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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

참고:이 웹사이트는 제3자가 제공하는 AI 모델을 사용합니다.

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. LoRA란 무엇이며, 영상 생성에 왜 사용할까?

LoRA(Low-Rank Adaptation)는 전체 기본 모델을 다시 학습하지 않고도 AI 영상 모델이 특정 캐릭터, 비주얼 스타일, 브랜드 아이덴티티, 예술적 방향을 학습할 수 있게 해주는 경량 파인튜닝 기법입니다. AI 영상 생성에서 LoRA는 강력한 영상 모델 위에 얹는 스타일·아이덴티티 레이어처럼 작동하여, 크리에이터가 더 일관된 룩과 재현 가능한 결과물을 만들 수 있도록 돕습니다.

이미지-투-비디오 워크플로에서 일관성은 가장 큰 과제 중 하나입니다. 일반 AI 영상 모델은 참조 이미지로부터 부드러운 모션을 만들어낼 수 있지만, 캐릭터의 얼굴, 의상, 아트 스타일, 색감, 브랜드 감성이 생성할 때마다 달라질 수 있습니다. LoRA는 모델을 특정 비주얼 아이덴티티로 유도하여 이 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

WaveSpeedAI의 WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA 모델은 고품질 이미지-투-비디오 생성과 커스텀 LoRA 지원을 결합했습니다. 참조 이미지를 업로드하고 원하는 모션, 카메라 움직임, 분위기를 프롬프트로 설명한 뒤, 필요에 따라 loras, high_noise_loras, low_noise_loras를 통해 최대 3개의 LoRA를 적용할 수 있습니다. 이 모델은 480p·720p 출력, 5초 또는 8초 길이, 그리고 재현성을 높이는 시드 제어를 지원합니다.

이 덕분에 WAN 2.2 Spicy LoRA는 일관된 캐릭터, 브랜드 영상 콘텐츠, 애니메이션풍 영상, 시네마틱 제품 비주얼, 확장 가능한 AI 영상 생성 파이프라인이 필요한 크리에이터에게 특히 유용합니다.

2. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA 활용 사례

일관된 비주얼 스타일의 브랜드 영상

브랜드에게 비주얼 일관성은 필수입니다. 모든 제품 영상, 소셜 미디어 광고, 출시 티저, 캠페인 자산은 동일한 디자인 언어, 색조, 제품 외관, 브랜드 아이덴티티를 따라야 합니다. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA는 한 장의 이미지로 AI 영상을 생성하면서도 여러 결과물에 걸쳐 더 일관된 비주얼 스타일을 유지할 수 있도록 도와줍니다.

브랜드 전용 LoRA를 적용하면 마케팅 팀은 제품 디테일, 조명 스타일, 색 보정, 모델 외모, 캠페인 감성을 더 잘 보존한 영상을 만들 수 있습니다. 이는 다양한 영상 버전을 빠르게 제작해야 하는 이커머스 브랜드, 패션 레이블, 뷰티 제품, 게임 스튜디오, 크리에이티브 에이전시에 특히 유용합니다.

이 섹션 주변에 자연스럽게 포함할 추천 SEO 키워드: AI 브랜드 영상 생성기, 브랜드 영상 생성, 일관된 브랜드 영상, 이미지 투 비디오 AI, AI 제품 영상 생성기, LoRA 영상 생성, AI 마케팅 영상

추천 활용 사례:

  • 제품 출시 영상
  • 이커머스 제품 애니메이션
  • 패션·뷰티 캠페인 영상
  • 소셜 미디어 광고 크리에이티브
  • 브랜드 캐릭터·마스코트 영상
  • 에이전시를 위한 확장 가능한 AI 영상 제작

WaveSpeedAI는 콜드 스타트 없이 바로 사용할 수 있는 REST 추론 API와 확장 가능한 인프라를 제공하므로, 자동화된 영상 생성 도구나 대량 크리에이티브 워크플로를 구축하는 개발자에게도 적합한 모델입니다.

애니메이션풍 영상 생성

WAN 2.2 Spicy LoRA는 애니메이션풍 영상 생성에도 매우 적합합니다. 애니메이션과 스타일라이즈드 콘텐츠는 안정적인 캐릭터 아이덴티티와 일관된 헤어 디자인, 의상 디테일, 얼굴 특징, 선화, 명암 스타일이 필요한 경우가 많습니다. LoRA 없이 생성한 AI 영상은 모션은 매력적이더라도 클립마다 캐릭터 디자인이나 비주얼 스타일이 흔들릴 수 있습니다.

커스텀 LoRA 지원 덕분에 크리에이터는 모델을 특정 애니메이션 캐릭터 스타일, 일러스트 스타일, 비주얼 세계관으로 유도할 수 있습니다. 이 워크플로는 애니메이션 숏폼 영상, 버튜버 콘텐츠, AI 뮤직비디오, 게임 캐릭터 애니메이션, 팬 애니메이션, 시네마틱 애니메이션 장면 제작에 유용합니다.

추천 SEO 키워드: 애니메이션 영상 생성기, AI 애니메이션 영상 생성기, 애니메이션 이미지 투 비디오, LoRA 애니메이션 영상, 애니메이션풍 영상 생성, AI 애니메이션 생성기, 캐릭터 일관성 영상

추천 활용 사례:

  • 참조 이미지 기반 애니메이션 캐릭터 애니메이션
  • 버튜버 인트로·홍보 클립
  • AI 애니메이션 뮤직비디오
  • 스타일라이즈드 전투 장면·감정 장면
  • 게임 캐릭터 컷신 콘셉트
  • TikTok, YouTube Shorts, Reels용 애니메이션 숏폼 콘텐츠

핵심 가치는 단순히 "이미지를 움직이게 만드는 것"이 아니라, 알아볼 수 있는 애니메이션 스타일이나 캐릭터 아이덴티티를 유지하면서 모션을 생성한다는 점입니다.

아트 스타일 영상 제작

아티스트, 디자이너, 영화 제작자는 WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA로 특정 비주얼 방향에 기반한 스타일라이즈드 영상을 만들 수 있습니다. 프레임을 하나하나 수작업으로 편집하는 대신, LoRA 가중치를 적용해 수채화, 유화, 사이버펑크, 판타지 일러스트, 레트로 필름, 3D 카툰, 시네마틱 콘셉트 아트, 초현실적 비주얼 이펙트 같은 아트 스타일을 더 정밀하게 제어하며 영상을 생성할 수 있습니다.

스타일이 모션만큼 중요한 크리에이티브 프로젝트에서 특히 가치가 큽니다. 예를 들어 뮤직 비주얼라이저는 일관된 초현실적 룩이 필요할 수 있고, 디지털 아티스트는 자신만의 시그니처 스타일을 유지하며 포트폴리오 이미지를 애니메이션화하고 싶을 수 있으며, 크리에이티브 에이전시는 동일한 비주얼 아이덴티티를 가진 여러 모션 콘셉트가 필요할 수 있습니다.

추천 SEO 키워드: AI 아트 영상 생성기, 스타일라이즈드 영상 생성, LoRA 아트 스타일 영상, 이미지 투 비디오 아트 생성기, 시네마틱 AI 영상, AI 뮤직비디오 생성기, 커스텀 스타일 영상 AI

추천 활용 사례:

  • 뮤직 비주얼라이저
  • 디지털 아트 애니메이션
  • 실험적 단편 영화
  • 콘셉트 아트 모션 프리뷰
  • 사이버펑크·판타지풍 영상
  • 소셜 미디어 아트 콘텐츠
  • AI 영화 제작 프로토타입

WAN 2.2 Spicy는 고품질의 부드러운 이미지-투-비디오 애니메이션과 확장 가능한 콘텐츠 생성을 지향하며, LoRA 버전은 여기에 스타일 제어와 창작 재현성이라는 레이어를 더합니다.

3. WAN 2.2 Spicy LoRA vs 일반 WAN 2.2: 결과물 차이

일반 WAN 2.2 Spicy Image-to-Video 모델은 한 장의 이미지를 부드러운 애니메이션의 고품질 영상으로 변환하도록 설계되어 범용 이미지-투-비디오 생성에 적합합니다. LoRA 버전은 동일한 이미지-투-비디오 워크플로를 유지하면서 커스텀 LoRA 가중치 지원을 더해, 스타일·캐릭터 일관성·반복 가능한 비주얼 아이덴티티를 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.

비교일반 WAN 2.2 Spicy Image-to-VideoWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA
적합한 용도범용 이미지-투-비디오 생성일관된 스타일·캐릭터·브랜드 영상 생성
입력이미지 + 프롬프트이미지 + 프롬프트 + 선택적 LoRA 가중치
모션 품질부드러운 시네마틱 애니메이션더 강한 스타일 유도가 더해진 부드러운 시네마틱 애니메이션
스타일 제어주로 프롬프트로 제어프롬프트 + 커스텀 LoRA로 제어
캐릭터 일관성생성할 때마다 달라질 수 있음캐릭터 아이덴티티 보존에 더 유리
브랜드 일관성프롬프트와 참조 이미지에 한정반복 가능한 브랜드 비주얼 스타일에 더 유리
애니메이션 / 아트 스타일가능하지만 다소 일반적인 결과특정 애니메이션·아트 스타일에 더 유리
재현성시드 지원시드 지원 + LoRA 기반 일관성
프로덕션 활용빠른 범용 영상 제작전문적이고 반복 가능한 크리에이티브 파이프라인에 더 유리

간단히 말해, 빠르고 고품질의 AI 이미지-투-비디오 생성이 필요하다면 일반 버전이 최선이고, 특정 룩을 여러 영상에 걸쳐 일관되게 유지해야 한다면 LoRA 버전이 더 좋습니다.

예를 들어, 제품 이미지를 업로드하고 시네마틱 카메라 움직임을 요청하면 일반 모델도 부드러운 제품 영상을 만들 수 있습니다. 하지만 모든 결과물이 동일한 럭셔리 브랜드 스타일, 동일한 조명 무드, 동일한 색감, 동일한 모델 외모를 따라야 한다면 LoRA 버전이 더 나은 선택입니다.

마찬가지로 애니메이션풍 영상 생성에서도 일반 모델은 보기 좋은 애니메이션을 만들 수 있지만, LoRA 버전은 특정 애니메이션 캐릭터 디자인, 일러스트 스타일, 학습된 비주얼 아이덴티티를 더 잘 보존할 수 있습니다.

SEO 관점에서 이 섹션은 다음과 같은 비교 검색 의도 키워드를 타깃해야 합니다: WAN 2.2 LoRA vs WAN 2.2, WAN 2.2 Spicy LoRA, LoRA 이미지 투 비디오, LoRA를 활용한 AI 영상 생성, 커스텀 LoRA 영상 생성기, 캐릭터 일관성 영상 AI

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