Wan 2.2 LoRA API

Wan 2.2 LoRA는 Alibaba의 Wan 2.2 이미지→영상 모델로 시작 프레임을 움직이고, 그 위에 직접 학습시킨 LoRA 가중치를 얹어 스타일, 캐릭터, 움직임을 조정할 수 있는 모델입니다. 시작 프레임과 움직임을 설명하는 프롬프트는 필수입니다. LoRA는 선택 사항인 세 슬롯에 각각 최대 3개까지 넣을 수 있고, 각 항목은 1GB 이하 가중치 파일의 직접 URL과 0부터 4까지의 강도로 이루어집니다. 클립 길이는 정확히 5초 또는 8초이며 해상도는 480p 또는 720p입니다.

두 번의 노이즈 제거 패스에 대응하는 세 슬롯

Wan 2.2는 두 단계로 노이즈를 제거합니다. high_noise_loras는 구도와 움직임이 정해지는 고노이즈 전문가에, low_noise_loras는 디테일과 질감이 완성되는 저노이즈 전문가에 가중치를 적용하고, loras는 양쪽 모두에 적용합니다. 선화나 그레인 처리는 대개 저노이즈 슬롯에, 카메라나 움직임 스타일은 고노이즈 슬롯에 어울립니다.

카메라 스타일과 렌더링 스타일에 각각 다른 강도

슬롯마다 적용되는 패스가 다르므로, 움직임 LoRA와 질감 LoRA를 한 요청에 함께 넣고 각자 강도를 줄 수 있습니다. 하나로 섞인 가중치의 균형을 맞추는 대신 한쪽은 올리고 다른 쪽은 내리는 식으로 조정합니다. 같은 슬롯에 쌓은 LoRA는 층을 이루지 않고 섞이므로 하나씩 추가하는 편이 안전합니다.

가중치는 직접 호스팅한 곳에 그대로

각 파일은 실행하는 동안에만 지정한 URL에서 가져오며 플랫폼에는 아무것도 저장되지 않습니다. 직접 내려받을 수 있는 링크는 물론 Civitai 모델 페이지나 다운로드 링크, Hugging Face의 blob 또는 resolve 링크도 쓸 수 있고, 이런 링크는 자동으로 실제 파일로 연결됩니다. 그 밖의 공유 페이지나 로그인이 필요한 위치는 가져오기에 실패합니다. 비공개로 두어야 하는 가중치는 서명된 링크 뒤에 두십시오.

슬롯이 비어 있으면 기본 모델 그대로

세 배열의 기본값은 모두 비어 있습니다. LoRA 없이 보낸 요청은 같은 이미지와 프롬프트에 대한 기본 Wan 2.2 이미지→영상 결과를 반환하며, 강도를 바꿔 가며 비교할 때 이것이 기준이 됩니다.

자사 일러스트 스타일을 시리즈 전체에

선화와 채색 방식으로 LoRA를 학습시키고, 강도 1 안팎으로 저노이즈 슬롯에 불러옵니다. 각 클립의 캐릭터와 세트는 시작 프레임이, 렌더링은 LoRA가 맡으므로 시리즈의 모든 클립이 같은 렌더링을 공유합니다. 옥상 산책 예시가 그 출발점에 해당합니다. 밤의 옥상에 선 셀 셰이딩 캐릭터를 LoRA 없이 움직이고, 프롬프트는 트래킹 이동 중에도 애니메이션 스타일을 유지하라고 요청합니다.

카메라 스타일과 렌더링 스타일 분리하기

한 요청 안에서 움직임이나 카메라 LoRA는 고노이즈 슬롯에, 질감 LoRA는 저노이즈 슬롯에 넣습니다. 움직임은 맞는데 질감이 너무 강하다면 저노이즈 쪽 강도만 낮추고 같은 이미지, 프롬프트, 시드로 다시 실행하십시오.

무검열 스타일 가중치

무검열 스타일로 학습한 가중치도 다른 파일과 똑같이 실행됩니다. 요청에서 내용을 신고하지 않고 LoRA를 검사하지도 않습니다. 작업의 한계를 정하는 것은 가중치, 학습 데이터, 첫 프레임에 대한 사용자의 권리와, 등장하는 모든 사람의 동의, 나이, 현지 법률입니다.

알맞은 강도 찾기

이미지, 프롬프트, 시드를 고정한 채 LoRA 하나의 강도를 480p에서 0.5부터 1.5까지 네 번에 나눠 바꿔 봅니다. 대략 1.5를 넘으면 스타일이 피사체를 꾸미기보다 집어삼키기 시작하는 경향이 있습니다. 스타일이 살아 있으면서 이미지 속 피사체가 아직 온전한 실행을 골라, 그 조합을 720p로 다시 렌더링하십시오.

# 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-lora/image-to-video",
  "input": {
    "duration_seconds": 5,
    "image_url": "https://example.com/reference.png",
    "prompt": "A slow aerial shot drifting over a misty pine forest at sunrise",
    "resolution": "480p"
  }
}'

# 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"

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