力と最高のネイティブ音声を生み出すが、プレミアム価格と短い最大尺が伴う。
朗報: 4つすべてがWaveSpeedAIで同じAPIパターンで利用可能なため、実際の参照画像でそれぞれをテストし、結果を直接比較することができます。
WaveSpeedAIですべて試す:
