Seedream 5.0 Pro đã ra mắt | Thử trong Trình tạo ảnh →
Đăng nhập
Bảng điều khiểnKhám pháTrình tạo AIHotỨng dụng máy tínhAPI KeysNạp tiền
Trang chủ/Khám phá/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
Đầu vào

Chờ

$0.2cho mỗi lần chạy·~50 / $10

Ví dụXem tất cả

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.

Mô hình liên quan

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

Lưu ý:Trang web này sử dụng các mô hình AI do bên thứ ba cung cấp.

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 là gì và Vì sao Dùng nó cho Tạo Video?

LoRA, viết tắt của Low-Rank Adaptation, là một kỹ thuật tinh chỉnh nhẹ giúp các model video AI học một nhân vật, phong cách hình ảnh, nhận diện thương hiệu hay định hướng nghệ thuật cụ thể mà không cần huấn luyện lại toàn bộ model nền. Đối với việc tạo video AI, LoRA hoạt động như một lớp phong cách hoặc nhận diện bổ sung trên nền một model video mạnh mẽ, cho phép người sáng tạo tạo ra video có diện mạo nhất quán hơn và kết quả có thể lặp lại.

Trong quy trình chuyển ảnh thành video, tính nhất quán là một trong những thách thức lớn nhất. Một model video AI tiêu chuẩn có thể tạo chuyển động mượt mà từ một ảnh tham chiếu, nhưng khuôn mặt nhân vật, trang phục, phong cách nghệ thuật, bảng màu hay tính thẩm mỹ thương hiệu có thể thay đổi giữa các lần tạo. LoRA giúp giải quyết vấn đề này bằng cách hướng model đến một nhận diện hình ảnh cụ thể.

Model WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA của WaveSpeedAI kết hợp việc tạo video từ ảnh chất lượng cao với hỗ trợ LoRA tùy chỉnh. Người dùng có thể tải lên một ảnh tham chiếu, mô tả chuyển động, thao tác máy quay hay tâm trạng mong muốn trong prompt, và tùy chọn áp dụng tối đa 3 LoRA thông qua loras, high_noise_loras, hoặc low_noise_loras. Model hỗ trợ đầu ra 480p và 720p, thời lượng 5 giây hoặc 8 giây, và kiểm soát seed để có kết quả tái tạo tốt hơn.

Điều này khiến WAN 2.2 Spicy LoRA đặc biệt hữu ích cho những người sáng tạo cần nhân vật nhất quán, nội dung video thương hiệu, video phong cách anime, hình ảnh sản phẩm điện ảnh, hay các pipeline tạo video AI có khả năng mở rộng.

2. Các Trường hợp Sử dụng cho WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA

Video Thương hiệu với Phong cách Hình ảnh Nhất quán

Đối với các thương hiệu, tính nhất quán về hình ảnh là điều thiết yếu. Mỗi video sản phẩm, quảng cáo mạng xã hội, teaser ra mắt hay tài sản chiến dịch đều cần tuân theo cùng một ngôn ngữ thiết kế, tông màu, diện mạo sản phẩm và nhận diện thương hiệu tổng thể. WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA giúp các thương hiệu tạo video AI từ một ảnh duy nhất trong khi giữ phong cách hình ảnh nhất quán hơn giữa nhiều kết quả.

Bằng cách áp dụng một LoRA riêng cho thương hiệu, các nhóm marketing có thể tạo video giữ được chi tiết sản phẩm, phong cách ánh sáng, chỉnh màu, diện mạo người mẫu hay tính thẩm mỹ chiến dịch tốt hơn. Điều này đặc biệt giá trị đối với các thương hiệu thương mại điện tử, nhãn hàng thời trang, sản phẩm làm đẹp, studio game và các agency sáng tạo cần sản xuất nhiều biến thể video một cách nhanh chóng.

Các từ khóa SEO nên đưa vào một cách tự nhiên xung quanh phần này: AI brand video generator, brand video generation, consistent brand video, image to video AI, AI product video generator, LoRA video generation, AI marketing video

Các trường hợp sử dụng gợi ý:

  • Video ra mắt sản phẩm
  • Hoạt ảnh sản phẩm thương mại điện tử
  • Video chiến dịch thời trang và làm đẹp
  • Nội dung quảng cáo mạng xã hội
  • Video nhân vật hay linh vật thương hiệu
  • Sản xuất video AI có khả năng mở rộng cho các agency

Vì WaveSpeedAI cung cấp một REST inference API sẵn sàng sử dụng, không có cold start và hạ tầng có khả năng mở rộng, model này cũng phù hợp cho các nhà phát triển xây dựng công cụ tạo video tự động hay các quy trình sáng tạo khối lượng lớn.

Tạo Video Phong cách Anime

WAN 2.2 Spicy LoRA cũng rất phù hợp cho việc tạo video phong cách anime. Nội dung anime và cách điệu thường đòi hỏi nhận diện nhân vật ổn định, kiểu tóc nhất quán, chi tiết trang phục, nét mặt, đường nét và phong cách đổ bóng. Nếu không có LoRA, video do AI tạo ra có thể tạo chuyển động hấp dẫn nhưng có thể trôi dạt về thiết kế nhân vật hay phong cách hình ảnh giữa các đoạn clip khác nhau.

Với hỗ trợ LoRA tùy chỉnh, người sáng tạo có thể hướng model đến một phong cách nhân vật anime, phong cách minh họa hay vũ trụ hình ảnh cụ thể. Điều này khiến quy trình hữu ích cho video anime ngắn, nội dung VTuber, video ca nhạc AI, hoạt ảnh nhân vật game, hoạt ảnh phong cách fan và các cảnh anime điện ảnh.

Các từ khóa SEO nên dùng: anime video generator, AI anime video generator, anime image to video, LoRA anime video, anime-style video generation, AI animation generator, character consistent video

Các trường hợp sử dụng gợi ý:

  • Hoạt ảnh nhân vật anime từ một ảnh tham chiếu
  • Clip giới thiệu hay quảng bá VTuber
  • Video ca nhạc anime AI
  • Cảnh chiến đấu hay cảnh cảm xúc cách điệu
  • Ý tưởng cutscene nhân vật game
  • Nội dung anime dạng ngắn cho TikTok, YouTube Shorts và Reels

Giá trị cốt lõi không chỉ là "biến một ảnh thành chuyển động," mà là tạo chuyển động trong khi giữ được phong cách anime hay nhận diện nhân vật dễ nhận biết.

Tạo Video Phong cách Nghệ thuật

Các nghệ sĩ, nhà thiết kế và nhà làm phim có thể dùng WAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA để tạo video cách điệu dựa trên một định hướng hình ảnh cụ thể. Thay vì chỉnh sửa thủ công từng khung hình, người sáng tạo có thể áp dụng các trọng số LoRA để tạo video theo phong cách nghệ thuật được kiểm soát hơn, chẳng hạn như màu nước, sơn dầu, cyberpunk, minh họa giả tưởng, phim cổ điển, hoạt hình 3D, concept art điện ảnh hay hiệu ứng hình ảnh siêu thực.

Điều này giá trị đối với các dự án sáng tạo mà phong cách quan trọng ngang với chuyển động. Ví dụ, một video trực quan hóa âm nhạc có thể cần một diện mạo siêu thực nhất quán. Một nghệ sĩ số có thể muốn làm động một ảnh trong portfolio trong khi giữ nguyên phong cách đặc trưng của họ. Một agency sáng tạo có thể cần nhiều ý tưởng chuyển động với cùng một nhận diện hình ảnh.

Các từ khóa SEO nên dùng: AI art video generator, stylized video generation, LoRA art style video, image to video art generator, cinematic AI video, AI music video generator, custom style video AI

Các trường hợp sử dụng gợi ý:

  • Trực quan hóa âm nhạc
  • Hoạt ảnh nghệ thuật số
  • Phim ngắn thử nghiệm
  • Xem trước chuyển động của concept art
  • Video phong cách cyberpunk hay giả tưởng
  • Nội dung nghệ thuật cho mạng xã hội
  • Nguyên mẫu làm phim AI

WAN 2.2 Spicy được định vị cho hoạt ảnh chuyển ảnh thành video mượt mà, chất lượng cao và tạo nội dung có khả năng mở rộng, trong khi phiên bản LoRA bổ sung thêm một lớp kiểm soát phong cách và khả năng lặp lại sáng tạo.

3. WAN 2.2 Spicy LoRA so với WAN 2.2 Tiêu chuẩn: Sự khác biệt Đầu ra

Model WAN 2.2 Spicy Image-to-Video tiêu chuẩn được thiết kế để chuyển một ảnh duy nhất thành video chất lượng cao với hoạt ảnh mượt mà, phù hợp cho việc tạo video từ ảnh nói chung. Phiên bản LoRA giữ nguyên quy trình chuyển ảnh thành video cốt lõi nhưng bổ sung hỗ trợ trọng số LoRA tùy chỉnh, mang lại cho người dùng nhiều quyền kiểm soát hơn về phong cách, tính nhất quán của nhân vật và nhận diện hình ảnh lặp lại.

So sánhWAN 2.2 Spicy Image-to-Video Tiêu chuẩnWAN 2.2 Spicy Image-to-Video LoRA
Phù hợp nhất choTạo video từ ảnh nói chungTạo video nhất quán về phong cách, nhân vật hay thương hiệu
Đầu vàoẢnh + promptẢnh + prompt + trọng số LoRA tùy chọn
Chất lượng Chuyển độngHoạt ảnh mượt mà, điện ảnhHoạt ảnh mượt mà, điện ảnh với định hướng phong cách mạnh hơn
Kiểm soát Phong cáchChủ yếu được kiểm soát bởi promptĐược kiểm soát bởi prompt + LoRA tùy chỉnh
Tính nhất quán của Nhân vậtCó thể thay đổi giữa các lần tạoTốt hơn cho việc giữ nhận diện nhân vật
Tính nhất quán của Thương hiệuGiới hạn ở prompt và ảnh tham chiếuTốt hơn cho phong cách hình ảnh thương hiệu có thể lặp lại
Phong cách Anime / Nghệ thuậtCó thể, nhưng chung chung hơnTốt hơn cho phong cách anime hay nghệ thuật cụ thể
Khả năng Tái tạoHỗ trợ seedHỗ trợ seed, cùng với tính nhất quán do LoRA hướng dẫn
Sử dụng trong Sản xuấtTạo video chung nhanh chóngTốt hơn cho các pipeline sáng tạo chuyên nghiệp và có thể lặp lại

Nói một cách đơn giản, phiên bản tiêu chuẩn là tốt nhất khi người dùng muốn tạo video từ ảnh bằng AI nhanh chóng và chất lượng cao. Phiên bản LoRA tốt hơn khi người dùng cần một diện mạo cụ thể được giữ nhất quán qua nhiều video.

Ví dụ, nếu người dùng tải lên một ảnh sản phẩm và yêu cầu một chuyển động máy quay điện ảnh, model tiêu chuẩn có thể tạo một video sản phẩm mượt mà. Nhưng nếu người dùng muốn mọi kết quả tuân theo cùng một phong cách thương hiệu cao cấp, cùng một tâm trạng ánh sáng, cùng một bảng màu hay cùng một diện mạo người mẫu, thì phiên bản LoRA là lựa chọn tốt hơn.

Tương tự, đối với việc tạo video phong cách anime, model tiêu chuẩn có thể tạo một hoạt ảnh đẹp mắt, trong khi phiên bản LoRA có thể giữ tốt hơn một thiết kế nhân vật anime, phong cách minh họa hay nhận diện hình ảnh đã được huấn luyện cụ thể.

Từ góc độ SEO, phần này nên nhắm đến các từ khóa mang ý định so sánh như: WAN 2.2 LoRA vs WAN 2.2, WAN 2.2 Spicy LoRA, LoRA image to video, AI video generation with LoRA, custom LoRA video generator, consistent character video AI

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