소개
Wan 2.1 Image LoRA 텍스트→이미지는 Alibaba의 오픈 14B 영상 모델로 사실적인 프레임 한 장을 렌더링하며, Wan LoRA 파일을 최대 3개 불러옵니다. 1k 또는 1.5k의 9가지 비율을 균일 요금으로 받으며 콘텐츠 필터는 없습니다.
출발 자료에 따라 모드 고르기
| 가진 것 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명 | Wan 2.1 Image LoRA 텍스트→이미지 |
| 바꿀 이미지 | Wan 2.1 Image LoRA 이미지 편집 |
| 움직여야 할 장면 | Wan 2.1 LoRA 텍스트→영상 |
핵심 기능 및 하이라이트
정지 이미지에 쓰는 영상 LoRA
Wan 2.1은 이미지를 단일 프레임으로 렌더링하므로 Wan 2.1 14B 텍스트→영상 LoRA가 여기에 적용됩니다. 저희 예시에서 오리가미 LoRA는 가면을 쓴 커플을 종이접기 인물로 바꿨고, 같은 seed로 LoRA 없이 돌리면 사람 그대로였습니다.
추가 요금 없는 1536픽셀
1.5k 단계는 긴 변이 1536픽셀이며 1k와 가격이 같습니다. 저희 실행에서 1536 x 1536도 인물이 겹치지 않고 깔끔하게 렌더링되었습니다.
Wan 2.2 스타일 LoRA
단일 파일 Wan 2.2 스타일 LoRA가 이 모델에서 선명한 컬러 사진을 따뜻한 갈색 필름 빛으로 바꿨습니다.
커스텀 가중치에서도 무검열
LoRA는 심사하지 않고 결과도 필터링하지 않습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | LoRA에 트리거 단어가 있다면 먼저 쓰고, 그다음 피사체, 배경, 빛을 적으십시오. 최대 5,000자. 1자 이상 · 5000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 1:1(기본값), 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9, 9:21 중 하나입니다. |
resolution | 아니요 | 1k(약 100만 화소, 기본값) 또는 1.5k(긴 변 1536픽셀, 가로 프레임이면 1536 x 864 등)입니다. 둘의 가격이 같습니다. |
loras | 아니요 | Wan 2.1 14B용으로 학습한 {path, scale} 항목을 최대 3개 넣습니다. path는 .safetensors 파일로 가는 공개 직접 링크이고, scale은 0에서 4까지(기본값 1)입니다. 기본값: |
output_format | 아니요 | jpeg(기본값), png, webp 중 하나입니다. 가격에는 영향이 없습니다. |
seed | 아니요 | 실행끼리 비교할 때 쓰십시오. 저희 테스트에서 같은 seed가 항상 같은 이미지를 돌려주지는 않았습니다. |
요금
$0.03 / 장
크기, 단계, LoRA와 관계없이 이미지당 균일 요금입니다.
활용 사례
LoRA 미리 보기
클립을 렌더링하기 전에 캐릭터나 스타일 LoRA가 정지 이미지에서 어떻게 보이는지 확인하십시오. 클립의 일부 비용으로 몇 초 만에 결과가 나옵니다.
첫 프레임 만들기
같은 LoRA로 여기서 첫 프레임을 만들고 Wan 2.1 LoRA 이미지→영상으로 움직이면 정지 이미지에서 클립까지 룩이 이어집니다.
필터 없는 정지 이미지가 필요한 플랫폼
이용자가 기대하는 LoRA를 불러오십시오. 등장하는 모든 인물은 성인이어야 합니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
사진가처럼 쓰기
렌즈, 빛, 색 단어가 룩을 잘 이끕니다. "50mm, shallow depth of field, warm lantern light"가 화질을 칭찬하는 형용사보다 저희 이미지에 더 큰 도움이 되었습니다.
1.5k 쓰기
가격은 같고 화소는 더 많으며, 저희 실행에서 인물이 겹치지 않았습니다. 양쪽 변은 32의 배수로 내림됩니다.
트리거 단어는 맨 앞에
LoRA의 트리거 문구를 프롬프트 맨 앞에 두십시오. 정지 이미지에서는 일부 트리거 단어만으로도 스타일이 움직이니 LoRA 없는 실행과 비교해 보십시오.
직접 링크만
페이지 링크나 접근이 제한된 파일은 분명한 메시지와 함께 실패하며 요금이 부과되지 않습니다.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/wan-2.1-image-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
