Civitaiの代替
どんなLoRAも実行。自分だけのLoRAも学習。
手持ちのLoRAをFLUX、Qwen Image、Z-Image、Wan、LTX、MiniMax H3で使い、画像フォルダから新しいLoRAを学習し、最新モデルで画像や動画を生成。すばやい結果、従量課金、そしてすべてにAPI。
あなたのLoRAを、高速に実行。
高速。
すべてのモデルで超高速な推論。画像も動画もすばやく仕上がります。スタジオでもAPIでも。
手頃な価格。
画像は1回$0.024から、動画は1回$0.05から。 生成した分だけのお支払い。サブスクリプションも月額料金もありません。
- LoRA対応モデル
- 66
- LoRAトレーナー
- 13
- AIモデル
- 1,062+
- 月額料金
- $0
最新のベースモデルでLoRAを実行
FLUX、Qwen Image、Z-Image、Wan、LTX、MiniMax H3向けのLoRAエンドポイント。LoRAファイルのURLを貼り付け、強度を設定して生成するだけ。多くのエンドポイントでは複数のLoRAを重ねがけできます。
Civitai: チェックポイントやLoRAを集めた大規模なコミュニティライブラリと、それらを実行できるサイト内ジェネレーター。
画像・動画のLoRAを学習
画像のzipをアップロードしてトリガーワードを追加すれば、対応するLoRAエンドポイントですぐに使えるLoRAファイルが完成。FLUX、Qwen Image、Z-Image、Wan、LTXに対応。
Civitai: SD 1.5、SDXL、Flux、一部の動画モデル向けのサイト内LoRAトレーナー。支払いはBuzz。
最先端の画像・動画モデルがひとつの場所に
Seedream、Nano Banana、GPT Image、Seedance、Wan、Kling、MiniMax H3が、あなたのLoRAのすぐ隣に。残高も共通です。
Civitai: コミュニティモデルを中心にした画像・動画生成に、一部のサードパーティモデル。
すべてのモデルとトレーナーにAPI
LoRAエンドポイント、トレーナー、ジェネレーターのすべてが、1つのキーでREST呼び出し1回。料金は各モデルページに表示されたとおりです。
Civitai: カタログ閲覧用の公開APIがあり、生成はBuzzで課金される別の開発者向けAPIを経由します。
LoRAモデル
ベースモデルを選んでLoRAを追加し、画像や編集、動画を生成。現在66個のモデルがLoRAに対応しています。
![FLUX.1 [dev] LoRAの出力サンプル](https://static.wavespeed.ai/media/images/20260408110125_qaxxdycm.webp)
FLUX.1 [dev] LoRA
画像$0.015から

Qwen Image 2512 LoRA
画像$0.025から

Z-Image Turbo LoRA
画像$0.01から

FLUX.2 Klein 9B LoRA
画像$0.015から

Qwen Image Edit 2511 LoRA
画像編集$0.025から

Wan 2.2 Image-to-Video LoRA
動画$0.35から

LTX-2.3 Image-to-Video LoRA
動画$0.10から

MiniMax H3 Text-to-Video LoRA
動画$0.125から
自分だけのLoRAを学習
キャラクター、商品、画風、動き。1回の実行でモデルに覚えさせましょう。画像・動画向けに13種類のトレーナーをご用意しています。
- 1
画像をアップロード
画像一式を(必要に応じてキャプションファイルも)zipにまとめ、トリガーワードを決めます。
- 2
学習
トレーナーとステップ数を選択。料金は開始前に表示され、ステップ数に応じて変わります。
- 3
生成に使う
完成したLoRAは、対応するLoRAエンドポイントでブラウザからもAPIからも使えます。
画像も動画も、最新モデルで
LoRAが不要なときは、トップクラスの画像・動画モデルにワンクリックでアクセス。
WaveSpeedAIで制作
ここにある画像と動画はすべて、WaveSpeedAIのモデルから生まれました。
/filters:quality(82)/examples/323fc3db241d9b56f46c445f2ab334c0/1783684221888696489_duh4aXLA.webp)
/filters:quality(82)/examples/fe87ceb035539d65876550870726b9ae/1783684223864317780_aPFXawP6.webp)
/filters:quality(82)/examples/74a13d9ab631f600a9c6633fe3768e91/4bfd0e16-1100-4c3c-b5f4-68db8258aef0-40766a57bec6.webp)
/filters:quality(82)/examples/909134b98b5bd85163a0936ad0da0cdb/1783683528516769834_gGPTSUVN.webp)
/filters:quality(82)/examples/0cbef4bfd187825951ff9cb2c0787280/1783684219348367405_p8cYLApe.webp)
/filters:quality(82)/examples/440dff915c96090b6178ac2046980e86/53bddec8-5e91-4eec-b460-735089911eb5-b42d2013c87f.webp)
あなたのアプリに組み込む
このページのすべてがAPIとしても使えます。LoRAを学習したら、同じキーでアプリやスクリプト、エージェントから呼び出せます。
- モデルごとにREST呼び出し1回。PythonとJavaScriptのSDKも用意
- LoRAはファイルURLと強度のリストとしてリクエストに渡すだけ
- CLIとMCPサーバーで、同じモデルをエージェントにも
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/flux-dev-lora
curl -X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/flux-dev-lora" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A cozy reading nook in watercolor style",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-style-lora.safetensors",
"scale": 1
}
]
}'
# → {"data": {"id": "<prediction id>", ...}}
curl "https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/<prediction id>/result" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY"import os, time, requests
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['WAVESPEED_API_KEY']}"}
task = requests.post("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/flux-dev-lora", headers=headers, json={
"prompt": "A cozy reading nook in watercolor style",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-style-lora.safetensors",
"scale": 1
}
]
}).json()["data"]
while True:
result = requests.get(f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result", headers=headers).json()["data"]
if result["status"] == "completed":
print(result["outputs"])
break
if result["status"] == "failed":
raise RuntimeError(result.get("error"))
time.sleep(2)const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.WAVESPEED_API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' }
const { data: task } = await fetch('https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/flux-dev-lora', {
method: 'POST',
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cozy reading nook in watercolor style",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-style-lora.safetensors",
"scale": 1
}
]
}),
}).then((r) => r.json())
while (true) {
const { data: result } = await fetch(`https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`, { headers }).then((r) => r.json())
if (result.status === 'completed') { console.log(result.outputs); break }
if (result.status === 'failed') throw new Error(result.error)
await new Promise((r) => setTimeout(r, 2000))
}WaveSpeedAI vs Civitai
| WaveSpeedAI | Civitai | |
|---|---|---|
| 課金 | 実行ごとに米ドルで支払い。料金はすべてのモデルに表示。サブスクリプション不要 | Buzzクレジット。パックで購入、または月額メンバーシップに含まれる |
| LoRAの実行 | FLUX、Qwen Image、Z-Image、Wan、LTX、MiniMax H3向けのLoRAエンドポイント | コミュニティのチェックポイントとLoRA向けのサイト内ジェネレーター |
| LoRA学習 | 画像・動画のLoRAトレーナー。ブラウザでもAPIでも | SD 1.5、SDXL、Flux、一部の動画モデル向けのサイト内トレーナー |
| 画像・動画モデル | Seedream、Nano Banana、GPT Image、Seedance、Wan、Kling、MiniMax H3など | コミュニティモデルと一部のサードパーティ製画像・動画モデル |
| API | すべてのモデルとトレーナーをREST、CLI、MCPで。料金はブラウザと同じ | カタログAPIと、Buzzで課金される生成用の開発者向けAPI |
よくある質問
WaveSpeedAIはCivitaiの代替として優れていますか?
はい。サブスクリプションなしでLoRAの実行・学習や画像・動画の生成をしたいなら最適です。LoRAエンドポイントはFLUX、Qwen Image、Z-Image、Wan、LTX、MiniMax H3に対応し、トレーナーで手持ちの画像から新しいLoRAを作成でき、最新の画像・動画モデルも同じアカウントで使えます。支払いは実行ごとで、すべてAPIからも利用できます。
手持ちのLoRAは使えますか?
はい。LoRAエンドポイントにLoRAファイルのURLと強度を渡すだけで、多くのエンドポイントでは1回の実行で複数のLoRAを組み合わせられます。LoRAの学習元となったベースモデルのエンドポイントを選んでください。FLUX.1のLoRAならFLUX.1のエンドポイント、Wan 2.2のLoRAならWan 2.2のエンドポイントです。
LoRAはどうやって学習しますか?
LoRAトレーナーを開き、画像のzipをアップロード(キャプションファイルは任意)、トリガーワードとステップ数を設定して開始します。料金は実行前に表示され、ステップ数に応じて変わります。学習が終わると、対応するLoRAエンドポイントで使えるLoRAファイルが手に入ります。
動画LoRAの学習と実行もできますか?
はい。Wan 2.2とLTX-2のトレーナーで作った動画LoRAは、対応するWanとLTXのLoRAエンドポイントで実行できます。MiniMax H3にもテキストから動画、画像から動画のLoRAエンドポイントがあります。
サブスクリプションは必要ですか?
不要です。必要なときにクレジットを追加して、どのモデルやトレーナーにも使えます。月額料金も、解約手続きもありません。
無料で試せますか?
はい。対象の新規アカウントには$1の無料クレジットが付与され、クレジットカードなしで登録できます。一部のプレミアムモデルはトライアルクレジットではご利用いただけない場合があります。
APIはありますか?
はい。LoRAエンドポイント、トレーナー、ジェネレーターのすべてが1つのキーでREST呼び出し1回。料金は各モデルページに表示された実行単価と同じです。LoRAはリクエストで渡し、CLIやMCPサーバーを使えば同じモデルをエージェントにも使わせられます。