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Wan 2.2 Spicy Image to Video LoRA

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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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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

注記：本サイトは第三者が提供するAIモデルを使用しています。

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. LoRAとは何か、なぜ動画生成に使うのか?

LoRA(Low-Rank Adaptation)は、ベースモデル全体を再学習することなく、AI動画モデルに特定のキャラクター、ビジュアルスタイル、ブランドアイデンティティ、アートの方向性を学習させる軽量なファインチューニング手法です。AI動画生成において、LoRAは強力な動画モデルの上に追加されるスタイルやアイデンティティのレイヤーのように機能し、より一貫したルックと再現性のある結果で動画を生成できるようにします。

画像から動画へのワークフローでは、一貫性の維持が最大の課題のひとつです。標準的なAI動画モデルは参照画像から滑らかなモーションを作り出せますが、キャラクターの顔、服装、画風、カラーパレット、ブランドの美学が生成のたびに変わってしまうことがあります。LoRAはモデルを特定のビジュアルアイデンティティへと導くことで、この問題の解決を助けます。

WaveSpeedAIのWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRAモデルは、高品質な画像から動画への生成とカスタムLoRAのサポートを組み合わせています。参照画像をアップロードし、望むモーション、カメラワーク、雰囲気をプロンプトで記述し、必要に応じてloras、high_noise_loras、low_noise_lorasを通じて最大3つのLoRAを適用できます。480pと720pの出力、5秒または8秒の長さ、そして再現性を高めるシード制御に対応しています。

そのためWAN 2.2 Spicy LoRAは、一貫したキャラクター、ブランド動画コンテンツ、アニメ風動画、シネマティックな商品ビジュアル、スケーラブルなAI動画生成パイプラインを必要とするクリエイターに特に役立ちます。

2. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRAの活用シーン

一貫したビジュアルスタイルのブランド動画

ブランドにとって、ビジュアルの一貫性は欠かせません。商品動画、SNS広告、ローンチティザー、キャンペーン素材のすべてが、同じデザイン言語、色調、商品の見え方、ブランドアイデンティティに沿っている必要があります。WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRAを使えば、1枚の画像からAI動画を生成しながら、複数の出力にわたってより一貫したビジュアルスタイルを保てます。

ブランド専用のLoRAを適用することで、マーケティングチームは商品のディテール、ライティング、カラーグレーディング、モデルの外見、キャンペーンの美学をより忠実に保った動画を制作できます。多数の動画バリエーションを短時間で作る必要があるECブランド、ファッションブランド、コスメ、ゲームスタジオ、クリエイティブエージェンシーにとって特に価値があります。

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想定される活用例:

  • 商品ローンチ動画
  • EC商品のアニメーション
  • ファッション・ビューティーのキャンペーン動画
  • SNS広告クリエイティブ
  • ブランドキャラクターやマスコットの動画
  • エージェンシー向けのスケーラブルなAI動画制作

WaveSpeedAIはコールドスタートのないすぐに使えるREST推論APIとスケーラブルなインフラを提供しているため、このモデルは自動動画生成ツールや大量のクリエイティブワークフローを構築する開発者にも適しています。

アニメ風動画の生成

WAN 2.2 Spicy LoRAはアニメ風の動画生成にも適しています。アニメやスタイライズされたコンテンツでは、安定したキャラクターの同一性、一貫した髪型デザイン、衣装のディテール、顔立ち、線画、陰影のスタイルが求められることが多くあります。LoRAを使わない場合、AI生成動画は魅力的なモーションを生み出せても、クリップごとにキャラクターデザインやビジュアルスタイルがぶれてしまうことがあります。

カスタムLoRAのサポートにより、クリエイターは特定のアニメキャラクターのスタイル、イラストのタッチ、ビジュアル世界観へとモデルを導けます。これにより、アニメショート動画、VTuberコンテンツ、AIミュージックビデオ、ゲームキャラクターのアニメーション、ファンアート風アニメーション、シネマティックなアニメシーンなどの制作に役立ちます。

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想定される活用例:

  • 参照画像からのアニメキャラクターアニメーション
  • VTuberのイントロやプロモーションクリップ
  • AIアニメミュージックビデオ
  • スタイライズされた戦闘シーンや感動的なシーン
  • ゲームキャラクターのカットシーンコンセプト
  • TikTok、YouTube Shorts、Reels向けのショートアニメコンテンツ

重要な価値は、単に「画像を動かす」ことではなく、認識可能なアニメスタイルやキャラクターの同一性を保ちながらモーションを生成できることです。

アートスタイルの動画制作

アーティスト、デザイナー、映像作家は、WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRAを使って特定のビジュアルの方向性に基づいたスタイライズド動画を制作できます。フレームごとに手作業で編集する代わりに、LoRAウェイトを適用することで、水彩画、油絵、サイバーパンク、ファンタジーイラスト、レトロフィルム、3Dカートゥーン、シネマティックコンセプトアート、シュールなビジュアルエフェクトなど、より制御されたアートスタイルの動画を生成できます。

モーションと同じくらいスタイルが重要なクリエイティブプロジェクトで真価を発揮します。例えば、ミュージックビジュアライザーには一貫したシュールなルックが必要かもしれません。デジタルアーティストは自身の作風を保ったままポートフォリオ画像を動かしたいかもしれません。クリエイティブエージェンシーは同じビジュアルアイデンティティで複数のモーションコンセプトを必要とするかもしれません。

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想定される活用例:

  • ミュージックビジュアライザー
  • デジタルアートのアニメーション
  • 実験的なショートフィルム
  • コンセプトアートのモーションプレビュー
  • サイバーパンクやファンタジー風の動画
  • SNS向けアートコンテンツ
  • AI映像制作のプロトタイプ

WAN 2.2 Spicyは高品質で滑らかな画像から動画へのアニメーションとスケーラブルなコンテンツ生成を目指して設計されており、LoRA版はそこにスタイル制御とクリエイティブな再現性というもう一つのレイヤーを加えます。

3. WAN 2.2 Spicy LoRAと標準WAN 2.2の出力の違い

標準のWAN 2.2 Spicy Image-to-Videoモデルは、1枚の画像を滑らかなアニメーションの高品質動画に変換するよう設計されており、一般的な画像から動画への生成に適しています。LoRA版は同じコアワークフローを維持しながらカスタムLoRAウェイトのサポートを追加し、スタイル、キャラクターの一貫性、ビジュアルアイデンティティの再現をより細かく制御できるようにします。

比較項目標準 WAN 2.2 Spicy Image-to-VideoWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA
最適な用途一般的な画像から動画への生成スタイル・キャラクター・ブランドの一貫した動画生成
入力画像 + プロンプト画像 + プロンプト + オプションのLoRAウェイト
モーション品質滑らかでシネマティックなアニメーション滑らかでシネマティックなアニメーションに、より強いスタイル誘導
スタイル制御主にプロンプトで制御プロンプト + カスタムLoRAで制御
キャラクターの一貫性生成ごとにばらつく場合ありキャラクターの同一性の維持に優れる
ブランドの一貫性プロンプトと参照画像に依存ブランドビジュアルの再現に優れる
アニメ / アートスタイル可能だが、より汎用的特定のアニメや芸術的スタイルに優れる
再現性シード対応シード対応に加え、LoRAによる一貫性ガイド
プロダクション用途高速な汎用動画制作プロフェッショナルで再現性の高いクリエイティブパイプラインに最適

簡単に言えば、高速で高品質なAI画像から動画への生成が目的なら標準版が最適です。特定のルックを複数の動画にわたって一貫させたい場合は、LoRA版がより適しています。

例えば、商品画像をアップロードしてシネマティックなカメラムーブメントを指示した場合、標準モデルでも滑らかな商品動画を生成できます。しかし、すべての出力を同じラグジュアリーブランドのスタイル、同じライティングの雰囲気、同じカラーパレット、同じモデルの外見に揃えたいなら、LoRA版の方が良い選択です。

同様にアニメ風の動画生成でも、標準モデルは見栄えの良いアニメーションを作れますが、LoRA版は特定のアニメキャラクターデザイン、イラストのタッチ、学習済みのビジュアルアイデンティティをより忠実に保てます。

SEOの観点では、このセクションは次のような比較インテントのキーワードを狙うべきです: WAN 2.2 LoRA vs WAN 2.2、WAN 2.2 Spicy LoRA、LoRA画像から動画、LoRAを使ったAI動画生成、カスタムLoRA動画ジェネレーター、キャラクター一貫性動画AI

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