Einführung
Wan 2.2 Image LoRA Text-zu-Bild rendert aus einem Prompt ein Standbild mit Alibabas Wan 2.2 A14B und bis zu neun Ihrer LoRA-Dateien in drei Slots. Neun Seitenverhältnisse bis 1536 Pixel pro Seite, JPEG, PNG oder WebP, ein Fixpreis pro Bild. Die Plattform legt keinen Content-Filter über Prompt, Gewichte oder Bild.
Modus nach dem Ausgangsmaterial wählen
| Ausgangsmaterial | Modus |
|---|---|
| eine geschriebene Beschreibung und A14B-LoRAs | Wan 2.2 Image LoRA Text-zu-Bild |
| dieselben LoRAs, aber Sie wollen Video | Wan 2.2 LoRA Text-zu-Video |
| LoRAs für das 5B-Modell von Wan 2.2 | Wan 2.2 5B LoRA Text-zu-Video |
Wichtige Funktionen und Highlights
Drei LoRA-Slots
Beide Experten, nur High-Noise oder nur Low-Noise: Richten Sie eine LoRA auf das Layout, den Look oder beides.
Neun Dateien auf einmal
Bis zu drei pro Slot; neun gestapelt liefen in unserem Test.
Vergleichbare Seeds
In unseren Tests lieferten derselbe Seed und dieselben Eingaben dieselben Pixel, was saubere Vorher-nachher-Vergleiche erlaubt; zugesichert wird das nicht.
Unzensiert mit eigenen Gewichten
LoRAs werden nicht geprüft, und die Ausgabe wird nicht gefiltert.
Request-Parameter
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
prompt | Ja | Zuerst das Trigger-Wort, falls Ihre LoRA eines hat, dann Motiv, Ort, Licht und Objektiv. Bis zu 5.000 Zeichen; es gibt keinen negativen Prompt. mindestens 1 Zeichen · höchstens 5000 Zeichen |
aspect_ratio | Nein | Neun Formate: 1:1 (1328 x 1328, Standard), 16:9 (1536 x 864), 9:16, 4:3 (1472 x 1104), 3:4, 3:2 (1536 x 1024), 2:3, 21:9 (1536 x 656) und 9:21. Das Format ändert den Preis nicht. |
loras | Nein | Bis zu drei Einträge {path, scale}, angewendet auf beide Noise-Experten; scale 0 bis 4, standardmäßig 1. Eine Wan 2.2 A14B LoRA aus einer einzelnen Datei gehört hierher. Standardwert: |
high_noise_loras | Nein | Bis zu drei Einträge {path, scale}, nur auf den High-Noise-Experten angewendet, der Layout, Pose und Bildausschnitt festlegt. Standardwert: |
low_noise_loras | Nein | Bis zu drei Einträge {path, scale}, nur auf den Low-Noise-Experten angewendet, der Farbe, Textur und Detail festlegt. Standardwert: |
output_format | Nein | jpeg (Standard), png oder webp. Das Format ändert den Preis nicht. |
seed | Nein | Hält Läufe vergleichbar, wenn alle anderen Eingaben gleich bleiben, was Vergleiche von LoRA-scales sauber macht. Ein bildgleiches Ergebnis wird nicht zugesichert. |
Preis
$0.03 / Bild
Abgerechnet pro Bild zu einem Fixpreis. Das Seitenverhältnis und das Ausgabeformat ändern den Preis nicht, und das Laden von LoRAs in einem der drei Slots kostet nichts extra.
Anwendungsfälle
Filmlooks
Technicolor- und Vintage-Kino-LoRAs geben einer ganzen Serie eine Palette der Zeit.
Look-Tests für Wan-2.2-Video
Probieren Sie eine A14B-LoRA an Standbildern aus, bevor Sie Clips damit rendern.
Plattformen ohne Inhaltsfilter
Laden Sie die LoRA, die Ihr Publikum erwartet; ausschließlich Erwachsene im Bild.
Prompt-Leitfaden und Praxistipps
Die Dateien den Slots zuordnen
high_noise-Datei in high_noise_loras, low_noise-Datei in low_noise_loras, einzelne Dateien in loras.
Das Basismodell prüfen
LoRAs für das 5B-Modell von Wan 2.2 oder für Bildmodelle laden hier ohne Fehler und bewirken nichts.
Direkte, öffentliche Links nutzen
Der Link muss die .safetensors-Datei selbst herunterladen; ein Seitenlink oder eine geschützte Datei scheitert und wird nicht berechnet.
API-Schnellstart
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/wan-2.2-image-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
Authentifizierung, vollständiges Schema, Polling und Fehlerbehandlung stehen in der API-Referenz.
