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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.

lora-support
Entrée

En attente

$0.2par exécution·~50 / $10

ExemplesTout voir

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.

Modèles associés

wavespeed-ai/flux-kontext-dev-lora-ultra-fast

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wavespeed-ai/wan-2.1/i2v-480p-lora-ultra-fast

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wavespeed-ai/flux-schnell-lora

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wavespeed-ai/wan-2.1/i2v-720p-lora

wan-2.1/i2v-720p-lora

image-to-video

wavespeed-ai/wan-2.1/text-to-image-lora

wan-2.1/text-to-image-lora

lora-support

wavespeed-ai/flux-dev-lora-ultra-fast

flux-dev-lora-ultra-fast

lora-support

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

Remarque :Ce site utilise des modèles d'IA fournis par des tiers.

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. Qu'est-ce qu'un LoRA et pourquoi l'utiliser pour la génération de vidéos ?

LoRA, abréviation de Low-Rank Adaptation, est une technique de fine-tuning légère qui permet aux modèles de vidéo IA d'apprendre un personnage, un style visuel, une identité de marque ou une direction artistique spécifique sans réentraîner l'intégralité du modèle de base. Pour la génération de vidéos par IA, le LoRA agit comme une couche de style ou d'identité supplémentaire au-dessus d'un modèle vidéo puissant, permettant aux créateurs de générer des vidéos au rendu plus cohérent et aux résultats reproductibles.

Dans les workflows image-vers-vidéo, la cohérence est l'un des plus grands défis. Un modèle de vidéo IA standard peut créer un mouvement fluide à partir d'une image de référence, mais le visage du personnage, ses vêtements, le style artistique, la palette de couleurs ou l'esthétique de la marque peuvent varier d'une génération à l'autre. Le LoRA résout ce problème en guidant le modèle vers une identité visuelle précise.

Le modèle WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA de WaveSpeedAI combine une génération image-vers-vidéo de haute qualité avec la prise en charge de LoRA personnalisés. Les utilisateurs peuvent téléverser une image de référence, décrire dans le prompt le mouvement, l'action de caméra ou l'ambiance souhaités, et appliquer en option jusqu'à 3 LoRA via loras, high_noise_loras ou low_noise_loras. Le modèle prend en charge une sortie en 480p et 720p, une durée de 5 ou 8 secondes, et le contrôle du seed pour des résultats plus reproductibles.

Cela rend WAN 2.2 Spicy LoRA particulièrement utile pour les créateurs qui ont besoin de personnages cohérents, de contenus vidéo de marque, de vidéos de style anime, de visuels produits cinématographiques ou de pipelines de génération de vidéos IA à grande échelle.

2. Cas d'usage de WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA

Vidéos de marque au style visuel cohérent

Pour les marques, la cohérence visuelle est essentielle. Chaque vidéo produit, publicité sur les réseaux sociaux, teaser de lancement ou asset de campagne doit suivre le même langage graphique, la même tonalité de couleurs, la même apparence produit et la même identité de marque. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA aide les marques à générer des vidéos IA à partir d'une seule image tout en conservant un style visuel plus cohérent d'une sortie à l'autre.

En appliquant un LoRA propre à la marque, les équipes marketing peuvent créer des vidéos qui préservent mieux les détails du produit, le style d'éclairage, l'étalonnage des couleurs, l'apparence du mannequin ou l'esthétique de la campagne. C'est particulièrement précieux pour les marques e-commerce, les maisons de mode, les produits de beauté, les studios de jeux vidéo et les agences créatives qui doivent produire rapidement de nombreuses variantes de vidéos.

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Cas d'usage suggérés :

  • Vidéos de lancement de produit
  • Animations de produits e-commerce
  • Vidéos de campagnes mode et beauté
  • Créations publicitaires pour les réseaux sociaux
  • Vidéos de personnages ou de mascottes de marque
  • Production de vidéos IA à grande échelle pour les agences

Comme WaveSpeedAI fournit une API d'inférence REST prête à l'emploi, sans démarrage à froid et avec une infrastructure évolutive, ce modèle convient également aux développeurs qui créent des outils de génération vidéo automatisés ou des workflows créatifs à haut volume.

Génération de vidéos de style anime

WAN 2.2 Spicy LoRA est aussi parfaitement adapté à la génération de vidéos de style anime. Les contenus anime et stylisés exigent souvent une identité de personnage stable, une coiffure cohérente, des détails de tenue, des traits du visage, un trait de dessin et un style d'ombrage constants. Sans LoRA, les vidéos générées par IA peuvent offrir un mouvement séduisant mais dériver dans le design du personnage ou le style visuel d'un clip à l'autre.

Grâce à la prise en charge de LoRA personnalisés, les créateurs peuvent orienter le modèle vers un style de personnage anime, un style d'illustration ou un univers visuel précis. Ce workflow est ainsi utile pour les courtes vidéos anime, le contenu VTuber, les clips musicaux IA, les animations de personnages de jeux, les animations de style fan art et les scènes anime cinématographiques.

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Cas d'usage suggérés :

  • Animation de personnage anime à partir d'une image de référence
  • Intros ou clips promotionnels de VTuber
  • Clips musicaux anime IA
  • Scènes de combat ou scènes émotionnelles stylisées
  • Concepts de cinématiques de personnages de jeux
  • Contenu anime court pour TikTok, YouTube Shorts et Reels

La valeur clé ne réside pas seulement dans le fait de « transformer une image en mouvement », mais de générer du mouvement tout en préservant un style anime ou une identité de personnage reconnaissables.

Création de vidéos au style artistique

Artistes, designers et cinéastes peuvent utiliser WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA pour créer des vidéos stylisées suivant une direction visuelle précise. Plutôt que d'éditer image par image, les créateurs peuvent appliquer des poids LoRA pour générer des vidéos dans un style artistique mieux maîtrisé : aquarelle, peinture à l'huile, cyberpunk, illustration fantasy, film rétro, cartoon 3D, concept art cinématographique ou effets visuels surréalistes.

C'est précieux pour les projets créatifs où le style compte autant que le mouvement. Un visualiseur musical, par exemple, peut nécessiter un rendu surréaliste constant. Un artiste numérique peut vouloir animer une image de son portfolio en conservant son style signature. Une agence créative peut avoir besoin de plusieurs concepts animés partageant la même identité visuelle.

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Cas d'usage suggérés :

  • Visualiseurs musicaux
  • Animation d'art numérique
  • Courts métrages expérimentaux
  • Aperçus animés de concept art
  • Vidéos de style cyberpunk ou fantasy
  • Contenu artistique pour les réseaux sociaux
  • Prototypes de films réalisés par IA

WAN 2.2 Spicy est conçu pour une animation image-vers-vidéo fluide et de haute qualité ainsi qu'une génération de contenu à grande échelle, tandis que la version LoRA ajoute une couche supplémentaire de contrôle du style et de reproductibilité créative.

3. WAN 2.2 Spicy LoRA vs WAN 2.2 standard : différences de résultats

Le modèle standard WAN 2.2 Spicy Image-to-Video est conçu pour convertir une seule image en vidéos de haute qualité avec une animation fluide, ce qui le rend adapté à la génération image-vers-vidéo générale. La version LoRA conserve le même workflow image-vers-vidéo, mais ajoute la prise en charge de poids LoRA personnalisés, offrant aux utilisateurs davantage de contrôle sur le style, la cohérence des personnages et la répétition d'une identité visuelle.

ComparaisonWAN 2.2 Spicy Image-to-Video standardWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA
Idéal pourGénération image-vers-vidéo généraleGénération de vidéos au style, personnage ou univers de marque cohérents
EntréeImage + promptImage + prompt + poids LoRA optionnels
Qualité du mouvementAnimation fluide et cinématographiqueAnimation fluide et cinématographique avec un guidage stylistique renforcé
Contrôle du stylePrincipalement contrôlé par le promptContrôlé par le prompt + LoRA personnalisé
Cohérence des personnagesPeut varier d'une génération à l'autreMeilleure préservation de l'identité du personnage
Cohérence de marqueLimitée au prompt et à l'image de référenceMeilleur pour un style visuel de marque reproductible
Anime / style artistiquePossible, mais plus génériqueMeilleur pour des styles anime ou artistiques spécifiques
ReproductibilitéSeed pris en chargeSeed pris en charge, plus la cohérence guidée par LoRA
Usage en productionCréation vidéo générale et rapideMeilleur pour des pipelines créatifs professionnels et reproductibles

En résumé, la version standard est idéale lorsque l'on veut une génération image-vers-vidéo IA rapide et de haute qualité. La version LoRA est préférable lorsqu'un rendu précis doit rester cohérent sur plusieurs vidéos.

Par exemple, si un utilisateur téléverse une image de produit et demande un mouvement de caméra cinématographique, le modèle standard peut générer une vidéo produit fluide. Mais s'il veut que chaque sortie suive le même style de marque luxueux, la même ambiance lumineuse, la même palette de couleurs ou la même apparence de mannequin, la version LoRA est le meilleur choix.

De même, pour la génération de vidéos de style anime, le modèle standard peut créer une animation visuellement plaisante, tandis que la version LoRA préserve mieux un design de personnage anime, un style d'illustration ou une identité visuelle entraînée spécifiques.

Du point de vue SEO, cette section devrait cibler des mots-clés à intention comparative tels que : WAN 2.2 LoRA vs WAN 2.2, WAN 2.2 Spicy LoRA, LoRA image vers vidéo, génération de vidéo IA avec LoRA, générateur de vidéo LoRA personnalisé, IA vidéo à personnage cohérent

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