Seedream 5.0 Pro jest już LIVE | Wypróbuj w Generator obrazów →
Zaloguj się
PanelOdkrywajGenerator AIGorąceAplikacja desktopowaKlucze APIDoładuj
Strona główna/Odkrywaj/WaveSpeed/Wan 2.2 Spicy/Image To Video Lora

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
Wejście

Bezczynny

$0.2za uruchomienie·~50 / $10

PrzykładyZobacz wszystkie

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.

Powiązane modele

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

flux-kontext-dev-lora-ultra-fast

lora-support

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

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

lora-support

wavespeed-ai/flux-schnell-lora

flux-schnell-lora

lora-support

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

Uwaga:Ta strona korzysta z modeli AI udostępnianych przez podmioty trzecie.

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. Czym jest LoRA i dlaczego warto używać jej do generowania wideo?

LoRA, czyli Low-Rank Adaptation, to lekka technika dostrajania, która pozwala modelom AI do generowania wideo nauczyć się konkretnej postaci, stylu wizualnego, identyfikacji marki lub kierunku artystycznego bez ponownego trenowania całego modelu bazowego. W generowaniu wideo AI LoRA działa jak dodatkowa warstwa stylu lub tożsamości nałożona na potężny model wideo, dzięki czemu twórcy mogą generować filmy o bardziej spójnym wyglądzie i powtarzalnych rezultatach.

W przepływach pracy typu obraz-na-wideo spójność to jedno z największych wyzwań. Standardowy model wideo AI potrafi stworzyć płynny ruch na podstawie obrazu referencyjnego, ale twarz postaci, ubranie, styl graficzny, paleta kolorów czy estetyka marki mogą się zmieniać między generacjami. LoRA pomaga rozwiązać ten problem, prowadząc model w stronę określonej tożsamości wizualnej.

Model WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA od WaveSpeedAI łączy wysokiej jakości generowanie wideo z obrazu z obsługą własnych LoRA. Użytkownicy mogą przesłać obraz referencyjny, opisać w prompcie pożądany ruch, pracę kamery lub nastrój, a opcjonalnie zastosować do 3 LoRA poprzez loras, high_noise_loras lub low_noise_loras. Model obsługuje wyjście w 480p i 720p, długość 5 lub 8 sekund oraz kontrolę seeda dla bardziej powtarzalnych wyników.

Dzięki temu WAN 2.2 Spicy LoRA jest szczególnie przydatny dla twórców potrzebujących spójnych postaci, brandowych treści wideo, filmów w stylu anime, kinowych wizualizacji produktów lub skalowalnych pipeline'ów generowania wideo AI.

2. Zastosowania WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA

Filmy brandowe ze spójnym stylem wizualnym

Dla marek spójność wizualna jest kluczowa. Każdy film produktowy, reklama w mediach społecznościowych, teaser premiery czy materiał kampanijny musi trzymać się tego samego języka projektowego, tonacji kolorystycznej, wyglądu produktu i ogólnej tożsamości marki. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA pomaga markom generować filmy AI z pojedynczego obrazu, zachowując bardziej spójny styl wizualny w wielu wynikach.

Stosując LoRA dopasowaną do marki, zespoły marketingowe mogą tworzyć filmy, które lepiej zachowują detale produktu, styl oświetlenia, kolorystykę, wygląd modela czy estetykę kampanii. Jest to szczególnie cenne dla marek e-commerce, marek modowych, produktów kosmetycznych, studiów gier i agencji kreatywnych, które muszą szybko produkować wiele wariantów wideo.

Zalecane słowa kluczowe SEO do naturalnego użycia w tej sekcji: generator filmów brandowych AI, generowanie wideo dla marek, spójne wideo marki, AI obraz na wideo, generator filmów produktowych AI, generowanie wideo LoRA, wideo marketingowe AI

Sugerowane zastosowania:

  • Filmy premierowe produktów
  • Animacje produktowe dla e-commerce
  • Filmy kampanijne dla mody i kosmetyków
  • Kreacje reklamowe do mediów społecznościowych
  • Filmy z brandowymi postaciami lub maskotkami
  • Skalowalna produkcja wideo AI dla agencji

Ponieważ WaveSpeedAI udostępnia gotowe do użycia REST API do inferencji bez zimnych startów oraz skalowalną infrastrukturę, model ten nadaje się także dla deweloperów budujących zautomatyzowane narzędzia do generowania wideo lub wysokowolumenowe przepływy kreatywne.

Generowanie wideo w stylu anime

WAN 2.2 Spicy LoRA świetnie sprawdza się także przy generowaniu wideo w stylu anime. Treści anime i stylizowane często wymagają stabilnej tożsamości postaci, spójnego wyglądu włosów, detali stroju, rysów twarzy, kreski i stylu cieniowania. Bez LoRA filmy generowane przez AI mogą oferować atrakcyjny ruch, ale projekt postaci lub styl wizualny może dryfować między klipami.

Dzięki obsłudze własnych LoRA twórcy mogą prowadzić model w stronę konkretnego stylu postaci anime, stylu ilustracji lub uniwersum wizualnego. To sprawia, że przepływ pracy przydaje się przy krótkich filmach anime, treściach VTuberów, teledyskach AI, animacjach postaci z gier, animacjach fanowskich i kinowych scenach anime.

Zalecane słowa kluczowe SEO: generator wideo anime, generator wideo anime AI, anime obraz na wideo, wideo anime LoRA, generowanie wideo w stylu anime, generator animacji AI, wideo ze spójną postacią

Sugerowane zastosowania:

  • Animacja postaci anime na podstawie obrazu referencyjnego
  • Intra lub klipy promocyjne VTuberów
  • Teledyski anime tworzone przez AI
  • Stylizowane sceny walki lub sceny emocjonalne
  • Koncepty cutscenek z postaciami z gier
  • Krótkie treści anime na TikToka, YouTube Shorts i Reels

Kluczową wartością jest nie tylko „zamiana obrazu w ruch”, ale generowanie ruchu z zachowaniem rozpoznawalnego stylu anime lub tożsamości postaci.

Tworzenie wideo w stylach artystycznych

Artyści, projektanci i filmowcy mogą używać WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA do tworzenia stylizowanych filmów opartych na konkretnym kierunku wizualnym. Zamiast ręcznie edytować klatka po klatce, twórcy mogą zastosować wagi LoRA, aby generować filmy w bardziej kontrolowanym stylu artystycznym, takim jak akwarela, malarstwo olejne, cyberpunk, ilustracja fantasy, film retro, kreskówka 3D, kinowy concept art czy surrealistyczne efekty wizualne.

Jest to cenne w projektach kreatywnych, w których styl jest równie ważny jak ruch. Wizualizacja muzyczna może na przykład wymagać spójnego, surrealistycznego wyglądu. Artysta cyfrowy może chcieć ożywić pracę z portfolio, zachowując swój charakterystyczny styl. Agencja kreatywna może potrzebować kilku konceptów ruchu o tej samej tożsamości wizualnej.

Zalecane słowa kluczowe SEO: generator wideo artystycznego AI, generowanie stylizowanego wideo, wideo w stylu artystycznym LoRA, generator artystycznego obrazu na wideo, kinowe wideo AI, generator teledysków AI, wideo AI z własnym stylem

Sugerowane zastosowania:

  • Wizualizacje muzyczne
  • Animacja sztuki cyfrowej
  • Eksperymentalne filmy krótkometrażowe
  • Podglądy ruchu dla concept artów
  • Filmy w stylu cyberpunk lub fantasy
  • Treści artystyczne do mediów społecznościowych
  • Prototypy filmowe tworzone z AI

WAN 2.2 Spicy jest pozycjonowany jako model do wysokiej jakości, płynnej animacji obrazu na wideo i skalowalnego generowania treści, a wersja LoRA dodaje kolejną warstwę kontroli stylu i kreatywnej powtarzalności.

3. WAN 2.2 Spicy LoRA vs standardowy WAN 2.2: różnice w wynikach

Standardowy model WAN 2.2 Spicy Image-to-Video został zaprojektowany do zamiany pojedynczego obrazu w wysokiej jakości filmy z płynną animacją, dzięki czemu nadaje się do ogólnego generowania wideo z obrazu. Wersja LoRA zachowuje ten sam podstawowy przepływ obraz-na-wideo, ale dodaje obsługę własnych wag LoRA, dając użytkownikom większą kontrolę nad stylem, spójnością postaci i powtarzalną tożsamością wizualną.

PorównanieStandardowy WAN 2.2 Spicy Image-to-VideoWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA
Najlepszy doOgólne generowanie wideo z obrazuGenerowanie wideo ze spójnym stylem, postacią lub marką
Dane wejścioweObraz + promptObraz + prompt + opcjonalne wagi LoRA
Jakość ruchuPłynna, kinowa animacjaPłynna, kinowa animacja z silniejszym prowadzeniem stylu
Kontrola styluGłównie sterowana promptemSterowana promptem + własną LoRA
Spójność postaciMoże się różnić między generacjamiLepsza w zachowaniu tożsamości postaci
Spójność markiOgraniczona do promptu i obrazu referencyjnegoLepsza dla powtarzalnego stylu wizualnego marki
Anime / styl artystycznyMożliwy, ale bardziej ogólnyLepsza dla konkretnych stylów anime lub artystycznych
PowtarzalnośćObsługa seedaObsługa seeda plus spójność prowadzona przez LoRA
Użycie produkcyjneSzybkie, ogólne tworzenie wideoLepsza dla profesjonalnych i powtarzalnych pipeline'ów kreatywnych

Mówiąc prosto: wersja standardowa sprawdza się najlepiej, gdy użytkownik chce szybkiego i wysokiej jakości generowania wideo z obrazu. Wersja LoRA jest lepsza, gdy konkretny wygląd ma pozostać spójny w wielu filmach.

Na przykład, jeśli użytkownik prześle zdjęcie produktu i poprosi o kinowy ruch kamery, model standardowy wygeneruje płynny film produktowy. Ale jeśli każdy wynik ma trzymać się tego samego luksusowego stylu marki, tego samego nastroju oświetlenia, tej samej palety kolorów lub tego samego wyglądu modela, lepszym wyborem jest wersja LoRA.

Podobnie przy generowaniu wideo w stylu anime — model standardowy może stworzyć atrakcyjną wizualnie animację, natomiast wersja LoRA lepiej zachowa konkretny projekt postaci anime, styl ilustracji lub wytrenowaną tożsamość wizualną.

Z perspektywy SEO ta sekcja powinna celować w słowa kluczowe o intencji porównawczej, takie jak: WAN 2.2 LoRA vs WAN 2.2, WAN 2.2 Spicy LoRA, LoRA obraz na wideo, generowanie wideo AI z LoRA, generator wideo z własną LoRA, wideo AI ze spójną postacią

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