1080PにおけるWan 2.7 vs VEO 3 vs Kling：定性的なベンチマーク

1080PにおけるWan 2.7 vs VEO 3 vs Kling：定性的なベンチマーク

主要なポイント

• 1080Pはあらゆるモーションアーティファクトを露呈させるため、解像度はもはや差別化要因ではありません。プロンプトへの忠実性と時間的な一貫性が重要です。
• 2026年7月時点のベンダー公開仕様とコミュニティの観察に基づくと、Wan 2.7は最大15秒まで1080Pに達し、VEO 3は1080Pが上限、Kling 2.0は最大10秒まで1080Pに達します。
• VEO 3は同期オーディオを同じレンダリングで提供しますが、Wan 2.7とKlingは別途オーディオ処理が必要です。
• Wan 2.7の最も強力な1080P帯域は、指定した最終フレームに着地するファーストフレーム・ラストフレームI2Vです。
• このベンチマークのプロンプトパターンを再現するには、Wan 2.7ビデオジェネレーターをお試しください。

公開されているベンダーのドキュメント、arXivのWan 2.1技術レポート、およびPixMind Wan 2.7ワークフローで観察された動作を使用して、Wan 2.7、VEO 3、Kling 2.0を1080Pで比較しました。公開されたシードを用いた制御された直接比較は行わなかったため、以下の各主張は、情報源が明示的に測定していない限り、定性的なものです。映画制作ワークフローに関するより広範な情報については、映画制作のプレビジュアライゼーションガイドをご覧ください。

なぜ1080PはAIビデオにとって難しいケースなのか？

1080Pは、あらゆるAIビデオモデルの欠点が露呈する場所です。720Pのレンダリングでは、圧縮とスケールによってアーティファクトが隠されますが、同じモデルを1920x1080でレンダリングすると、歪み、ちらつき、テクスチャのずれがはっきりと現れます。arXivのWan 2.1技術レポートによると、Wan 2.1のトレーニング分布は720Pに偏っており、2.7のファインチューニング後もモデルの1080Pでの動作はその系統を反映しています。

1080Pで最も頻繁に見られる2つの失敗モードは、ディテールアーティファクトとモーションの一貫性の破綻です。ディテールアーティファクトには、手、目、製品の端に見られる柔らかいテクスチャが含まれ、720Pでは問題なく見えても1080Pではぼやけて見えます。モーションの一貫性の破綻は、モデルが追跡を見失ったために、体の部位、影、または背景要素がフレーム間でずれるときに発生します。

内部のWan 2.7セッションで最も一般的な1080Pに関する不満は、モデル自体ではありません。それはソース画像です。最初のフレーム画像が720Pの場合、モデルは生成前にアップスケールする必要があり、そのアップスケールによってモデルが修正できないぼかしが生じます。常に1080P以上のソースから始めるようにしてください。

その意味するところは単純です。あらゆる1080P AIビデオモデルを公平に評価するには、1080P以上のソース画像、固定されたプロンプトセット、そして成功例ではなく失敗モードを比較する意欲という3つのものが必要です。

引用カプセル: 1080Pは、720Pが隠すモーションおよびテクスチャのアーティファクトを露呈させます。Wan 2.1技術レポートは、モデルのトレーニング分布が720Pに偏っていたことを指摘しており、2.7における1080Pの動作は、ファインチューニングと継承された限界の両方を反映しています。

各モデルは1080Pについて何を公開しているか？

各ベンダーは最大解像度を公開していますが、見出しの数値よりも補足的な詳細が重要です。Alibaba Cloud Model Studioのビデオ生成ドキュメントでは、Wan 2.7がT2VおよびI2Vモードで2〜15秒の期間で1080Pに対応していると記載されています。DeepMind VEOの製品ページでは、VEO 3が同期オーディオ、フレーム補間、および長尺クリップ構成を備えた1080Pとして位置付けられています。Kling AIのホームページでは、Kling 2.0が標準モードで10秒の制限付きで1080Pに対応していると記載されています。

差別化要因は解像度ではありません。3つすべてが1080Pに達します。差別化要因は、各モデルが何を最適化しているかです。VEO 3は映画のようなリアリズムとバンドルされたオーディオに傾倒しています。Kling 2.0は、高速で様式化されたモーションとキャラクターのアクションショットに最適化されています。Wan 2.7は、統一されたモードカバレッジとファーストフレーム・ラストフレーム制御を優先しています。

Wan 2.7の公開されている1080Pに関する情報

Wan 2.7の主要な1080P機能は、統一されたモードインターフェースです。同じモデルが、T2V、ファーストフレーム・ラストフレーム付きI2V、R2Vを1つのワークフローで処理します。Alibabaのドキュメントでは、16:9、9:16、1:1、4:3、21:9のアスペクト比で1080Pに対応し、T2VおよびI2Vでは最大15秒の期間が可能であると記載されています。PixMind Wan 2.7製品ページでは、これらすべてのモードが1つの作成インターフェースで公開されています。

[独自の洞察] 1080Pの品質にとって最も重要な公開仕様は、解像度ではありません。それは期間の粒度です。Wan 2.7では、1秒単位で正確な期間を指定できます。1080Pでの短い期間は、モデルが破損させるフレームを減らし、それが難しいプロンプトでのよりクリーンなレンダリングにつながります。

VEO 3の公開されている1080Pに関する情報

VEO 3のDeepMind製品ページは、単一のテキストプロンプトから同期された音声、環境音、対話を含む1080P出力を強調しています。このバンドルが差別化要因です。Wan 2.7とKlingでは、オーディオは別の処理ですが、VEO 3ではオーディオがレンダリングとともに出力されます。

公開されている仕様では、フレーム補間による拡張クリップ合成も強調されており、VEO 3は短い生成物をより長いシーケンスに結合できます。2026年半ばのコミュニティのフィードバックに基づくと、トレードオフは1秒あたりのコストと、GeminiアプリおよびVertex AIを介したアクセス制限です。

Kling 2.0の公開されている1080Pに関する情報

Kling 2.0の公開されている機能は、キャラクターのパフォーマンス、モーションの表現力、様式化されたアクションに焦点を当てています。Kling AIのホームページでは、標準モードで最大10秒の1080P出力が可能であり、拡張モードではより長い期間が利用できると記載されています。Klingは、キャラクターに重みと個性を伴う動きをさせたい場合に人々が頼るモデルです。

公開されている仕様では、物理ベースのモーションモデリングも参照されています。これはラボの外から検証するのは難しいですが、観察できる結果として、Klingのクリップは同じプロンプトでもWanやVEOよりも運動的に見える傾向があります。

仕様を並べて比較するとどうなるか？

以下は、測定されたパフォーマンスではなく、公開されている1080P機能の比較です。情報源は表と方法論のセクションにリンクされています。

上記のチャートは、定量的なベンチマークがどのように見えるかを示す様式化されたイラストです。これは測定データではありません。私たちは、捏造されたスコアではなく、視覚的な足場として公開することを選択しました。公開されたプロンプトによる真の直接比較については、Wan 2.7 vs Kling vs VEO対決をご覧ください。

1080Pでのモーションの一貫性はどうか？

モーションの一貫性は、使用可能な1080Pクリップとデモリールを区別する指標です。モデルは鮮明な個々のフレームを生成できても、手、髪、または背景要素がフレーム間でずれる場合、一貫性に失敗することがあります。Wan 2.1 arXiv論文は、モデルの時間的アーキテクチャとそのトレーニング分布を記述しており、これはWanファミリーの公開されたモーション一貫性リファレンスに最も近いものです。

定性的に見ると、3つのモデルは異なる読み取り方をします。VEO 3は、スローまたはミディアムショットで最も滑らかな映画のようなモーションを生成します。Kling 2.0は、高速アクションショットで最も表現力豊かなキャラクターモーションを生成します。Wan 2.7は、開始状態と終了状態の両方を制約しているため、ファーストフレーム・ラストフレームI2Vで最も予測可能なモーションを生成します。

Wan 2.7のモーションの一貫性は、1080Pでの長いシングルテイクT2Vクリップで最も頻繁に破綻することが観察されています。短い期間や画像に固定されたI2Vショットの方が安定しています。VEO 3は長いテイクでより良く持ちこたえ、Klingはキャラクターのクローズアップでより良く持ちこたえます。

自分のレンダリングで注目すべき点

自分の1080Pレンダリングでモーションの一貫性を評価したい場合は、次の3つの点に順番に注目してください。まず、フレーム全体の手や指の縁を見てください。次に、葉、水、布などの背景要素を見てください。第三に、地面の影を見てください。これらのいずれかがフレーム間でずれている場合、それはモデルがその要素の時間的追跡を見失った兆候です。

これをテストする簡単な方法は、1080Pレンダリングのフレーム1、30、60を抽出し、それらを並べて配置することです。同じ背景要素が被写体に対して異なる位置にある場合、モデルはモーションを予測しているのではなく、補間していることになります。

どのようなアーティファクトパターンに注意すべきか？

1080Pでのアーティファクトパターンはモデル固有であり、それらを把握することで選択に役立ちます。VEO 3は、映画のように見えるが詳細を検査すると失われるソフトフォーカスな背景になる傾向があります。Kling 2.0は、手足の動きが誇張される傾向があり、不気味な領域に達するまでは表現力豊かに見えます。Wan 2.7は、布地や金属などの繰り返される表面素材でテクスチャのずれが生じる傾向があります。

私たちは制御されたアーティファクト率の研究は行っていません。以下のパターンは、2026年7月までに3つのモデルすべてを本番環境で使用した際の観察結果です。

VEO 3のアーティファクト

VEO 3の最も一般的な1080Pアーティファクトは、背景の軟化です。それが生み出す映画のようなルックは、部分的に浅い被写界深度によって達成されます。1080Pでは、その浅いDOFは、ユースケースに応じて芸術的であるか、または詳細が欠けていると解釈されます。トークヘッドや製品ショットでは通常機能しますが、風景や建築物のレンダリングでは、その柔らかさが欠陥となります。

VEO 3のバンドルされたオーディオもアーティファクトの原因となります。同期された音声は、技術用語や固有名詞を誤って発音することがあります。これは厳密な意味でのビデオアーティファクトではありませんが、修正または許容しなければならないレンダリングアーティファクトです。

Kling 2.0のアーティファクト

Kling 2.0の最も一般的な1080Pアーティファクトは、高速モーション中の手足の伸長です。キャラクターが手を伸ばしたり走ったりすると、腕や脚が1、2フレームの間伸びてから元に戻ることがあります。これは様式化されたコンテンツでは表現力豊かに見えますが、リアルなコンテンツでは欠陥と見なされます。

Klingのキャラクターモーションの強みは、パラドックスも生み出します。このモデルは競合他社よりも優れたアクションを生成するため、アクションをより強く押し進めたくなります。しかし、あまりにも強く押し進めると、アーティファクト率が急速に上昇します。解決策は、キャラクターモーションを適度な範囲内に保つことです。

Wan 2.7のアーティファクト

Wan 2.7の最も一般的な1080Pアーティファクトは、繰り返される表面でのテクスチャのずれです。ニットのセーター、つや消し金属の手すり、またはタイルの床は、フレーム間でテクスチャパターンがずれることがあります。モデルは表面がどのように見えるべきかを知っていますが、常にテクスチャを時間を通じて同じ座標に固定するわけではありません。

私たちの経験では、解決策は高解像度のソース画像を使用し、期間を短くすることです。Wan 2.7のファーストフレーム・ラストフレームモードは、両方のアンカーフレームがモデルのずれを制約するため、最も安定しています。PixMind Wan 2.7ファーストフレーム・ラストフレームプロンプトページでは、そのパターンを詳細に解説しています。

Wan 2.7、VEO 3、Klingのどれを選ぶべきか？

正直な答えは、モデルの選択はユースケースに依存するということです。各モデルには得意な領域と苦手な領域があります。以下の表は、私たちの定性的な観察と公開されている仕様に基づいて、ユースケースと推奨モデルをマッピングしたものです。

Sora 2やRunway Gen-4を含むより広範な状況については、2026年最高のAIビデオジェネレーターまとめをご覧ください。

Wan 2.7が優れている場合

Wan 2.7は3つの条件で優れています。第一に、ファーストフレーム・ラストフレーム制御が必要な場合。第二に、1つのワークフローで統一されたT2V、I2V、R2Vが必要な場合。第三に、無料で1080Pが必要な場合です。これら3つが揃う場合、Wan 2.7が唯一の賢明な選択肢となります。

VEO 3が優れている場合

VEO 3は、1つのレンダリングで同期オーディオ付きの映画のようなリアリズムが必要な場合に優れています。短い物語クリップ、対話付きの広告クリエイティブ、または環境音が必要なプレビズを制作する場合、VEO 3のバンドルされたオーディオは制作工程を削減します。

Kling 2.0が優れている場合

Kling 2.0は、キャラクターモーションが重要な場合に優れています。ダンスシーケンス、アクションショット、キャラクター主導のソーシャルコンテンツ、様式化された動きはすべてKlingに有利です。トレードオフは、より厳しい10秒の制限と別途オーディオ処理が必要なことです。

私たちの方法論とは？

これは、2026年7月時点のベンダー公開ドキュメントとコミュニティの観察に基づいた定性的なベンチマークです。この記事のために、公開されたシードとプロンプトを用いた制御された直接比較テストは行っていません。比較を公平に保つため、私たちが行ったことと行わなかったことを明確にしています。

使用した情報源

このベンチマークのために、ティア1からティア3の4つの情報源に依拠しました。Alibaba Cloud Model Studioのビデオ生成ドキュメントは、Wan 2.7の公開されている1080P機能について記述しています。DeepMind VEOの製品ページは、VEO 3の公開されている機能について説明しています。Kling AIのホームページは、Kling 2.0の公開されている機能について説明しています。arXivのWan 2.1技術レポートは、Wan 2.7のアーキテクチャとトレーニング分布に関する最も近い公開参照情報です。

行わなかったこと

私たちは、公開されたシードを用いた制御されたプロンプトごとの比較は行いませんでした。FID、CLIPスコア、VBench、またはその他の定量的指標は測定していません。この記事の数値はすべて引用された情報源からのものであり、私たち自身の測定値ではありません。Geminiアプリを通じてVEO 3を使用したことはありますが、この記事のためにVertex AIを通じたVEO 3の有料ティアはテストしていません。

私たちの定性的な主張を再現する方法

私たちの定性的な観察を再現するには、3つのモデルすべてで同じプロンプトを1080Pで実行できます。Wan 2.7はPixMindで無料で利用できます。VEO 3はGeminiアプリ、Google AI Studio、Vertex AIを通じて利用できます。Kling 2.0はklingai.comを通じて利用できます。同じソース画像、同じ期間、同じアスペクト比を使用し、成功例ではなく失敗モードを比較してください。

引用カプセル: これは、2026年7月までのベンダー公開ドキュメントと観察に基づいた定性的なベンチマークです。私たちは、公開されたシードを用いた制御されたプロンプトごとのテストは行っておらず、Alibaba Cloud、DeepMind、Kling AI、Wan 2.1 arXiv論文というティア1からティア3の4つの情報源を引用しています。

FAQ：1080PにおけるWan 2.7、VEO 3、Kling

Wan 2.7は実際に真の1080Pを出力するのか、それともアップスケールされているのか？

Alibaba Cloudのドキュメントに基づくと、Wan 2.7はT2VおよびI2Vモードからネイティブ1080Pを出力します。ネイティブとは、モデルが720Pからアップスケールするのではなく、1920x1080で生成することを意味します。I2Vは入力フレームの解像度を継承するため、ソース画像の品質は依然として重要です。

3つのうち、同期オーディオを備えているのはどれか？

DeepMind VEOの製品ページによると、VEO 3のみが同期オーディオ、音声、環境音を同じレンダリングで提供します。Wan 2.7とKling 2.0は、ビデオ生成後に別途オーディオ処理が必要です。

Kling 2.0は本当にキャラクターモーションに優れているのか？

定性的に言えば、はい。Kling AIの公開されている機能は、物理ベースのモーションモデリングとキャラクターの表現力を強調しています。私たちの観察では、Kling 2.0は同じプロンプトでもWanやVEOよりも運動的なキャラクターショットを生成しますが、高速モーションが手足の伸長アーティファクトを引き起こす可能性があるという注意点があります。

3つすべてを商用利用できるか？

はい、各ベンダーの規約に従います。Alibaba CloudおよびPixMindを通じたWan 2.7は商用利用を許可しています。Vertex AIを通じたVEO 3は、Googleの標準規約の下で商用利用を許可しています。Kling 2.0は、有料ティアの下で商用利用を許可しています。公開する前に必ず現在の規約を確認してください。

なぜ1080PはAIビデオにとって720Pよりも難しいのか？

1080Pは、720Pの圧縮が隠すアーティファクトを露呈させます。720Pではきれいに見える同じモデルが、1080Pでは歪み、テクスチャのずれ、モーションの一貫性の破綻を示します。Wan 2.1 arXiv論文は、モデルのトレーニング分布が720Pに偏っていたことを指摘しており、これが1080Pの品質が変動する構造的な理由です。

実際の動作を見る

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