Seedream 5.0 Pro уже здесь | Попробуйте в Генераторе изображений →
Войти
Панель управленияОбзорAI-генераторHotДесктоп-приложениеAPI-ключиПополнить
Главная/Обзор/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
Ввод

Ожидание

$0.2за запуск·~50 / $10

ПримерыСмотреть всё

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.

Похожие модели

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

Примечание:Этот сайт использует модели ИИ, предоставляемые третьими лицами.

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. Что такое LoRA и зачем использовать её для генерации видео?

LoRA (Low-Rank Adaptation) — это лёгкая техника дообучения, которая позволяет видеомоделям ИИ выучить конкретного персонажа, визуальный стиль, фирменную айдентику или художественное направление без переобучения всей базовой модели. В генерации видео LoRA работает как дополнительный слой стиля или идентичности поверх мощной видеомодели, позволяя авторам получать более согласованный внешний вид и воспроизводимые результаты.

В рабочих процессах image-to-video согласованность — одна из главных проблем. Стандартная видеомодель ИИ может создать плавное движение из референсного изображения, но лицо персонажа, одежда, художественный стиль, цветовая палитра или эстетика бренда могут меняться от генерации к генерации. LoRA решает эту проблему, направляя модель к заданной визуальной идентичности.

Модель WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA от WaveSpeedAI сочетает высококачественную генерацию видео из изображений с поддержкой пользовательских LoRA. Пользователи могут загрузить референсное изображение, описать в промпте желаемое движение, работу камеры или настроение и при желании применить до 3 LoRA через loras, high_noise_loras или low_noise_loras. Модель поддерживает вывод в 480p и 720p, длительность 5 или 8 секунд и управление сидом для более воспроизводимых результатов.

Это делает WAN 2.2 Spicy LoRA особенно полезной для авторов, которым нужны согласованные персонажи, брендированный видеоконтент, видео в стиле аниме, кинематографичные визуализации продуктов или масштабируемые пайплайны генерации видео.

2. Сценарии использования WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA

Брендовые видео с единым визуальным стилем

Для брендов визуальная согласованность крайне важна. Каждое видео о продукте, реклама в соцсетях, тизер запуска или материал кампании должны следовать одному дизайн-коду: цветовой гамме, внешнему виду продукта и общей айдентике бренда. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA помогает брендам генерировать видео из одного изображения, сохраняя более единый визуальный стиль во всех результатах.

Применяя LoRA, обученную под конкретный бренд, маркетинговые команды могут создавать видео, которые лучше сохраняют детали продукта, стиль освещения, цветокоррекцию, внешность модели или эстетику кампании. Это особенно ценно для e-commerce-брендов, модных марок, бьюти-продуктов, игровых студий и креативных агентств, которым нужно быстро выпускать множество вариаций видео.

Рекомендуемые SEO-ключевые слова для органичного включения в этот раздел: генератор брендовых видео с ИИ, генерация видео для бренда, единый стиль брендового видео, ИИ из изображения в видео, генератор видео о продукте с ИИ, генерация видео с LoRA, маркетинговое видео с ИИ

Возможные сценарии использования:

  • Видео к запуску продукта
  • Анимации товаров для e-commerce
  • Видео для модных и бьюти-кампаний
  • Рекламные креативы для соцсетей
  • Видео с фирменным персонажем или маскотом
  • Масштабируемое производство ИИ-видео для агентств

Поскольку WaveSpeedAI предоставляет готовый REST API для инференса без холодных стартов и с масштабируемой инфраструктурой, эта модель также подходит разработчикам, создающим автоматизированные инструменты генерации видео или высоконагруженные креативные пайплайны.

Генерация видео в стиле аниме

WAN 2.2 Spicy LoRA отлично подходит и для генерации видео в стиле аниме. Аниме и стилизованный контент часто требуют стабильной идентичности персонажа: единого дизайна причёски, деталей одежды, черт лица, линий и стиля тонировки. Без LoRA сгенерированные ИИ видео могут иметь привлекательное движение, но дизайн персонажа или визуальный стиль может «плыть» от клипа к клипу.

Благодаря поддержке пользовательских LoRA авторы могут направить модель к конкретному стилю аниме-персонажа, стилю иллюстрации или визуальной вселенной. Это делает рабочий процесс полезным для коротких аниме-видео, контента VTuber, ИИ-клипов, анимаций игровых персонажей, фан-анимаций и кинематографичных аниме-сцен.

Рекомендуемые SEO-ключевые слова: генератор аниме-видео, ИИ-генератор аниме-видео, аниме из изображения в видео, аниме-видео с LoRA, генерация видео в стиле аниме, ИИ-генератор анимации, видео с согласованным персонажем

Возможные сценарии использования:

  • Анимация аниме-персонажа по референсному изображению
  • Интро или промо-ролики для VTuber
  • Аниме-клипы, созданные ИИ
  • Стилизованные боевые или эмоциональные сцены
  • Концепты катсцен с игровыми персонажами
  • Короткий аниме-контент для TikTok, YouTube Shorts и Reels

Ключевая ценность — не просто «превратить изображение в движение», а сгенерировать движение, сохранив узнаваемый аниме-стиль или идентичность персонажа.

Создание видео в художественном стиле

Художники, дизайнеры и режиссёры могут использовать WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA для создания стилизованных видео в заданном визуальном направлении. Вместо покадрового ручного редактирования авторы могут применить веса LoRA и генерировать видео в контролируемом художественном стиле — акварель, масляная живопись, киберпанк, фэнтезийная иллюстрация, ретро-плёнка, 3D-мультфильм, кинематографичный концепт-арт или сюрреалистичные визуальные эффекты.

Это ценно для творческих проектов, где стиль так же важен, как и движение. Музыкальному визуализатору, например, нужен единый сюрреалистичный образ. Цифровой художник может захотеть анимировать работу из портфолио, сохранив свой фирменный стиль. Креативному агентству могут понадобиться несколько концептов движения с единой визуальной идентичностью.

Рекомендуемые SEO-ключевые слова: ИИ-генератор арт-видео, генерация стилизованного видео, арт-видео с LoRA, генератор арт-видео из изображения, кинематографичное ИИ-видео, ИИ-генератор музыкальных клипов, ИИ-видео в кастомном стиле

Возможные сценарии использования:

  • Музыкальные визуализаторы
  • Анимация цифрового искусства
  • Экспериментальные короткометражки
  • Анимационные превью концепт-арта
  • Видео в стиле киберпанк или фэнтези
  • Арт-контент для соцсетей
  • Прототипы ИИ-кинопроизводства

WAN 2.2 Spicy ориентирована на высококачественную, плавную анимацию из изображения и масштабируемую генерацию контента, а версия с LoRA добавляет ещё один уровень контроля стиля и творческой воспроизводимости.

3. WAN 2.2 Spicy LoRA против стандартной WAN 2.2: отличия результатов

Стандартная модель WAN 2.2 Spicy Image-to-Video превращает одно изображение в высококачественное видео с плавной анимацией и подходит для генерации видео из изображений в целом. Версия с LoRA сохраняет тот же базовый рабочий процесс image-to-video, но добавляет поддержку пользовательских весов LoRA, давая больше контроля над стилем, согласованностью персонажей и повторяемой визуальной идентичностью.

СравнениеСтандартная WAN 2.2 Spicy Image-to-VideoWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA
Лучше всего дляГенерация видео из изображений в целомВидео с единым стилем, персонажем или брендом
ВходИзображение + промптИзображение + промпт + опциональные веса LoRA
Качество движенияПлавная кинематографичная анимацияПлавная кинематографичная анимация с более сильным контролем стиля
Контроль стиляВ основном через промптПромпт + пользовательская LoRA
Согласованность персонажаМожет меняться от генерации к генерацииЛучше сохраняет идентичность персонажа
Согласованность брендаОграничена промптом и референсным изображениемЛучше для воспроизводимого визуального стиля бренда
Аниме / художественный стильВозможен, но более общийЛучше для конкретных аниме- и художественных стилей
ВоспроизводимостьПоддерживается сидПоддерживается сид, плюс согласованность за счёт LoRA
Использование в продакшенеБыстрое создание видео общего назначенияЛучше для профессиональных и воспроизводимых креативных пайплайнов

Проще говоря, стандартная версия хороша, когда нужна быстрая и качественная генерация видео из изображения. Версия с LoRA лучше, когда важно сохранить конкретный образ единым во множестве видео.

Например, если пользователь загружает изображение продукта и просит кинематографичное движение камеры, стандартная модель создаст плавное видео о продукте. Но если нужно, чтобы каждый результат следовал одному люксовому стилю бренда, одному настроению освещения, одной цветовой палитре или одной внешности модели, версия с LoRA — лучший выбор.

Аналогично, при генерации видео в стиле аниме стандартная модель может создать визуально приятную анимацию, тогда как версия с LoRA лучше сохранит конкретный дизайн аниме-персонажа, стиль иллюстрации или обученную визуальную идентичность.

С точки зрения SEO этот раздел должен таргетировать сравнительные запросы, такие как: WAN 2.2 LoRA vs WAN 2.2, WAN 2.2 Spicy LoRA, LoRA из изображения в видео, генерация видео с ИИ и LoRA, генератор видео с пользовательской LoRA, ИИ-видео с согласованным персонажем

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