MAGI-1の主な機能を探る
MAGI-1 AIが、クリップ全体を一度に作成するのではなく、連続的なパイプラインとして動画を生成する仕組みをご覧ください。実際の使用におけるコントロール性、スケーラビリティ、動きの処理を比較します。

MAGI-1のチャンク単位生成と安定したリソース使用で、より長いAI動画を作成。編集スキル不要で、アイデアを滑らかで連続的なシーンに変えましょう。
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MAGI-1 AIが、クリップ全体を一度に作成するのではなく、連続的なパイプラインとして動画を生成する仕組みをご覧ください。実際の使用におけるコントロール性、スケーラビリティ、動きの処理を比較します。

動画は24フレームのチャンク単位で生成され、24FPSで約1秒に相当します。MAGI-1では、各チャンクが完全な単位としてノイズ除去され、最大4つのチャンクを同時に実行できます。このパイプラインにより、動画全体を単一プロセスとして扱うことなく、生成を継続できます。
動画の長さが増えてもピーク推論コストは安定しており、より長い生成を予測しやすくします。最大バージョンのMAGI-1は240億パラメータに達し、最大400万トークンのコンテキスト長をサポートし、長いシーケンスに対応します。
動画の進行に合わせて指示を調整し、1つのプロンプトをクリップ全体に固定することを避けます。MAGI-1のチャンク単位プロンプティングにより、後のセグメントが新しい方向に従うことができ、クリエイターはタイムライン全体でのアクション、カメラムーブメント、シーン変更をより細かくコントロールできます。
以前の動画コンテキストから動きを引き継ぎ、新しい各セグメントが前の内容に応答します。この因果的時間設計により、MAGI-1はオリジナル評価においてPhysics-IQ動画継続ベンチマークで高いパフォーマンスを発揮しました。
クリエイターがオープンモデルのワークフローにMAGI-1を選ぶ理由を探る。技術的なアクセス方法、ネイティブな継続生成サポート、アーキテクチャを確認し、あなたのスタックに追加する前に検討しましょう。
統合前にモデルカード以上の情報を調査。Sand AIはMAGI-1の技術レポート、事前学習済みの重み、推論コードを公開し、開発者がアーキテクチャ、実装、デプロイの詳細に直接アクセスできるようにしました。
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MAGI-1は一度に全シーケンスを生成するのではなく、連続したチャンクでビデオを生成します。このアプローチは継続的な生成をサポートし、より長いビデオの拡張をワークフローの自然な一部にします。
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MAGI-1は完全なシーケンスを待つのではなく、ビデオチャンクを段階的に予測します。この因果的アプローチにより、生成と再生が段階的に行われるワークフローに適したモデルとなります。
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MAGI-1の大規模な自己回帰ビデオ生成を、他のビデオモデルと長さ、コンテキスト、制御性で比較。ビデオ生成がスケールする際の各オプションのパフォーマンスを確認しましょう。
| モデル | 生成方法 | 長さ制限 | 最適な入力 | ユーザー |
|---|---|---|---|---|
| MAGI-1 | 自己回帰、24フレームチャンク | なし、コストは一定 | テキスト + ビデオ | 研究者と開発者 |
| Magiclight AI | スクリプトからストーリーボード | 最大50分 | スクリプト | 長編ストーリーとクリエイター向けワークフロー |
| LongCat Avatar 1.5 | 音声駆動拡散 | 長時間のスピーキングショット | 音声 + 画像 | MLエンジニア |
| Wan 2.1 | クリップ全体拡散 | 固定クリップ長 | テキスト + 画像 | オープンソースコミュニティ |
4つの簡単なステップで、ご自身のハードウェア上でMAGI-1を実行できます。モデルを選択し、セットアップし、生成方法を選び、クリエイションを開始しましょう。
シーンをガイドするための最初のフレーム、最後のフレーム、または参照画像をアップロードします。被写体、構図、最終的な見た目をより厳密に制御したい場合にこれらの入力を使用します。
ビデオ内で起こるべきことを記述します。被写体、アクション、カメラの動き、シーンの詳細を明確に保ち、モデルが直接従える指示となるようにします。
ビデオを選択し、アスペクト比を選び、クリップ長を設定し、追加の生成設定を調整します。これらのオプションは、使用を計画しているフォーマットやプラットフォームに合わせてください。
生成されたビデオをレビューし、必要に応じてプロンプト、参照フレーム、または設定を調整します。動きとシーンが意図に合うまで結果を洗練させます。
リサーチエンジニア
私たちにとって最も重要だったのは、推論コストが一定であることでした。MAGI-1により、5秒のシーケンスと同じハードウェア予算で2分のシーケンスを生成できました。
独立アニメーター
他のモデルでは、クリップを継ぎ接ぎして継ぎ目を隠す必要がありました。MAGI-1では継続性がネイティブに備わっているため、不自然なトランジションを作ることなく、動きを滑らかに繋げることができます。
VFXクリエイター
物理的な動きは、多くのモデルが弱点を露呈する部分です。MAGI-1は落下する物体を自然な落下軌道で継続させるため、手作業での修正作業を一工程削減できました。
開発者
技術レポートは、READMEでは説明されていない疑問に答えてくれました。誰もアーキテクチャを公開していないモデルで生成するよりも、MAGI-1上で創作する方が安心感がありました。
MAGI-1は、Sand AIが開発したオープンソースのビデオ生成モデルです。2025年4月にリリースされ、フルクリップを一度に処理するのではなく、24フレーム単位で自己回帰的にビデオを生成します。
各24フレームのチャンクは、それ以前のビデオコンテキストから生成されます。この因果的な設定により、動き、シーンの詳細、時間的情報がシーケンスが進むにつれて引き継がれていきます。
長さに関わらずピーク推論コストが一定のため、固定の上限はありません。延長は生成と同じ操作であるため、クリップは後から継ぎ接ぎされるのではなく、継続的に生成されます。
はい。Sand AIは、24Bおよび4.5Bバージョンのモデルウェイトと推論コードを、蒸留版や量子化版を含めて提供しています。MAGI-1.1 24Bのウェイトも2026年6月にオープンソース化されました。
24BモデルはマルチGPUシステム向けに構築されており、Sand AIは8つのH100またはH800 GPUを推奨しています。4.5Bバージョンは、単一のRTX 4090や、少なくとも24GBのVRAMを備えた他のGPUでも動作可能です。
主な課題はアクセシビリティです。MAGI-1は高性能なGPUハードウェア、ローカル環境のセットアップ、そしてある程度の技術知識を必要とするため、気軽に動画制作したいクリエイターにとっては、ホスト型の動画ツールよりも利便性が低くなります。



他のモデルが諦める地点を超えて、一つのクリップを仕上げましょう。その後、論文を読めば、なぜコストが変わらなかったのかがわかります。