Veo 3.1 ではなく Wan 2.7 を使うべきなのはどのような場合ですか？

フレームアンカリング、リファレンス駆動のワークフロー、編集負荷の高いパイプラインなど、より強力なコントロール性が必要な場合は Wan 2.7 を選択してください。いくつかのケースでは、映画的なリアリズムに関しては Veo スタイルのモデルのほうが強力な場合があります。

Wan 2.7 は音声生成およびリップシンクに対応していますか？

はい。Wan 2.7 には、音声リファレンス、サウンド生成、リップシンクに特化した機能を備えたオーディオ対応ワークフローが含まれます。

Wan 2.7 の動画生成の主な制限は何ですか？

主な制限は、クリップの長さが短いこと、出力の上限が 1080P であること、そして動きが非常に激しいシーンで不安定になる場合があることです。

Wan 2.7 はどの解像度と再生時間に対応していますか？

一般的に 720P と 1080P の出力に対応し、ワークフローの設定に応じてクリップの長さはおおよそ 2〜15 秒です。

Wan 2.7 API は画像とテキストプロンプトの両方から動画を生成できますか？

はい。Wan 2.7 はテキストから動画および画像から動画のワークフローをサポートし、開始フレームに基づくガイド生成や継続タスクにも対応します。

Wan 2.7 API はシーンをまたいだキャラクターの一貫性をどのように維持しますか？

Wan 2.7 はリファレンス駆動のワークフローを用い、画像または動画のリファレンスによって、ショット間で人物の同一性、衣装、小道具、スタイルを保持します。

Wan 2.7 API は新規生成ではなく既存の動画を編集できますか？

はい。モデルファミリーには、既存のクリップを変換、拡張、またはスタイル変更するための編集ワークフローが含まれます。

Wan 2.7 は本番のマーケティング動画やソーシャルメディア向けコンテンツに適していますか？

はい。一貫性制御、編集ツール、マルチモーダル入力の組み合わせにより、広告、ソーシャルクリップ、ショートフォームのストーリーテリングに適しています。

Aliyun

利用可能

wan2.7

Wan2.7 API

Wan2.7は、高品質な映像合成とモーションの一貫性の向上を目的として設計された映像生成モデルです。シネマティックなコンテンツ制作やプロフェッショナルな映像制作ワークフローに適しています。

最低料金

$0.08 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Jun 1, 2026

Aliyun

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$0.4000

CometAPIの推定利用料金

10秒テスト

$0.8000

CometAPIの推定利用料金

15秒テスト

$1.20

CometAPIの推定利用料金

最低料金の透明性このプロトタイプでは、リクエストごとの非公開の最低料金は想定していません。本番環境で請求の最低金額または最低チャージ額が適用される場合は、購入前に表示し、すべての予算見積もりに含める必要があります。

Wan Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p
`wan2.6`	$0.08	$0.12
`wan2.7`	$0.08	$0.12

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

モデル概要

検索や評価に使える安定したモデル識別情報と、ページの中核となるSEO構造を書き換えることなく更新できる最新のカタログデータを組み合わせています。

安定した識別情報

Wan2.7とは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$0.08 / 秒

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Jun 1, 2026

概要

Wan2.7の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Wan 2.7 の技術仕様

項目	Wan 2.7 (Video Suite)
提供元	Alibaba Tongyi Lab
モデルファミリー	Wan 2.7 Video Suite
アーキテクチャ	27B パラメータの Mixture-of-Experts (MoE)
入力タイプ	テキスト、画像、動画、音声リファレンス
出力タイプ	生成 / 編集済みの動画クリップ（オプションの音声付き）
対応モード	テキストから動画 (T2V)、画像から動画 (I2V)、リファレンスから動画 (R2V)、動画編集
解像度	720P および 1080P 出力
動画の長さ	2–15秒
オーディオ対応	ネイティブ音声生成、音声リファレンス、リップシンクのワークフロー
リファレンス機能	マルチリファレンス画像/動画、アイデンティティの一貫性
キャラクター一貫性	ワークフローに応じて複数の参照被写体をサポート
リリース世代	Wan 2.6 のメジャー後継

Wan 2.7 とは？

Wan 2.7 は、Alibaba のフラッグシップとなるマルチモーダル動画生成スイートで、単純なプロンプトから動画の生成ではなく、制御可能な AI フィルムメイキングのワークフロー向けに構築されています。生成、編集、継続、リファレンス駆動の一貫性を一体化したシステムで、被写体の保持とシーン制御を強化し、短いシネマティックなクリップを制作できるようにします。

従来の多くがプロンプト品質に主眼を置いていた動画生成器と異なり、Wan 2.7 はフレームアンカリング、リファレンス入力、音声同期、構造化されたマルチショットワークフローによってコントロール性を重視します。

Wan 2.7 の主な機能

Thinking Mode のプランニングパイプライン: レンダリング前にシーン構図と動きを計画し、プロンプト遵守を高め、コヒーレンスの破綻を低減。
ファーストフレームとラストフレームの制御: 冒頭と終端のフレームを定義でき、システムがその間の動きを補間。
リファレンス駆動のアイデンティティ一貫性: 複数ショットにわたりキャラクターの外見、衣装、物体、スタイルを維持。
ネイティブなマルチモーダルワークフロー: 同一ワークフロー内でテキスト、画像、音声、動画のリファレンスをサポート。
統合オーディオ生成: 映像と並行して BGM、環境音、ボイス同期を生成可能。
編集および継続に対応: 既存動画を最初から作り直すことなく、延長、変換、再スタイリングが可能。

Wan 2.7 のベンチマーク性能

テキスト LLM と比べて公開ベンチマークの開示は限定的ですが、サードパーティ評価やコミュニティテストでは、Wan 2.6 に対して動きの安定性、プロンプト遵守、コントロール性の顕著な改善が示されています。

報告されているエコシステムでの所見には次が含まれます:

以前の Wan リリースに比べ、動きの連続性が強化。
サードパーティのテキストから動画評価におけるリーダーボード順位の向上。
複数被写体の一貫性およびリファレンスの保持が改善。
多くの従来型オープン動画モデルより優れたオーディオ統合。

正式なベンチマークの透明性は依然限定的であり、性能に関する主張の解釈には注意が必要です。

Wan 2.7 と他の動画モデルの比較

機能	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
ネイティブなオーディオワークフロー	強い	強い	中程度
リファレンス駆動の一貫性	強い	中程度	中程度
ファースト＋ラストフレーム制御	あり	一部	限定的
動画編集ワークフロー	あり	あり	限定的
最大共通解像度	1080P	ハイエンドのシネマティック出力	1080P
マルチリファレンス対応	強く重視	中程度	中程度

Wan 2.7 の制限事項

長尺制作ツールと比べてクリップの尺が短い。
出力は最大 1080P のため、超高解像度ワークフローに制約。
高速な動きのシーンでは不安定なアーティファクトが発生する場合がある。
マルチリファレンスのワークフローは複雑性とプロンプト設計の要件を高める。
公開ベンチマークの報告は相対的に乏しいまま。

代表的なユースケース

キャラクター一貫性を保った短編や絵コンテ。
音声同期を伴うマーケティング用クリップ。
ソーシャルメディア向け動画生成。
製品ビジュアライゼーションとコンセプトトレーラー。
動画の継続生成とシーン補間のワークフロー。
リファレンスベースのアバターおよびキャラクターアニメーション。

CometAPI で WAN 2.7 Video API を使う方法

手順 1: Kie Al Playground で WAN 2.7 Video API を試す

まず、CometAPI Playground 内の WAN 2.7 Video API を使用して WAN 2.7 の機能をテストします。画像をアップロードし、プロンプトを追加するか、リファレンスを使用して、WAN 動画の生成結果を本番ワークフローに統合する前にプレビューします。

手順 2: WAN 2.7 API キーを取得し、API ドキュメントを確認する

CometAPI コンソールから WAN 2.7 の API キーを取得し、ドキュメントを確認します。テキストから動画、画像から動画、WAN 動画の各ワークフローをサポートするため、WAN 2.7 Video API のエンドポイント、認証、パラメータを把握します。

手順 3: WAN 2.7 の AI 動画を生成し、ワークフローに統合する

WAN 2.7 Video API を用いて、プロンプト、画像、またはリファレンスから WAN 2.7 の AI 動画を生成します。スケーラブルな動画制作を実現するため、WAN 2.7 の出力を製品ワークフロー、コンテンツパイプライン、または AI 動画ツールに統合します。

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videos

Wan2.7のサンプルコードとAPI

Wan2.7の包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでWan2.7の潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

POST

/v1/videos

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '
' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')

  echo "Progress: $progress, Status: $status"

  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi

  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi

  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

cURL Code Example

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi
  
  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Python Code Example

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };

function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

// Step 1: Submit the video generation request
console.log("Submitting video generation request...");
const formData = new FormData();
formData.append("model", "wan2.7");
formData.append("prompt", "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam.");
formData.append("seconds", "5");
formData.append("size", "1280x720");

const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData,
});

const result = await submitResponse.json();
console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

const videoId = result.id || result.task_id;
console.log("Video ID:", videoId);

// Step 2: Poll for progress until 100%
console.log("\nChecking video generation progress...");
while (true) {
  try {
    const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, { headers });
    const statusResult = await statusResponse.json();
    const data = statusResult.data || statusResult;
    const progress = data.progress || "0%";
    const status = data.status || "unknown";

    console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

    if (status === "FAILURE" || status === "failed" || status === "error") {
      console.log("Video generation failed!");
      console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
      process.exit(1);
    }

    if (progress === "100%" || progress === 100 || status === "completed" || status === "success") {
      console.log("Video generation completed!");
      break;
    }
  } catch (e) {
    console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
  }

  await sleep(10000);
}

// Step 3: Download the video to output directory
console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);
fs.mkdirSync("./output", { recursive: true });

const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, { headers });
const outputPath = path.join("./output", `${videoId}.mp4`);
fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer()));

if (fs.existsSync(outputPath)) {
  const stats = fs.statSync(outputPath);
  console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
  console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
} else {
  console.log("Failed to download video");
  process.exit(1);
}

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-video

image-to-video

入力と出力

入力

text

出力

video

本番環境プロファイル

プロバイダー: Aliyun
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

videoの機能に合った本番ワークフローにWan2.7を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

テキストから動画のコンセプトとSNS向けコンテンツ

商品デモと映画的な絵コンテ

画像から動画へのモーションと創作の反復

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime は、Alibaba Cloud Model Studio における Wan 3.0 動画生成モデルの速度最適化版です。

モデルを見る

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Wan3.0

高速な検証からシネマティックな出力まで、課金は生成された動画の再生時間に基づき、適切な解像度を選択し、すべての生成を計画的なクリエイティブ投資活動として扱うというルールです。

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Wan2.6

Wan2.6 は、安定かつ効率的な動画合成のために設計された動画生成モデルです。一般的な動画制作タスクにおいて、信頼性の高い画質と滑らかなモーション生成を提供します。

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Flux

Flux 3

FLUX 3 - 実世界モデル: 視覚インテリジェンスのバックボーンとなるマルチモーダル・フロー型モデルに向けて

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Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1は、プロフェッショナルなコンテンツ制作、広告、短編映画、ソーシャルメディア制作、ストーリーテリングのために設計されたマルチモーダルな動画生成モデルです。独立した動画生成評価で上位にランクインして大きな注目を集めたHappyHorse 1.0の能力を拡張し、シーンの一貫性を強化し、視覚的な忠実度を高めています。

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Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — テキストから動画、画像から動画の生成に対応した高品質な音声・映像生成モデル。映像・音声・口の動きを同期させて生成でき、短編映画、広告クリエイティブ、製品紹介に適しています。

モデルを見る

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

Respond

269714msAvg. Response

Uptime

85.7%Avg. Uptime

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

wan2.7

更新情報

Wan2.7の安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Jun 1, 2026

APIの利用可能性を確認済み

Wan2.7はCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Jun 1, 2026

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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モデルを比較して、調査を続けましょう

Aliyun

利用可能

wan2.7

Wan2.7 API

最低料金

$0.08 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Jun 1, 2026

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料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

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CometAPIの推定利用料金

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CometAPIの推定利用料金

Wan Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p
`wan2.6`	$0.08	$0.12
`wan2.7`	$0.08	$0.12

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

モデル概要

安定した識別情報

Wan2.7とは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$0.08 / 秒

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Jun 1, 2026

概要

Wan2.7の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Wan 2.7 の技術仕様

項目	Wan 2.7 (Video Suite)
提供元	Alibaba Tongyi Lab
モデルファミリー	Wan 2.7 Video Suite
アーキテクチャ	27B パラメータの Mixture-of-Experts (MoE)
入力タイプ	テキスト、画像、動画、音声リファレンス
出力タイプ	生成 / 編集済みの動画クリップ（オプションの音声付き）
対応モード	テキストから動画 (T2V)、画像から動画 (I2V)、リファレンスから動画 (R2V)、動画編集
解像度	720P および 1080P 出力
動画の長さ	2–15秒
オーディオ対応	ネイティブ音声生成、音声リファレンス、リップシンクのワークフロー
リファレンス機能	マルチリファレンス画像/動画、アイデンティティの一貫性
キャラクター一貫性	ワークフローに応じて複数の参照被写体をサポート
リリース世代	Wan 2.6 のメジャー後継

Wan 2.7 とは？

Wan 2.7 の主な機能

Thinking Mode のプランニングパイプライン: レンダリング前にシーン構図と動きを計画し、プロンプト遵守を高め、コヒーレンスの破綻を低減。
ファーストフレームとラストフレームの制御: 冒頭と終端のフレームを定義でき、システムがその間の動きを補間。
リファレンス駆動のアイデンティティ一貫性: 複数ショットにわたりキャラクターの外見、衣装、物体、スタイルを維持。
ネイティブなマルチモーダルワークフロー: 同一ワークフロー内でテキスト、画像、音声、動画のリファレンスをサポート。
統合オーディオ生成: 映像と並行して BGM、環境音、ボイス同期を生成可能。
編集および継続に対応: 既存動画を最初から作り直すことなく、延長、変換、再スタイリングが可能。

Wan 2.7 のベンチマーク性能

報告されているエコシステムでの所見には次が含まれます:

以前の Wan リリースに比べ、動きの連続性が強化。
サードパーティのテキストから動画評価におけるリーダーボード順位の向上。
複数被写体の一貫性およびリファレンスの保持が改善。
多くの従来型オープン動画モデルより優れたオーディオ統合。

正式なベンチマークの透明性は依然限定的であり、性能に関する主張の解釈には注意が必要です。

Wan 2.7 と他の動画モデルの比較

機能	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
ネイティブなオーディオワークフロー	強い	強い	中程度
リファレンス駆動の一貫性	強い	中程度	中程度
ファースト＋ラストフレーム制御	あり	一部	限定的
動画編集ワークフロー	あり	あり	限定的
最大共通解像度	1080P	ハイエンドのシネマティック出力	1080P
マルチリファレンス対応	強く重視	中程度	中程度

Wan 2.7 の制限事項

長尺制作ツールと比べてクリップの尺が短い。
出力は最大 1080P のため、超高解像度ワークフローに制約。
高速な動きのシーンでは不安定なアーティファクトが発生する場合がある。
マルチリファレンスのワークフローは複雑性とプロンプト設計の要件を高める。
公開ベンチマークの報告は相対的に乏しいまま。

代表的なユースケース

キャラクター一貫性を保った短編や絵コンテ。
音声同期を伴うマーケティング用クリップ。
ソーシャルメディア向け動画生成。
製品ビジュアライゼーションとコンセプトトレーラー。
動画の継続生成とシーン補間のワークフロー。
リファレンスベースのアバターおよびキャラクターアニメーション。

CometAPI で WAN 2.7 Video API を使う方法

手順 1: Kie Al Playground で WAN 2.7 Video API を試す

手順 2: WAN 2.7 API キーを取得し、API ドキュメントを確認する

手順 3: WAN 2.7 の AI 動画を生成し、ワークフローに統合する

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videos

Wan2.7のサンプルコードとAPI

POST

/v1/videos

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '
' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')

  echo "Progress: $progress, Status: $status"

  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi

  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi

  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

cURL Code Example

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi
  
  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Python Code Example

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };

function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

// Step 1: Submit the video generation request
console.log("Submitting video generation request...");
const formData = new FormData();
formData.append("model", "wan2.7");
formData.append("prompt", "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam.");
formData.append("seconds", "5");
formData.append("size", "1280x720");

const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData,
});

const result = await submitResponse.json();
console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

const videoId = result.id || result.task_id;
console.log("Video ID:", videoId);

// Step 2: Poll for progress until 100%
console.log("\nChecking video generation progress...");
while (true) {
  try {
    const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, { headers });
    const statusResult = await statusResponse.json();
    const data = statusResult.data || statusResult;
    const progress = data.progress || "0%";
    const status = data.status || "unknown";

    console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

    if (status === "FAILURE" || status === "failed" || status === "error") {
      console.log("Video generation failed!");
      console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
      process.exit(1);
    }

    if (progress === "100%" || progress === 100 || status === "completed" || status === "success") {
      console.log("Video generation completed!");
      break;
    }
  } catch (e) {
    console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
  }

  await sleep(10000);
}

// Step 3: Download the video to output directory
console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);
fs.mkdirSync("./output", { recursive: true });

const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, { headers });
const outputPath = path.join("./output", `${videoId}.mp4`);
fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer()));

if (fs.existsSync(outputPath)) {
  const stats = fs.statSync(outputPath);
  console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
  console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
} else {
  console.log("Failed to download video");
  process.exit(1);
}