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Wan 2.2 Spicy Image to Video LoRA

wavespeed-ai /

Generate AI videos with personalized styles using LoRA. Upload images and apply a trained style model to WAN 2.2 — create unique, stylized videos with consistent visual identity.

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Entrada

Inactivo

$0.2por ejecución·~50 / $10

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Athletic woman holding dancer's pose in bright minimalist yoga studio, subtle micro-movements maintaining balance, standing leg muscles engaging, raised back leg held steady with slight graceful adjustments, arm overhead with fingers gently moving, focused determined gaze, controlled breathing visible in core, black sports bra and leggings showcasing toned physique, soft natural light streaming through large windows, peaceful studio atmosphere, static camera capturing strength and grace, yoga instruction video quality

Animate the astronaut rotating slightly, dust particles floating, nebula clouds subtly moving, and the camera slowly drifting closer.

Animate the airship gently gliding, engine turbines spinning, clouds rolling beneath, and the camera sweeping from left to right.

Make the floating lights gently drift, fog move softly, tree leaves sway, and the camera slowly moves along the forest path.

Animate blinking lights on the circuitry, subtle head movement, holographic UI panels shifting, and the camera making a slow micro-dolly movement.

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README

WAN 2.2 Spicy — Image-to-Video-I2V-LoRA

WAN 2.2 Spicy (LoRA) is an enhanced image-to-video generation model built on the WAN 2.2 multimodal architecture, now featuring LoRA fine-tuning support. It transforms static images into cinematic 480p or 720p motion videos with rich color, expressive movement, and customizable style — ideal for creators, artists, and visual designers.

🔥 Why It Looks Great

  • Dynamic Realism: captures smooth, coherent motion with stable subjects and natural camera transitions.
  • Cinematic Aesthetics: reproduces professional-grade lighting, depth, and color balance.
  • Enhanced with LoRA: supports up to 3 LoRAs per job, allowing style, character, or motion customization.
  • Adaptive Motion Design: intelligently adjusts motion intensity based on prompt semantics.
  • Flexible Output: supports both portrait and landscape formats for social media or cinematic projects.

✨ Key Features

  • Expressive Motion Synthesis — vivid, coherent motion generation with stable frames.
  • LoRA Fine-Tuning (up to 3 LoRAs) — apply custom LoRAs for artistic control or stylistic consistency.
  • Flexible Duration Options — 5s or 8s video generation for short-form storytelling.
  • Artistic Style Adaptation — from realistic visuals to stylized anime or painterly looks.
  • Lighting & Color Optimization — automatic tone mapping for cinematic mood and depth.

⚙️ Specifications

  • Input: Single image (JPG, PNG)
  • Output: Video (480p / 720p, MP4 format)
  • Duration: 5s or 8s
  • LoRA Support: up to 3 LoRAs (Support high_noise and low_noise)
  • Seed Control: Optional reproducibility

💰 Pricing

DurationResolutionCost per job
5 seconds480p$0.20
8 seconds480p$0.40
5 seconds720p$0.32
8 seconds720p$0.64

🧩 How to Use

  1. Upload your image (high-quality reference recommended).
  2. Enter a prompt describing motion, tone, or camera action.
  3. (Optional) Add up to 3 LoRAs under loras, high_noise_loras, or low_noise_loras.
  4. Choose resolution (480p or 720p) and duration (5s or 8s).
  5. (Optional) Set seed for reproducibility.
  6. Click Run to generate your video.

📝 Notes

  • Works best with well-lit, clear images.
  • Avoid overly complex prompts to maintain clean motion.
  • LoRA sources must be from reliable repositories with open access.
  • For stronger visual identity, test combinations of low_noise and high_noise LoRAs.
  • If the output seems static, increase motion-related phrasing in your prompt.

📄Reference

Nota:Este sitio web utiliza modelos de IA proporcionados por terceros.

Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora API — Quick start

Grab a WaveSpeedAI API key, then call POST https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora with your input as JSON. The endpoint returns a prediction id. Start polling the result endpoint around every 2 seconds, increase the interval for long-running tasks, and stop on any terminal status. On completed, read output values from data.outputs. Examples for Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora below.

HTTP example
set -euo pipefail

: "${WAVESPEED_API_KEY:?Set WAVESPEED_API_KEY}"

REQUEST_BODY=$(cat <<'JSON'
{
    "prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
    "image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
    "resolution": "480p",
    "duration": 5,
    "seed": -1
}
JSON
)

# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
  -X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
  -d "$REQUEST_BODY")

TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
  printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
  exit 1
fi
RESULT_URL=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.urls.get // empty')
if [ -z "$RESULT_URL" ]; then
  RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
fi

# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
  RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
    -H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
  RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
  STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
  case "$STATUS" in
    completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
    failed|cancelled|timeout) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
    created|processing) sleep 2 ;;
    *) printf 'Unexpected status: %s
' "$STATUS" >&2; exit 1 ;;
  esac
done
Node.js example
const submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');

async function requestJson(url, options = {}) {
  const response = await fetch(url, options);
  if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
  return response.json();
}

// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
        "prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
        "image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
        "resolution": "480p",
        "duration": 5,
        "seed": -1
}),
});
const task = body.data ?? body;
if (!task.id) throw new Error("Submission response did not contain a prediction id");
const resultUrl = task.urls?.get ||
  `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;

// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
  const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
    headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
  });
  const result = resultBody.data ?? resultBody;
  if (result.status === "completed") {
    console.log(result.outputs);
    break;
  }
  if (["failed", "cancelled", "timeout"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
  if (!["created", "processing"].includes(result.status)) throw new Error("Unexpected status: " + result.status);
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}
Python example
import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
    "image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
    "resolution": "480p",
    "duration": 5,
    "seed": -1
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
if not task.get("id"):
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    result_body = request_json(result_url)
    result = result_body.get("data", result_body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora API — Frequently asked questions

What is the Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora API?

Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora is a WaveSpeedAI model for AI inference, exposed as a REST API on WaveSpeedAI. Generate AI videos with personalized styles using LoRA. Upload images and apply a trained style model to WAN 2.2 — create unique, stylized videos with consistent visual identity. You can call it programmatically or try it from the playground above.

How do I call the Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora API?

POST your input parameters to the model's REST endpoint (shown in the API tab of this playground) with your WaveSpeedAI API key in the Authorization header. Submission returns a prediction ID. Poll the result endpoint starting around every 2 seconds, increase the interval for long-running tasks, and stop on any terminal status. The playground generates production-oriented Python, JavaScript, and cURL examples with timeouts, transient-error handling, and safe GET retries. Full request/response shape is documented at https://wavespeed.ai/docs/docs-api/wavespeed-ai/wan-2.2-spicy-image-to-video-lora.

How much does Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora cost per run?

Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora starts at $0.20 per run. That figure is the base price — the final charge scales with the parameters you set in the form (output size, length, count, references, or whatever knobs this model exposes), so a higher-quality or larger output costs more than a minimal one. The exact cost for your current input is shown live next to the Generate button before you submit, and the actual per-call charge is recorded on the prediction afterwards.

What inputs does Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora accept?

Key inputs: `prompt`, `image`, `resolution`, `duration`, `seed`, `high_noise_loras`. The full JSON schema (types, defaults, allowed values) is rendered above the Generate button and mirrored in the API reference at https://wavespeed.ai/docs/docs-api/wavespeed-ai/wan-2.2-spicy-image-to-video-lora.

How long does Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora take to generate?

Median end-to-end generation time on WaveSpeedAI is around 46 seconds per request, based on recent successful runs. Queue time varies with global demand; live status is visible in the prediction record.

Can I use Wan 2.2 Spicy Image To Video Lora outputs commercially?

Commercial usage rights depend on the model's license, set by its provider (WaveSpeedAI). The license summary appears on the model card above; see WaveSpeedAI's Terms of Service for platform-level conditions.

1. ¿Qué es LoRA y por qué usarlo para la generación de video?

LoRA, abreviatura de Low-Rank Adaptation, es una técnica ligera de ajuste fino que permite a los modelos de video con IA aprender un personaje concreto, un estilo visual, una identidad de marca o una dirección artística sin reentrenar todo el modelo base. En la generación de video con IA, LoRA funciona como una capa adicional de estilo o identidad sobre un potente modelo de video, lo que permite a los creadores generar videos con una apariencia más consistente y resultados repetibles.

En los flujos de trabajo de imagen a video, la consistencia es uno de los mayores desafíos. Un modelo de video con IA estándar puede crear movimiento fluido a partir de una imagen de referencia, pero el rostro del personaje, la ropa, el estilo artístico, la paleta de colores o la estética de la marca pueden variar entre generaciones. LoRA ayuda a resolver este problema guiando al modelo hacia una identidad visual específica.

El modelo WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA de WaveSpeedAI combina la generación de imagen a video de alta calidad con soporte para LoRA personalizados. Los usuarios pueden subir una imagen de referencia, describir en el prompt el movimiento, la acción de cámara o el ambiente deseados y, opcionalmente, aplicar hasta 3 LoRA mediante loras, high_noise_loras o low_noise_loras. El modelo admite salida en 480p y 720p, duración de 5 u 8 segundos y control de seed para obtener resultados más reproducibles.

Esto hace que WAN 2.2 Spicy LoRA sea especialmente útil para creadores que necesitan personajes consistentes, contenido de video de marca, videos estilo anime, visuales cinematográficos de producto o pipelines escalables de generación de video con IA.

2. Casos de uso de WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA

Videos de marca con un estilo visual consistente

Para las marcas, la consistencia visual es esencial. Cada video de producto, anuncio en redes sociales, teaser de lanzamiento o pieza de campaña debe seguir el mismo lenguaje de diseño, tono de color, apariencia del producto e identidad general de la marca. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA ayuda a las marcas a generar videos con IA a partir de una sola imagen manteniendo un estilo visual más consistente en múltiples resultados.

Al aplicar un LoRA específico de la marca, los equipos de marketing pueden crear videos que preservan mejor los detalles del producto, el estilo de iluminación, la gradación de color, la apariencia de los modelos o la estética de la campaña. Esto resulta especialmente valioso para marcas de e-commerce, firmas de moda, productos de belleza, estudios de videojuegos y agencias creativas que necesitan producir muchas variaciones de video con rapidez.

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Casos de uso sugeridos:

  • Videos de lanzamiento de producto
  • Animaciones de productos para e-commerce
  • Videos de campañas de moda y belleza
  • Creatividades publicitarias para redes sociales
  • Videos de personajes o mascotas de marca
  • Producción escalable de video con IA para agencias

Dado que WaveSpeedAI ofrece una API REST de inferencia lista para usar, sin arranques en frío y con infraestructura escalable, este modelo también es adecuado para desarrolladores que construyen herramientas automatizadas de generación de video o flujos creativos de gran volumen.

Generación de videos estilo anime

WAN 2.2 Spicy LoRA también encaja muy bien en la generación de videos estilo anime. El anime y el contenido estilizado suelen requerir una identidad de personaje estable, un diseño de cabello consistente, detalles del vestuario, rasgos faciales, trazo y estilo de sombreado. Sin LoRA, los videos generados por IA pueden lograr un movimiento atractivo, pero el diseño del personaje o el estilo visual pueden desviarse entre clips.

Con soporte para LoRA personalizados, los creadores pueden guiar al modelo hacia un estilo de personaje de anime concreto, un estilo de ilustración o un universo visual. Esto hace que el flujo de trabajo sea útil para videos cortos de anime, contenido de VTuber, videos musicales con IA, animaciones de personajes de videojuegos, animaciones estilo fan y escenas de anime cinematográficas.

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Casos de uso sugeridos:

  • Animación de personajes de anime a partir de una imagen de referencia
  • Intros o clips promocionales de VTuber
  • Videos musicales de anime con IA
  • Escenas de combate o escenas emotivas estilizadas
  • Conceptos de cinemáticas de personajes de videojuegos
  • Contenido de anime en formato corto para TikTok, YouTube Shorts y Reels

El valor clave no es solo "convertir una imagen en movimiento", sino generar movimiento preservando un estilo de anime o una identidad de personaje reconocibles.

Creación de videos con estilo artístico

Artistas, diseñadores y cineastas pueden usar WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA para crear videos estilizados basados en una dirección visual específica. En lugar de editar manualmente fotograma a fotograma, los creadores pueden aplicar pesos LoRA para generar videos con un estilo artístico más controlado, como acuarela, pintura al óleo, cyberpunk, ilustración de fantasía, cine retro, dibujo animado en 3D, arte conceptual cinematográfico o efectos visuales surrealistas.

Esto resulta valioso en proyectos creativos donde el estilo importa tanto como el movimiento. Un visualizador musical, por ejemplo, puede necesitar una apariencia surrealista consistente. Un artista digital puede querer animar una imagen de su portafolio conservando su estilo característico. Una agencia creativa puede necesitar varios conceptos de movimiento con la misma identidad visual.

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Casos de uso sugeridos:

  • Visualizadores musicales
  • Animación de arte digital
  • Cortometrajes experimentales
  • Previsualizaciones en movimiento de arte conceptual
  • Videos de estilo cyberpunk o fantasía
  • Contenido artístico para redes sociales
  • Prototipos de cine con IA

WAN 2.2 Spicy está orientado a la animación de imagen a video fluida y de alta calidad y a la generación de contenido escalable, mientras que la versión LoRA añade una capa adicional de control de estilo y repetibilidad creativa.

3. WAN 2.2 Spicy LoRA vs WAN 2.2 estándar: diferencias en los resultados

El modelo estándar WAN 2.2 Spicy Image-to-Video está diseñado para convertir una sola imagen en videos de alta calidad con animación fluida, lo que lo hace adecuado para la generación general de imagen a video. La versión LoRA mantiene el mismo flujo básico de imagen a video, pero añade soporte para pesos LoRA personalizados, dando a los usuarios más control sobre el estilo, la consistencia de personajes y la identidad visual repetida.

ComparaciónWAN 2.2 Spicy Image-to-Video estándarWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA
Ideal paraGeneración general de imagen a videoGeneración de video con estilo, personaje o marca consistentes
EntradaImagen + promptImagen + prompt + pesos LoRA opcionales
Calidad de movimientoAnimación fluida y cinematográficaAnimación fluida y cinematográfica con una guía de estilo más fuerte
Control de estiloControlado principalmente por el promptControlado por el prompt + LoRA personalizado
Consistencia de personajesPuede variar entre generacionesMejor para preservar la identidad del personaje
Consistencia de marcaLimitada al prompt y a la imagen de referenciaMejor para un estilo visual de marca repetible
Anime / estilo artísticoPosible, pero más genéricoMejor para estilos de anime o artísticos específicos
ReproducibilidadCompatible con seedCompatible con seed, más consistencia guiada por LoRA
Uso en producciónCreación rápida de videos generalesMejor para pipelines creativos profesionales y repetibles

En pocas palabras, la versión estándar es la mejor opción cuando el usuario quiere una generación de imagen a video con IA rápida y de alta calidad. La versión LoRA es preferible cuando se necesita que una apariencia concreta se mantenga consistente en varios videos.

Por ejemplo, si un usuario sube la imagen de un producto y pide un movimiento de cámara cinematográfico, el modelo estándar puede generar un video de producto fluido. Pero si el usuario quiere que cada resultado siga el mismo estilo de marca de lujo, el mismo ambiente de iluminación, la misma paleta de colores o la misma apariencia del modelo, la versión LoRA es la mejor elección.

De forma similar, en la generación de videos estilo anime, el modelo estándar puede crear una animación visualmente atractiva, mientras que la versión LoRA preserva mejor un diseño de personaje de anime concreto, un estilo de ilustración o una identidad visual entrenada.

Desde una perspectiva SEO, esta sección debería apuntar a palabras clave de intención comparativa como: WAN 2.2 LoRA vs WAN 2.2, WAN 2.2 Spicy LoRA, LoRA de imagen a video, generación de video con IA con LoRA, generador de video con LoRA personalizado, IA de video con personaje consistente

Wan 2.2 Spicy Image to Video LoRA | Custom LoRA Image API | WaveSpeedAI