완(Wan)은 알리바바의 통이 완샹(Tongyi Wanxiang) 연구소가 개발한 오픈 가중치 비디오 생성 모델 계열이다. 첫 번째 공개 릴리스인 완 2.1은 2025년 2월에 출시되었으며, 허용적 라이선스 하에 Hugging Face에 모델 가중치가 게시되었다. 이 모델은 빠르게 오픈 가중치 비디오 모델의 기준이 되었으며, AI 비디오 분야에서 Stable Diffusion이 2022년 이미지 생성에서 수행한 역할과 유사한 역할을 했다.
완 2.1
완 2.1은 두 가지 주요 크기로 출시되었다: 품질을 위한 14B 파라미터 모델과 약 8GB VRAM의 소비자 GPU에서 실행되는 1.3B 파라미터 변형이다. 두 모델 모두 480p 및 720p에서 텍스트-투-비디오 및 이미지-투-비디오 생성을 지원하며, 시공간 압축을 위한 3D 인과 확산 Transformer (architecture) 아키텍처와 변분 자동 인코더를 기반으로 구축되었다. 출시 당시 완 2.1은 오픈 모델 중 VBench 리더보드에서 1위를 차지했으며 여러 폐쇄형 시스템과 경쟁력이 있었다.
이후 릴리스
2025년 7월에 출시된 완 2.2는 혼합 전문가 설계로 전환되었고, 더 나은 모션 품질과 조명 및 구도를 위한 시네마틱 제어 어휘를 추가했다. 이 계열은 Kling(쿠아이쇼우) 및 Seedance(바이트댄스)와 같은 다른 중국 비디오 모델과 함께 2025년과 2026년을 통한 빠른 릴리스 물결 속에 자리 잡았으며, 이는 오픈/폐쇄 구분 양쪽에서 비디오 벤치마크를 앞으로 끌어올렸다.
생태계와 평가
가중치가 공개되어 있기 때문에 완은 몇 주 안에 로컬 생성 생태계에 흡수되었다: ComfyUI 워크플로우, LoRA 파인튜닝, 양자화 빌드 및 소비자 프런트 엔드와의 통합이 이루어졌다. Stable Diffusion 주변에 형성된 커뮤니티는 완을 비디오 엔진으로 채택했으며, 오픈 평가 데이터 세트(예: Rapidata의 인간 선호도 연구)는 자연 장면, 분위기 있는 샷 및 단일 주제 모션에서 상업 시스템에 가까운 출력을 보여주지만, 복잡한 다중 주제 안무와 읽기 쉬운 텍스트에서는 더 약한 성능을 보인다.
완의 릴리스는 오픈 대 폐쇄 논쟁에서 최첨단에 가까운 비디오 기능이 오래 독점적으로 유지되지 않는다는 증거로 자주 인용된다. 그 결과는 LMArena 및 기타 아레나에서 추적하는 비디오 리더보드에 나타나며, 완 모델은 정기적으로 가장 강력한 오픈 항목으로 순위가 매겨진다.