Wan 2.2 LoRA 하이노이즈 대 로우노이즈 슬롯: 영상에서 무엇이 달라지나

카메라나 모션 LoRA는 high_noise_loras에, 텍스처나 룩 LoRA는 low_noise_loras에, 양쪽에 함께 작용해야 하는 파일은 loras에 넣습니다. 제작자가 HIGH 파일과 LOW 파일을 함께 배포한다면 각각을 자기 슬롯에 넣으세요. 5초 480p 테스트 클립은 $0.102이므로, 본 작업을 시작하기 전에 약 $0.41로 배치를 확인할 수 있습니다.

Wan 2.2 image-to-video는 두 개의 독립된 전문가 네트워크로 두 번에 걸쳐 노이즈를 걷어냅니다. 하이노이즈 전문가가 먼저 구도와 움직임을 정하고, 로우노이즈 전문가가 클립을 마무리하며 텍스처와 조명, 세부 디테일을 살립니다. Wan 2.2 LoRA는 전문가마다 슬롯 하나씩과 공유 슬롯 하나를 제공하므로, 가중치 파일이 어느 단계를 바꿀 수 있는지 직접 정하게 됩니다.

어떤 LoRA를 어느 슬롯에

이 구분은 강한 경향이지 벽이 아닙니다. 모션 LoRA도 외관을 바꿀 수 있고, 그레인 LoRA는 천이 움직일 때 어떻게 읽히는지를 바꿀 수 있습니다. 두 단계 사이에 고정된 강도 비율은 없으며, 제작자의 노트가 있으면 그에 따르세요.

개념도: 카메라 이동 경로와 자세는 하이노이즈 단계에서, 천과 표면 디테일은 로우노이즈 단계에서 나옵니다.

먼저 Playground에서 해보세요

1. Wan 2.2 LoRA 이미지→영상 페이지를 열고 Playground 탭의 Form 뷰에 머무르세요. 실행하려면 잔액이 있는 계정으로 로그인합니다.
2. Input image 아래에 첫 프레임을 넣고, 테스트에서는 Resolution을 480p, Duration을 5로 설정합니다.
3. High-noise LoRAs, Low-noise LoRAs, Style LoRAs(API에서는 공유 슬롯 loras) 아래의 Add item을 누르고 .safetensors 직접 링크를 붙인 뒤 강도를 설정합니다. 1에서 시작하세요.
4. Seed를 정해 실행한 뒤, 파일을 다른 슬롯으로 옮겨 다시 실행합니다. 아래 4컷 테스트가 전체 버전입니다.

Playground가 보내는 JSON은 API가 받는 것과 같으니, 여기서 통과한 배치는 그대로 코드로 옮길 수 있습니다.

그다음 코드로 실행하기

파이썬 SDK(pip install spicyapi)를 설치하고 서버 환경에서 SPICY_API_KEY를 설정하세요. 각 슬롯은 { "path", "scale" } 형태의 항목을 최대 세 개까지 받습니다. path는 .safetensors 파일로 직접 가는 링크(최대 1 GB, 비공개 가중치는 서명된 링크를 쓰세요)이고 scale은 0에서 4까지입니다. 자리 표시자 URL을 자신의 첫 프레임과 LoRA 파일로 바꿔 넣으세요.

import uuid
from spicyapi import SpicyClient, output_assets

client = SpicyClient()  # reads SPICY_API_KEY from the environment

task = client.create_task(
    model="alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video",
    input_data={
        "image_url": "https://your-storage.example.com/opening-frame.png",
        "prompt": "She turns toward the camera and walks forward. One slow orbit around her.",
        "duration_seconds": 5,
        "resolution": "480p",
        "seed": 12345,
        "high_noise_loras": [
            {"path": "https://your-storage.example.com/orbit-high.safetensors", "scale": 1.0}
        ],
        "low_noise_loras": [
            {"path": "https://your-storage.example.com/film-grain-low.safetensors", "scale": 1.0}
        ],
    },
    idempotency_key=str(uuid.uuid4()),
)

final = client.wait_for_terminal(task["taskId"])
if final["state"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(f"{task['taskId']} ended as {final['state']}: {final.get('errorCode')}")
print(output_assets(final)[0]["url"])  # copy the clip to your own storage now

프롬프트에 필요한 것은 동작 하나와 카메라 지시 하나뿐입니다. LoRA가 이미 룩을 담고 있다면 같은 내용을 프롬프트에 다시 쓰지 마세요. 효과가 겹쳐서 배가되기 쉽습니다. 실행을 비교할 때는 0이 아닌 고정 시드를 쓰세요(0은 무작위 추첨입니다). 필드와 결과는 API 레퍼런스, 가중치 링크 규칙은 호스팅 API에서 내 LoRA 직접 돌리기에 있습니다.

에이전트에게 맡기기

공식 도구 세 개 모두 가격을 보여 주고, 유료 호출 전에 확인을 요청합니다.

• CLI. input 객체를 input.json으로 저장한 다음 npx @spicyapi/cli tasks create --model alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video --input-file input.json --wait를 실행하세요(CLI 문서).
• MCP 서버. 어시스턴트에 MCP 서버를 추가한 뒤 이렇게 물어보세요. "이 프레임에서 Wan 2.2 LoRA 이미지→영상을 실행하고, 궤도 파일은 하이노이즈 슬롯에 그레인 파일은 로우노이즈 슬롯에 넣어줘." spicyapi_task_create를 호출하며, 가격 확인을 위해 그 지점에서 멈춥니다.
• Skill. npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill는 Agent Skill을 설치합니다. 필드를 추측하는 대신 코딩 어시스턴트가 현재 모델 스키마를 읽게 합니다.

강도

제작자가 이름 붙인 파일마다 1.0에서 시작하고 한 번에 하나씩 스케일만 바꿉니다. LoRA 하나를 훑어보려면 프레임과 프롬프트, 시드를 고정한 채 480p에서 0.5부터 1.5까지 실행하세요. 대략 1.5를 넘기면 스타일이 피사체를 삼켜버리는 경향이 있습니다. 스타일은 분명히 드러나면서도 인물이 아직 알아볼 수 있는 실행을 하나 남기고, 그것을 720p로 다시 렌더링하세요. 로컬 ComfyUI 워크플로의 가속(증류) LoRA 강도는 그대로 넘어오지 않습니다. 이 엔드포인트에는 스텝, 샘플러, 전환점 필드가 없기 때문입니다.

4컷으로 슬롯 검증하기

첫 프레임(정확히 같은 파일), 프롬프트, 시드, 길이, 해상도를 고정한 채 실행하세요.

1. LoRA 없음
2. 파일을 하이노이즈 슬롯에만 넣기
3. 파일을 로우노이즈 슬롯에만 넣기
4. 두 슬롯 모두(페어라면 HIGH 파일은 high_noise_loras, LOW 파일은 low_noise_loras에 넣고, 두 전문가 모두와 호환되는 단일 파일이라면 loras로도 됩니다)

두 파일을 반드시 페어로 써야 한다면 조건 1과 4만 실행하세요. 합격 기준은 다음과 같습니다. 궤도 LoRA는 카메라가 알아보기 쉬운 호를 그리며 피사체가 계속 인식될 것, 텍스처 LoRA는 텍스처가 움직임을 넘어 남아 첫 프레임에만 붙어 있지 않을 것, 캐릭터 LoRA는 얼굴과 의상이 계속 일관될 것. 포스터 프레임 하나가 아니라 시작과 중간, 끝을 보세요.

가격에는 현재 15% LoRA 가격 인하가 반영되어 있습니다. 정가는 480p에서 1초당 $0.024, 720p에서 $0.048입니다.

480p, 5초 기준 4컷 매트릭스는 $0.41입니다(정가로 $0.48). LoRA 개수와 파일 크기는 가격에 영향을 주지 않습니다. Wan 2.2 Spicy LoRA는 같은 세 슬롯을 쓰면서 영상 연장도 지원합니다.

클립이 바뀌지 않을 때

실행마다 한 가지만, 다음 순서대로 바꾸세요.

• 베이스가 다릅니다. 파일은 Wan 2.2 이미지→영상용으로 학습되어야 합니다. 다른 베이스(Wan 2.1, 텍스트→영상, 5B 모델)의 가중치는 LoRA가 아무 효과가 없는 가장 흔한 원인입니다.
• 단계가 다릅니다. 움직임이 없다면 파일을 high_noise_loras로 옮기세요. 텍스처나 룩이 없다면 low_noise_loras로 옮기세요.
• 스케일이 너무 낮습니다. 파일을 하나씩 처리하며 1.5를 향해 단계적으로 올리세요.
• 정체성이 흐려지거나 스타일이 피사체를 삼킵니다. 경쟁하는 스케일을 낮추거나, 첫 프레임을 단순화하거나, 동작 하나와 더 짧은 클립을 요청하세요.
• 요청이 실패하거나 거부됩니다. 저장소 페이지와 blob/ 페이지는 제출 시점에 거부됩니다. resolve/... 파일 직접 링크를 쓰세요. 만료된 링크는 태스크가 시작된 뒤에도 실패할 수 있으니, 먼저 .safetensors URL을 브라우저에서 직접 열어 확인하세요.
• 태스크는 끝났는데 장면이 순화되었습니다. Wan 2.2 LoRA는 플랫폼 콘텐츠 스캔이 없는 무검열 엔드포인트라 결과가 베이스 모델과 사용자의 가중치에 달려 있습니다. LoRA를 하나도 붙이지 않으면 이 엔드포인트는 리뷰에서 가장 강렬한 장면 일부를 부드럽게 만들었습니다. 원하는 결과에 맞춰 학습된 호환 어댑터를 고른 다음, LoRA 없는 실행과 비교해 보세요.

LoRA 경로를 건너뛸 때

호환 파일이 있고, 이름 붙이고 확인할 수 있는 효과가 있을 때 LoRA 경로를 쓰세요. 반복되는 동작, 카메라 이동, 또는 클립을 넘어 알아볼 수 있는 룩 같은 것 말이죠. 프레임과 프롬프트만으로 원하는 움직임이 이미 나온다면 어댑터는 건너뛰세요. 직접 만든 LoRA 파일이 없다면 일반 Wan 버전이 시작하기엔 더 저렴합니다. Wan 버전 비교가 장면 종류별로 어느 버전이 맞는지 보여 주고, Wan 3 워크플로 선택은 클립을 더 길게 만들어야 할 때 도움이 됩니다.

FAQ

LoRA가 HIGH와 LOW 페어로 왔을 때 두 파일 다 필요한가요?

제작자가 페어 사용을 요구하면 대응하는 슬롯에 둘 다 넣으세요. 한 파일만 써보기는 제작자가 그 전문가 전용 사용을 허용했을 때에만 가능합니다. 두 파일은 서로 바꿔 쓸 수 없습니다.

LoRA를 여러 개 겹쳐 쓸 수 있나요?

그렇습니다. 슬롯마다 최대 세 개까지입니다. 층으로 쌓이는 게 아니라 섞이므로 하나씩 추가하세요.

오디오를 만들거나 텍스트에서 시작하나요?

둘 다 아닙니다. 클립은 무음이고 엔드포인트는 이미지→영상 전용이라 첫 프레임과 프롬프트가 필요합니다.

같은 프롬프트가 로컬 ComfyUI 워크플로에서는 왜 다르게 보이나요?

로컬 워크플로는 스텝, 시프트, 전문가 간 인계 지점을 설정합니다. 여기서는 그 값들이 고정이고, 손댈 수 있는 건 슬롯과 스케일뿐입니다.