Seedance 2.0 vs Wan 2.7：中国製動画AIを徹底比較

Seedance 2.0 と Wan 2.7 は、2026年に登場した中国発のトップクラスのAI動画システムです。両者はそれぞれ異なる分野で強みを発揮します。

• Seedance 2.0：ByteDance のモデルで、テキスト・画像・音声・動画の入力を高度に制御する、精密でマルチモーダルな動画生成に特化しています。広告やシネマティックなショート動画など、洗練された顔中心のコンテンツに最適です。
• Wan 2.7：Alibaba のシステムで、キャラクターの一貫性、絵コンテ作成、そしてオープンソースフレームワークによる柔軟性を重視しています。スケーラブルなプロジェクト、複数クリップのワークフロー、編集タスクに最適です。

クイック比較

プレミアム品質の動画を求めるなら Seedance 2.0 を、スケーラブルな複数クリップのワークフローには Wan 2.7 が適しています。多くのクリエイターは最適な結果を得るために両者を組み合わせています。

Seedance 2.0：機能と強み

コア機能

ByteDance の SEED Lab が開発した Seedance 2.0 は、45億パラメータのデュアルブランチ Diffusion Transformer であり、動画と音声を同時に生成することで、ポストプロダクションでの調整を不要にします。

このモデルを際立たせているのが Omni-Reference System です。これはプロンプト内のすべての参照アセットに対して、タグベースの精密な制御を可能にします。ユーザーは最大9枚の画像、3本の動画クリップ、3本の音声クリップを入力でき、@image1 や @video1 といったコマンドを使ってプロンプト内で各アセットを直接タグ付けできます。これにより、キャラクターデザイン、衣装、カメラアングル、さらには動きのリズムといった要素まで細かく制御できます。Segmind はこの能力を次のように評価しています。

「Seedance 2.0 の最も明確な差別化要素は omni-reference システムです。ほとんどのモデルが参照画像をゆるやかなスタイルのヒントとして扱うのに対し、Seedance 2.0 ではプロンプト内で明示的にタグ付けし、それらがどこにどのように現れるかを正確に制御できます。」 ^[2]

さらに Seedance 2.0 は マルチショットスクリプティング にも対応しており、ユーザーは特定のタイミングを指定してショットリスト全体を定義できます（例：「Shot 1 | 0s–3s: ワイドな全景ショット、ドリーイン」）。これは デュアルチャンネルのステレオ音声 の生成と並行してシームレスに実行され、環境音、フォーリー効果、音楽、そして8言語以上でのリップシンクまでカバーします。

これらの機能が組み合わさることで、クリエイターにとって強力なツールとなりますが、以下に示すようにいくつかの制約も伴います。

強みと制約

このモデルのパフォーマンス指標は、その能力を物語っています。たとえば VBench では ELO スコア 1,272、被写体一貫性スコア 93.4 を達成し、Kling 1.6（92.1）や Wan 2.1 Fast（90.7）といった競合を上回っています。特に Fast バリアントは効率的で、5秒の720pクリップを約35秒で生成し、これは前世代より61%高速です。

これらの強みがある一方で、いくつかの制約も存在します。複数キャラクター間で一貫したビジュアルを維持することは不安定になることがあります。生成できるクリップは15秒まで（Fast バリアントは10秒）に制限されていますが、より長いシーンには動画延長機能を利用できます。中国国外からの直接アクセスは限られており、海外ユーザーはプロキシ API レイヤーを必要とすることが多いです。さらに、すべての出力には C2PA のメタデータ透かしが埋め込まれており、クライアント向けプロジェクトでは懸念事項となる場合があります。

Wan 2.7：機能と強み

コア機能

Wan 2.7 は 270億パラメータの Mixture-of-Experts アーキテクチャ を採用しており、推論ごとに140億パラメータがアクティブになります ^[9]。T2V（Text-to-Video）、I2V（Image-to-Video）、R2V（Reference-to-Video）、Instruction-Based Editing という4つの生成モードを、すべて単一の Diffusion Transformer バックボーンで処理し、タスク間のスムーズな統合を実現します。

注目すべき機能には、3×3レイアウトの画像を受け付ける 9-Grid I2V モードがあります。これはマルチアングルの製品ディスプレイや連続したシーンの作成に特に役立ちます。First and Last Frame Control（FLF2V） 機能では、クリップの開始フレームと終了フレームを指定でき、モデルがその間のモーションパスをシームレスに生成して時間的な不整合を最小限に抑えます。R2V モードは最大 5つの混在参照（画像、動画、または音声）に対応し、追加のファインチューニングなしでキャラクターのアイデンティティ、声、カメラスタイルを維持できます。さらに、このモデルは最大 5,000文字 のプロンプトを処理し、12言語で明瞭な長文テキストを描画します ^[9][11]。

これらの機能が連携することで、強力な生成前プランニングに支えられた、一貫性と整合性のあるシーン生成が実現します。

Thinking Mode とシーンの一貫性

Wan 2.7 を特徴づける機能の一つが Thinking Mode です。これは Chain-of-Thought による推論プロセスを用いて動画を事前にプランニングします。この機能はプロンプトのセマンティクスをマッピングし、被写体の配置を決定し、カメラアングルを選択し、レンダリング開始前に論理的な一貫性を確保します。

「Thinking Mode... は生成前に Chain-of-Thought 推論を実行し、モデルが出力を作成する前にプロンプトを論理的に分析・計画できるようにします。」 - Kai Kou, AI Engineer ^[12]

この事前プランニングのステップにより、Wan 2.7 は複雑な複数キャラクターのシーンで特に効果を発揮します。レンダリング前に空間的関係やライティングに対処することで、モーフィングやオブジェクトの歪みといったよくある問題を軽減します。ストーリー主導の制作においては、Thinking Mode と FLF2V の組み合わせが、より安定し視覚的に整合性のある出力を保証します。

強みと制約

Wan 2.7 の高度なプランニングと機能はいくつかの強みにつながりますが、いくつかの制約も伴います。

その主な強みの一つが キャラクターの一貫性 であり、独立系アニメーターの Wei Zhang は次のように強調しています。

「WAN 2.7 の一貫性は驚異的です！複数のクリップにわたってキャラクター画像が安定しており、これは以前は実現が難しかったことです。」 - Wei Zhang ^[10]

このモデルは、信頼性、創造的な柔軟性、そして audio-in-the-loop ワークフローにより 編集評価 8.5/10 を獲得しました ^[8]。その Instruction-Based Editing 機能は、背景の変更、衣服の色の変更、スタイル転送の適用といった特定シーンの修正において特に効率的で、クリップ全体を再生成することなく、シンプルなテキストコマンドで実行できます。

ただし、いくつかの制約もあります。出力解像度は1080pまでに制限されており、クリップの尺は T2V で15秒、I2V または R2V モードで10秒までに限られます ^[8]。さらに、ほとんどのシナリオで優れた性能を発揮しますが、顔の極端なクローズアップでは一部のクローズドソースモデルに見られるようなフォトリアリズムに欠ける場合があります。Miraflow AI の Jay Kim は次のように述べています。

「生のビジュアル品質では Seedance 2 や Kling 3 には敵いませんが、創造的な自由度とワークフローの完成度では他のどのモデルも及びません。2026年最高のオープンソースの選択肢です。」 - Jay Kim, Miraflow AI ^[9]

Wan 2.7 は Apache 2.0 ライセンスのもとで完全にオープンソースであり、チームはローカルにデプロイしたり、特定のニーズに合わせてファインチューニングしたりする柔軟性を得られます。

Seedance 2.0 vs. Wan 2.7：徹底比較

入力モードと生成オプション

Seedance 2.0 と Wan 2.7 はどちらもテキスト、画像、音声、動画といった多様な入力を受け付けますが、それらを処理するアプローチは大きく異なります。Seedance 2.0 は Universal Reference システム を採用しており、最大15ファイルを同時に処理できます。これには9枚の画像、3本の動画クリップ、3本の音声クリップが含まれ、すべてを1回のパスで処理することで、構図、カメラの動き、キャラクターのアクションをシームレスに再現できます ^[3]。一方 Wan 2.7 は、最大9枚の参照画像を 3×3グリッド に整理し、クリップ間で一貫したキャラクターの外見とスタイルを確保します ^[3]。

生成モードに関しては、Wan 2.7 はスタイル転送用の専用動画編集モードや開始/終了フレーム制御機能を含む7つのオプションを提供します。一方 Seedance 2.0 は text-to-video、image-to-video、そして各生成内でより緊密なマルチモーダル統合を重視する Universal Reference ワークフローに焦点を当てています ^[3]。これらの違いが、各モデルが制御、忠実度、一貫性をどう扱うかの基礎を形づくっています。

制御、忠実度、一貫性

入力処理における違いは、これらのモデルが制御、忠実度、一貫性をどう管理するかにまで及びます。Seedance 2.0 は顔の忠実度と精密なモーション制御に優れ、8言語以上での音素レベルのリップシンクを提供します ^[3]。一方 Wan 2.7 は、3×3グリッドシステムと R2V（Reference-to-Video）ワークフローのおかげで、複数クリップにわたって繰り返し登場するキャラクターの一貫性を維持する点で際立っています。また instruction-based editing モードを備えており、クリップ全体を再生成することなく映像のスタイルを変更できます ^[3]。

Atlas Cloud ブログは次のように述べています。

「Seedance 2.0 はマルチモーダル制御と顔の忠実度で勝ります... Wan 2.7 は柔軟性、オープンウェイトの経済性、動画編集で勝ります。」 ^[3]

パフォーマンスと実用上の制約

パフォーマンス指標は、Seedance 2.0 と Wan 2.7 の違いをさらに浮き彫りにします。重要な違いの一つがクリップの長さです。Seedance 2.0 は最大60秒の動画に対応するのに対し、Wan 2.7 は text-to-video で最大15秒です ^[3]。15秒はソーシャルメディア投稿のようなショートフォームコンテンツには理想的ですが、製品デモやトレーニング教材にはより長い尺が必要になることが多いです。

もう一つの大きな要因が出力の使用可能率です。Seedance 2.0 は90%の使用可能出力率を誇っており ^[3]、これは制作コストを大幅に削減できます。

「90%の使用可能出力率は、一蹴できるマーケティング上の数字ではありません... 90%の使用可能率では、[使用可能なクリップを1,000本得るには] 1,111回の生成が必要です。これは実際の API 支出において4.5倍の差です。」 - Atlas Cloud Blog ^[3]

コストと速度も異なります。同じ720p・5秒の仕様では、Seedance 2.0 Fast はクリップあたり約 $0.16 で、レンダリングに約28秒かかります。これに対して Wan 2.7 は約 $0.30 で、55秒を要します ^[5]。ただし、Wan 2.7 のオープンウェイトモデルはプライベートな GPU インフラ上でのセルフホスティングを可能にし、生成ごとの API コストを排除できます。これはクローズドソースの性質上 Seedance 2.0 が提供できない柔軟性です ^[3][5]。

動画で見る：Seedance 2.0 vs Wan 2.7 動画ジェネレーター比較

APIMart 経由での API アクセス

API を効果的にデプロイするにあたって、シームレスな統合がすべての違いを生み出します。中国製AIモデルを扱う米国の開発者にとって、CNY建ての請求、Alipay/WeChat 決済、現地の電話番号認証といった通常の障壁は頭痛の種になり得ます。APIMart は、単一の統合エンドポイント https://api.apimart.ai/v1/videos/generations を提供することで、このプロセスを簡素化します。Seedance 2.0 や Wan 2.7 のようなモデルの切り替えは、JSON リクエスト内の model パラメータを調整するだけで済みます。それほどシンプルです。

この API は開発者を念頭に置いて設計されており、OpenAI スタイルの規約に従っています。Bearer Token 認証と、model、prompt、resolution、seed などのパラメータを使った標準的な JSON POST リクエストを採用しています。両モデルとも非同期で動作します。リクエストを送信すると task_id が返され、それをポーリングして最終的な動画 URL を取得します。生成時間はさまざまで、Wan 2.7 は通常30〜90秒、Seedance 2.0 は最大120秒かかることがあります ^[10]。

「開発者として、クリーンな API と高速なレスポンスタイムを高く評価しています。Doubao Seedance 2.0 は私たちのパイプラインにシームレスに統合できます。」

• Alex Wang, Full-Stack Engineer ^[14]

柔軟な価格設定と統合請求

APIMart は USD での従量課金制を提供しており、中国国外の開発者がコストを管理しやすくなっています。料金は解像度に応じて、出力1秒あたりで課金されます。1つの APIMart アカウントで両モデルをカバーできるため、複数のクレジットシステムを使い分ける必要がありません。たとえば Wan 2.7 は720Pで秒あたり $0.0664、1080Pで秒あたり $0.1096 となり、これは公式料金より約20%安価です ^[10]。Seedance 2.0 も同様の価格体系に従っており、競争力のある料金を提供しています。

高度な機能と信頼性

Seedance 2.0 は asset:// URL に対応しており、ファイルを繰り返しアップロードすることなく、事前承認済みのバーチャルアバターや実在人物のアセットを参照できます ^[15]。99.9% の SLA と低レイテンシのインフラを備えた APIMart は、大規模な制作ニーズと小規模な実験的プロジェクトの両方に対応できるよう構築されています。商用パイプラインに取り組む場合でも、新しいアイデアをテストする場合でも、APIMart は効率的に作業を完了するためのツールを提供します。

業界別ユースケース

マーケティングと広告

マーケティングの世界では、モデルの選択は制作段階によって左右されることが多いです。たとえば Seedance 2.0 は、高コンバージョンのヒーロー広告を作成する際に真価を発揮します。精密なリップシンクと一貫した顔のディテールにより、人物モデルに依存する EC ブランドにとって頼れる選択肢となります。こうしたシナリオではわずかな不整合さえ信頼を損ないかねないため、顔の忠実度は大きな強みです ^[3]。

一方、Wan 2.7 は1本のクリップから複数バージョンのコンテンツを作成するのに最適です。その Video Edit モードにより、代理店はキビキビとした TikTok 版や洗練された Instagram カットといったプラットフォーム別のバリエーションを、クリップあたり約 $0.625〜$0.9375 のコストで作成できます ^[16]。多くのチームは両モデルの強みを組み合わせ、絵コンテ作成に Wan 2.7 を、最終的な仕上げ出力に Seedance 2.0 を使用しています ^[1]。

「[Wan 2.7 の] 動画編集モードは、同じソース映像の複数のビジュアルバリエーションを再撮影なしで必要とする代理店向けに専用設計されています。」 - Atlas Cloud ^[3]

これらの能力は広告に限定されず、教育やトレーニングといった分野にも広がります。

教育とトレーニング

Seedance 2.0 は、8言語以上にわたる音素レベルのリップシンクのおかげで、バーチャル学習環境で優れた性能を発揮します。コースに画面上のインストラクターが登場する場合、リアルな表情を表現する能力が受講者のエンゲージメント維持に役立ちます ^[3][7]。もう一つの際立った機能が4モーダル入力で、事前録音されたナレーションを生成された動画に直接同期させ、時間のかかる音声ポストプロダクションを不要にします ^[4]。

一方、Wan 2.7 は、複数のモジュールにわたってキャラクターの外見の一貫性が鍵となるシナリオベースのトレーニングに対応します。その9グリッド参照システムは最初から最後まで固定された外見を保証し、開始/終了フレーム制御は、機械が「オフ」から「稼働中」の状態へ移行する様子を示すといった技術デモに理想的です ^[3][13]。API コストを意識する大規模 e ラーニングプラットフォームにとって、Wan 2.7 はセルフホスティングをサポートするオープンウェイト版を提供し、秒単位の課金を完全に排除します ^[3]。これらの機能は、教育コンテンツ制作者の要求に完璧に合致しています。

教育以外でも、これらのツールはエンターテインメントやショートフォームコンテンツのクリエイターを支援します。

エンターテインメントとショートフォームコンテンツ

エンターテインメントにおいて、これらのモデルは異なる創造的ニーズに対応します。Seedance 2.0 はシネマティックなストーリーテリングに特化しており、ドリーズーム、トラッキングショット、表情豊かな演技のためのツールを備えています。音素レベルの音声同期により、ミュージックビデオやキャラクター主導のショート動画に最適な選択肢となり、業界平均をはるかに上回る90%の使用可能出力率を提供します ^[3]。

一方、Wan 2.7 は、キャラクターの一貫性が重要となる連続コンテンツに最適です。そのスタイル転送機能により、クリエイターはモーションの滑らかさを保ちながら、ビジュアルをアニメ、サイバーパンク、さらには油絵といったフォーマットに変換できます ^[3][16]。

「Wan 2.7 と Seedance 2.0 は、まったく異なるタイプのクリエイター向けに作られています。」 - Jacky Wang ^[6]

結論：どちらのモデルを使うべきか？

各モデルは、目的に応じてそれぞれの形で輝きます。Seedance 2.0 は、ヒーロー広告、ミュージックビデオ、シネマティックなショート動画など、高品質で顔中心の動画を作成するのに最適です。90%の使用可能出力率 ^[3] と最大60秒のコンテンツ生成能力により、プレミアムなクリエイティブプロジェクトに理想的です。一方、Wan 2.7 は、大量の広告キャンペーンや EC カタログのように、スケール、再現性、複数クリップにわたる一貫したキャラクターを必要とするプロジェクトに最適な選択肢です。

これらの徹底比較から、両モデルがそれぞれ異なる分野で優れていることは明らかです。多くのクリエイターにとって、両モデルの強みを組み合わせることが最も賢いアプローチです。テストとスケーリングには Wan 2.7 を使い、プレミアムコンテンツの仕上げには Seedance 2.0 に切り替えましょう。Wan27AI の Jacky Wang が的確に述べているように、

「最高のクリエイターは1つを選びません。両方を使うのです。ボリュームとテストには Wan 2.7 を、プレミアムコンテンツには Seedance 2.0 を。」 ^[6]

インパクトのある広告、教育動画、想像力豊かなストーリーテリングのいずれを制作する場合でも、APIMart の統合 API は、簡素化された請求と信頼性を支える99.9%の SLA でプロセスを効率化します。さらに APIMart Playground を使えば、本番制作に入る前にプロンプトをテストできます。最終的に、適切な選択はプロジェクト固有のニーズとワークフローの優先事項によって決まります。

よくある質問

クリップを繋ぎ合わせずに長尺動画を作るならどちらのモデルが優れていますか？

Seedance 2.0 は、クリップを手動で繋ぎ合わせる必要をなくし、長尺動画を難なく扱えるよう設計されています。4秒から60秒までの動画尺に対応しており、2秒から15秒に制限された Wan 2.7 と比べて大きく改善されています。さらに Seedance 2.0 には、尺を -1 に設定できる便利な機能があります。これにより、システムがより滑らかで一貫性のあるナラティブのために最適な動画の長さを自動的に判断します。

複数のシーンにわたって同じキャラクターの一貫性を保つにはどうすればよいですか？

シーンをまたいでキャラクターの外見を一貫させるには、各モデル固有の参照ワークフローに従ってください。

Wan 2.7 の場合は、Character Locking を有効にし、R2V 機能 を使って画像やクリップなどの参照素材を提供します。精度を高めるには、マルチアングルの9グリッドセットアップを活用し、全体を通して同じシード番号を使い続けましょう。

Seedance 2.0 の場合は、タグ付けされた画像（例：@image1）と詳細なデザインシートを使って、omni-reference 制御 を活用します。キャラクターのアイデンティティの揺れを最小限に抑えるため、プロンプトの一貫性を保つようにしましょう。

Wan 2.7 はセルフホストできますか？必要な GPU 環境は？

はい、Wan 2.7 はオープンウェイトモデルなのでセルフホスト可能です。つまり、必要なハードウェアがあれば生成ごとの API 料金を省けます。本番レベルの推論には、A100 または H100 GPU の使用が推奨されます。RTX 4090（24GB VRAM）のようなコンシューマー向け GPU でも扱えますが、クラウドベースの A100 環境のほうがはるかに高速です。たとえば、A100 では5秒の1080pクリップの生成に約 90秒 かかります。