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Wan 2.2 LoRA ist Alibabas Bild-zu-Video-Modell mit eigenen LoRAs. Hängen Sie in drei Slots (High-Noise, Low-Noise oder beides) je bis zu drei Gewichtsdateien mit Stärke 0 bis 4 an, für Clips von 5 oder 8 Sekunden in 480p oder 720p.

Ab $0.024/s

Playground

Eingabe

Bild zu Video
Pflicht. Beschreiben Sie, was sich bewegt und wie sich die Kamera verhält. Den Stil hier zusätzlich zu benennen, obwohl bereits eine LoRA dafür geladen ist, verdoppelt die Wirkung meist. mindestens 1 Zeichen
1/1

Dateien oder Medienlinks ablegen, einfügen oder auswählen · 1 Datei · Max. 10 MB · JPG · PNG · WEBP · GIF

  • 1
1 / 1 Dateien
Das Startbild. Motiv, Garderobe, Set und das Seitenverhältnis des Clips kommen alle von hier; eine LoRA stilisiert es um, statt es zu ersetzen. JPEG, PNG ohne Transparenz, BMP oder WebP, höchstens 20 MB. mindestens 1 Zeichen
preisrelevant
480p oder 720p, Vorgabe 480p. Prüfen Sie die LoRA-Kombination in 480p, bevor Sie in 720p neu rendern.
Dauerpreisrelevant
58
Genau 5 oder 8. Jeder andere Wert wird abgelehnt statt gerundet – die Länge, für die Sie zahlen, ist also nie eine Überraschung.
Stil-LoRAs0/3
Bis zu drei LoRAs, die auf beide Rausch-Experten wirken. Jeder Eintrag nimmt eine direkte Gewichts-URL und eine Stärke; nutzen Sie dieses Feld, wenn der Stil Komposition und Textur gleichermaßen berühren soll. höchstens 3 Einträge
High-Noise-LoRAs0/3
Bis zu drei LoRAs am Hochrausch-Experten, dem Durchgang, in dem Komposition und Bewegung entschieden werden. Das richtige Feld für einen Kamera- oder Bewegungsstil. höchstens 3 Einträge
Low-Noise-LoRAs0/3
Bis zu drei LoRAs am Niedrigrausch-Experten, dem Durchgang, in dem Detail und Textur auflösen. Das richtige Feld für Linienführung, Korn oder eine Renderbehandlung. höchstens 3 Einträge
Seed
0 bis 2147483647. Beim Durchfahren einer LoRA-Stärke festhalten, sonst lässt sich die Stärke nicht vom Rauschen trennen. nicht kleiner als 0 · nicht größer als 2147483647
SicherheitsfilterAus

SpicyAPI führt bei diesem Modell keinen Sicherheitsfilter aus. Prompt und Material gehen unverändert an das Modell, und das Modell selbst entscheidet über das Ergebnis.

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Bereit für einen neuen Lauf
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LoRA-Gewichte auf Alibabas zweistufigem Wan 2.2

Wan 2.2 LoRA ist Alibabas Wan 2.2 Bild-zu-Video-Modell mit Slots für LoRA-Dateien, die Sie per URL verlinken: Sie senden ein Startbild und einen Prompt und hängen bis zu drei LoRAs an die High-Noise-Stufe, die Low-Noise-Stufe oder beide zugleich. Wan 2.2 entrauscht in zwei Expertenstufen, und die drei Slots bilden genau diese Aufteilung ab. Clips kommen mit 5 oder 8 Sekunden Länge zurück, in 480p oder 720p.

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LoRA-Gewichte auf Alibabas zweistufigem Wan 2.2
Länge
5 oder 8 Sekunden, nichts dazwischen
Auflösung
480p oder 720p, Standard 480p
LoRA-Slots
drei Arrays: loras, high_noise_loras, low_noise_loras
Pro LoRA-Eintrag
path plus scale 0–4, Datei bis 1 GB
Pflichtfelder
image_url (Startbild) und prompt
Inhaltsrichtlinie
Unzensiert, keine Filterschicht der Plattform
Architektur
Zwei Experten, ein ClipAlibaba beschreibt Wan 2.2 als "a two-expert design tailored to the denoising process": ein High-Noise-Experte für die frühen Stufen, der das grobe Layout festlegt, und ein Low-Noise-Experte für die späteren, der die Details verfeinert. high_noise_loras und low_noise_loras hängen an diese beiden Stufen, loras wirkt auf beide zugleich.
Einordnung
Wo das im Wan-2.2-Angebot stehtDer einfache Wan-2.2-Bild-zu-Video-Endpunkt hat weder LoRA-Arrays noch ein duration_seconds-Feld und rechnet pro Anfrage ab; diese Familie rechnet pro Sekunde gelieferten Videos bei einer gewählten Länge von 5 oder 8 Sekunden ab, und ihr Videoverlängerungs-Endpunkt setzt einen Clip mit denselben LoRA-Arrays fort. Wan 2.2 Spicy LoRA führt dieselben drei Arrays in der Spicy-Linie.
Inhaltsrichtlinie
Kein Filter über Modell oder GewichtenDieser Endpunkt läuft unter einer unzensierten Richtlinienstufe: Keine plattformseitige Filterung liest vor dem Lauf den Prompt, das Startbild oder die verlinkten Gewichte, und die Anfrage trägt kein Content-Flag zum Setzen. Die verbleibende Grenze setzt das Basismodell und das angehängte LoRA.

Wo Wan 2.2 LoRA stark ist

high_noise_loras und low_noise_loras folgen der Entrauschungsreihenfolge

high_noise_loras und low_noise_loras folgen der Entrauschungsreihenfolge

Der High-Noise-Slot prägt die frühe Stufe, in der sich Komposition und Bewegung festlegen. Der Low-Noise-Slot prägt die spätere Stufe, in der sich Oberflächendetails auflösen. Eine Datei in loras läuft auf beiden Stufen, sodass ein einzelner Eintrag Bildaufbau und Finish zugleich abdeckt. Alle drei Arrays nehmen bis zu drei Dateien auf und lassen sich in derselben Anfrage füllen.

Zwei feste Clip-Längen, fünf oder acht Sekunden

Zwei feste Clip-Längen, fünf oder acht Sekunden

duration_seconds ist ein Enum aus 5 und 8, ein Wert wie 6 kommt daher nicht als gerundeter Clip, sondern als Validierungsfehler zurück. Die Wahl gehört in die Planung: Ein zu kurz geratener Clip kann über die Videoverlängerung mehr Sekunden bekommen, aber nichts kürzt einen zu lang geratenen.

  • Kein aspect_ratio-Feld in diesem Schema

    Der Clip übernimmt seine Form von image_url, und die Anfrage trägt keinen Ratio-Parameter, um das zu überschreiben. Zuschneiden oder Padding des Startbilds erledigen Sie vor dem Versand: Ein Hochformat liefert einen Hochformat-Clip, ein Breitformat einen breiten, und kein Feld in der Anfrage rahmt danach noch um. Die Datei selbst muss JPEG, PNG ohne Transparenz, BMP oder WebP sein, bis zu 20 MB.

  • Der Preis hängt an zwei Feldern, die LoRA-Anzahl gehört nicht dazu

    duration_seconds und resolution sind die beiden als preisrelevant markierten Felder, wobei 480p und 720p als getrennte Zeilen pro Sekunde abgerechnet werden. Drei angehängte LoRA-Dateien kosten dasselbe wie ein leeres Array, sodass sich eine Kombination bei 480p prüfen und danach bei 720p neu rendern lässt, sobald sie sich bewährt hat.

  • Von Grund auf asynchron, mit einer Task-ID zum Verfolgen

    Jeder Aufruf liefert eine Task-ID zum Abfragen oder löst einen registrierten Callback aus, der fertige Clip wird danach aus dem Plattformspeicher ausgeliefert. Angehängte LoRAs ändern an diesem Ablauf nichts, sodass sich aufrufender Code von der ersten Anfrage an um die Task-ID herum bauen lässt.

  • Aufgebaut auf Alibabas offenem Release vom Juli 2025

    Das Basismodell ist Wan 2.2, dessen Inferenzcode und Gewichte Alibaba am 28. Juli 2025 unter Apache 2.0 veröffentlichte, gehostet auf Hugging Face und ModelScope. Alibabas eigene Modelltabelle führt das Wan-2.2-Bild-zu-Video-Modell mit Unterstützung für 480P und 720P, den beiden Werten im resolution-Enum dieses Endpunkts.

Für wen sich Wan 2.2 LoRA lohnt

  • Ein trainierter Look über eine ganze Reihe separater Clips

    Marken- und Marketingteams

    Ein trainierter Look über eine ganze Reihe separater Clips

    Ein LoRA, das auf den Illustrations- oder Rendering-Stil einer Marke trainiert wurde und in low_noise_loras liegt, wo sich Details auflösen, hält diese Bildsprache über viele Bild-zu-Video-Aufrufe hinweg, selbst wenn jeder Aufruf von einem anderen Startbild ausgeht. Das Bild liefert das Produkt oder das Set, das LoRA liefert das Finish.

  • Ein Ähnlichkeits-LoRA über eine ganze Produktion hinweg

    Charakter- und IP-Studios

    Ein Ähnlichkeits-LoRA über eine ganze Produktion hinweg

    Sobald ein Charakter-LoRA unter einer URL liegt, übernimmt jede spätere Kombination aus Startbild und Prompt denselben trainierten Look, ohne zwischen den Shots neu trainiert zu werden. Ein Studio kann Dutzende fünfsekündige Beats derselben Figur erzeugen und den Look von Shot zu Shot gleich halten.

  • Ein Marktplatz-LoRA erst testen, bevor man darauf aufbaut

    Kreative mit LoRAs aus Marktplätzen

    Ein Marktplatz-LoRA erst testen, bevor man darauf aufbaut

    Ein LoRA aus einem öffentlichen Marktplatz oder einem eigenen Training braucht eine URL: Ein direkter Download-Link funktioniert, ebenso eine Civitai-Modellseite oder ein Hugging-Face-Link mit /blob/ oder /resolve/, der automatisch zur Datei aufgelöst wird. Es bei 480p zu prüfen und die bewährte Kombination anschließend bei 720p neu zu rendern, ist zwischen den beiden Aufrufen genau ein geändertes Feld.

  • Kameraverhalten und Oberflächen-Rendering aus zwei Dateien

    Motion Designer

    Kameraverhalten und Oberflächen-Rendering aus zwei Dateien

    Ein bewegungsfokussiertes LoRA in high_noise_loras und ein texturfokussiertes LoRA in low_noise_loras lassen sich getrennt abstimmen, weil jedes an eine andere Stufe der Entrauschung hängt. Wer die Stärke des einen erhöht, lässt das andere genau dort, wo es eingestellt war.

So rufen Sie die Wan 2.2 LoRA API auf

  1. Jeder LoRA-Datei eine abrufbare URL geben

    path nimmt die Adresse der Gewichtsdatei, bis zu 1 GB, die für den Lauf abgerufen wird, ohne eine Kopie zu behalten. Direkte Download-Links funktionieren, ebenso Civitai-Modellseiten oder -Download-Links und Hugging-Face-Links mit /blob/ oder /resolve/. Andere Freigabeseiten und alles hinter einem Login schlagen fehl, also private Gewichte hinter einen signierten Link legen.

  2. Jede Datei in den Slot legen, der zu ihrer Aufgabe passt

    Komposition und Bewegung gehören in high_noise_loras, Detail und Textur in low_noise_loras, und loras eignet sich für eine Datei, die auf beiden Stufen laufen soll. Die drei Arrays sind unabhängig, eine einzelne Anfrage kann also alle zugleich enthalten.

  3. Jedem Eintrag seine eigene scale geben

    path und scale sind bei jedem Eintrag Pflicht, scale reicht von 0 bis 4 mit 1 als Schema-Standard. Drei in einem Slot gestapelte Dateien tragen jeweils ihren eigenen Wert, also vor dem Absenden einzeln setzen.

  4. duration_seconds und resolution vor dem Prompt-Entwurf festlegen

    Beide sind geschlossene Enums, 5 oder 8 und 480p oder 720p, und beide ändern, was der Aufruf kostet. Erst dieses Paar klären; keins von beiden lässt sich an einer bereits gelaufenen Aufgabe noch anpassen.

  5. Mit einem Idempotency-Key absenden und die Task-ID festhalten

    Die Antwort ist eine Task zum Abfragen oder ein Callback-Ziel, nicht das fertige Video. Die zurückgegebene ID behalten und bei einem Wiederholungsversuch denselben Idempotency-Key wiederverwenden, damit dieselbe Anfrage nicht doppelt läuft.

Durchgerechnete Wan 2.2 LoRA-Beispiele

  • Ein Markenstil auf einer neuen Produktaufnahme

    Ein Startbild eines Produkts auf einem Tisch, ein markentrainiertes LoRA mit scale 1 in loras, damit beide Stufen es aufnehmen, 8 Sekunden bei 720p für einen lieferfertigen Clip.

    A ceramic mug of coffee sits on a wooden table beside a rain-streaked window, steam curling upward as the camera pushes in slowly, warm interior light against the grey daylight outside
  • Zwei LoRAs auf die beiden Entrauschungsstufen verteilt

    Ein LoRA für Kamerabewegung in high_noise_loras bei 0,8 und ein LoRA für Licht und Textur in low_noise_loras bei 1, gemeinsam aus einem einzigen Startbild bei 480p für einen ersten Durchlauf.

    A dancer mid-turn on an otherwise empty stage catches a single spotlight; the camera arcs slowly around her as the light sharpens from a soft glow to a hard, defined edge
  • Ein Ähnlichkeits-LoRA zuerst unterhalb voller Stärke testen

    Ein Charakter-LoRA auf 0,6 statt des Standards 1 gesetzt, um zu prüfen, wie viel vom trainierten Look erhalten bleibt, bevor es für das finale Rendering angehoben wird.

    A woman in a long coat walks down a quiet street at dusk as streetlights flicker on one by one, her pace unhurried, camera tracking from a low angle behind her

Fragen zur Wan 2.2 LoRA API

duration_seconds und resolution zuerst klären, denn beide sind geschlossene Enums und ändern beide den Preis. Den Prompt für Bewegung und Kameraarbeit schreiben, denn image_url legt Motiv, Set und Bildform bereits fest. Mit einem einzelnen LoRA in einem Slot bei scale 1 beginnen und seed beim Vergleich von Läufen auf einem festen Wert ungleich null halten: Null fordert einen zufälligen seed an, was zwei Ergebnisse gegeneinander unlesbar macht.

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