Wan 3.0 Pro API

Wan 3.0 Pro Image vers vidéo anime une image d’ouverture et livre le clip en 1080p, 2K ou 4K, de 2 à 30 secondes. image_url est le seul champ obligatoire et sert exactement de première image : garde-robe, corps, décor et lumière viennent donc de votre photo. Le prompt est facultatif et ne devrait porter que le mouvement et la caméra. last_image_url fixe exactement la dernière image si vous le souhaitez, et ne fonctionne qu’avec image_url. Le son est généré avec l’image, sauf si vous le désactivez.

Choisir le mode selon le matériau de départ

Un rendu 4K ne rend pas nette une image floue

L’image d’ouverture fixe le plafond de qualité du plan, et les paliers 2k et 4k agrandissent un rendu natif en 1080p sans dessiner de nouveaux détails. Une source douce ou basse résolution reste douce en 4K. Fournissez l’image la plus nette possible, en JPEG, PNG sans transparence, BMP ou WEBP, de 240 à 8000 pixels par côté, jusqu’à 20 Mo et pas plus large que 8:1.

Les deux extrémités fixées pour des masters prêts au montage

L’exemple du flacon envoie le même packshot en image_url et en last_image_url, en 4k, avec l’expansion du prompt et le son désactivés et une graine fixe, 5512090. Le flacon fait un quart de tour, le reflet parcourt toute la longueur du verre, puis il revient à son angle de départ : un master dont l’étiquette reste lisible quand le monteur zoome numériquement.

Le cadre suit la source par défaut

aspect_ratio vaut adaptive par défaut et suit l’image d’ouverture. N’imposez 16:9, 4:3, 1:1, 3:4 ou 9:16 que si le format de livraison est fixé. Aucun des quatre exemples publiés ne précise de ratio : chaque clip garde la forme de son image source.

De longs trajets vers une arrivée validée

L’exemple du sommet fournit le pied de la montagne en image_url et le sommet en last_image_url, puis rend 10 secondes en 4K, le prompt ne décrivant que l’ascension entre les deux. Une longue montée, c’est précisément là qu’une fin non fixée dérive ; fixer l’image d’arrivée permet de valider la chute en image fixe avant de payer un rendu 4K.

La garde-robe reste dans l’image

L'exemple de l'épaule en soie part d'une image qui contient déjà la tenue, si bien que son prompt consacre tout au mouvement : les épaules se tournent lentement vers la caméra, la soie capte la lumière, la respiration se pose, un push-in lent avec une lumière principale dure venant de la gauche et de la pluie sur la fenêtre derrière. Les épaules tournent lentement vers la caméra, une bretelle de soie glisse le long du bras, la respiration s’apaise, avec un lent travelling avant, une lumière principale dure venant de la gauche et la pluie sur la vitre derrière. Le rendu dure 5 secondes en 2k.

# 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-3.0-pro/image-to-video",
  "input": {
    "aspect_ratio": "adaptive",
    "duration_seconds": 5,
    "image_url": "https://example.com/reference.png",
    "resolution": "1080p"
  }
}'

# 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"

La référence API détaille l’authentification, le schéma complet, le polling et la gestion des erreurs.