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Sem censura — Este modelo declara não aplicar filtro de conteúdo. A SpicyAPI encaminha a solicitação sem adicionar uma análise de conteúdo da plataforma; as obrigações legais e de consentimento continuam com o cliente.Ver todos os modelos com esse nível de filtragem
alibaba/wan-2.2-lora/image-to-video

O Wan 2.2 LoRA é o image-to-video da Alibaba com seus próprios LoRAs. Anexe até três arquivos de pesos em cada um de três slots (ruído alto, ruído baixo ou ambos), com força de 0 a 4, para clipes de 5 ou 8 segundos em 480p ou 720p.

A partir de $0.024/s
Executar modelo

Playground

Entrada

Imagem para vídeo
Obrigatório. Descreva o que se move e como a câmera se comporta. Nomear o estilo aqui além de carregar um LoRA para ele tende a dobrar o efeito. pelo menos 1 caracteres
1/1

Arraste arquivos ou links de mídia, cole ou selecione · 1 arquivo · Máx. 10 MB · JPG · PNG · WEBP · GIF

  • 1
1 / 1 arquivos
O quadro de abertura. Sujeito, figurino, cenário e a proporção do clipe vêm todos dele; um LoRA o reestiliza, não o substitui. JPEG, PNG sem transparência, BMP ou WebP, até 20 MB. pelo menos 1 caracteres
afeta o preço
480p ou 720p, padrão 480p. Valide a combinação de LoRAs em 480p antes de renderizar de novo em 720p.
Duraçãoafeta o preço
58
Exatamente 5 ou 8. Qualquer outro valor é rejeitado em vez de arredondado, então a duração que você paga nunca é surpresa.
LoRAs de estilo0/3
Até três LoRAs aplicados aos dois especialistas de ruído. Cada entrada leva uma URL direta de peso e uma força; use este slot quando o estilo deve tocar composição e textura igualmente. no máximo 3 itens
LoRAs de alto ruído0/3
Até três LoRAs no especialista de ruído alto, a passada em que composição e movimento são decididos. O slot certo para um estilo de câmera ou de movimento. no máximo 3 itens
LoRAs de baixo ruído0/3
Até três LoRAs no especialista de ruído baixo, a passada em que detalhe e textura se resolvem. O slot certo para line art, granulação ou um tratamento de renderização. no máximo 3 itens
Seed
De 0 a 2147483647. Mantenha fixo enquanto varre a escala de um LoRA, ou não dá para distinguir a escala do ruído. não menor que 0 · não maior que 2147483647
Filtro de segurançaDesligado

A SpicyAPI não executa filtro de segurança neste modelo. Seu prompt e suas mídias chegam ao modelo exatamente como você os enviou, e o próprio modelo decide o resultado.

Verificando sua conta antes de liberar o envio e a estimativa de preço.

Saída

Pronto para uma nova execução
Resultado de exemplo
Estender
Ampliação de vídeo
Edição de vídeo

Modelos relacionados e próximas tarefas

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Pesos LoRA sobre a passada de dois especialistas do Wan 2.2

O Wan 2.2 LoRA é o modelo de imagem para vídeo Wan 2.2 da Alibaba com slots para arquivos LoRA que você vincula por URL: envie um frame inicial e um prompt, depois anexe até três LoRAs à etapa high-noise, à etapa low-noise, ou às duas ao mesmo tempo. O Wan 2.2 remove ruído em duas etapas especializadas, e os três slots correspondem exatamente a essa divisão. Os clipes voltam com 5 ou 8 segundos, em 480p ou 720p.

Abrir o Playground
Pesos LoRA sobre a passada de dois especialistas do Wan 2.2
Duração
5 ou 8 segundos, nada entre os dois
Resolução
480p ou 720p, padrão 480p
Slots de LoRA
três arrays: loras, high_noise_loras, low_noise_loras
Por entrada de LoRA
path e scale de 0 a 4, arquivo de até 1 GB
Entrada obrigatória
image_url (frame inicial) e prompt
Política de conteúdo
Sem censura, sem camada de filtro da plataforma
Arquitetura
Dois especialistas, um único clipeA Alibaba descreve o Wan 2.2 como "a two-expert design tailored to the denoising process": um especialista high-noise para as etapas iniciais, que define o arranjo geral, e um especialista low-noise para as etapas seguintes, que refina o detalhe. high_noise_loras e low_noise_loras se anexam a essas duas etapas, e loras cobre as duas ao mesmo tempo.
Lugar na família
Onde isso se encaixa entre os endpoints do Wan 2.2O Wan 2.2 imagem para vídeo simples não tem arrays de LoRA nem campo duration_seconds, e cobra por solicitação; esta família cobra por segundo de vídeo entregue em uma duração escolhida de 5 ou 8 segundos, e seu endpoint de extensão de vídeo continua um clipe com os mesmos arrays de LoRA. O Wan 2.2 Spicy LoRA traz os mesmos três arrays na linha Spicy.
Política de conteúdo
Nenhum filtro sobre o modelo ou os pesosEste endpoint roda sob um nível de política sem censura: nenhum filtro do lado da plataforma lê o prompt, o frame inicial ou os pesos vinculados antes da execução, e a requisição não carrega nenhum sinalizador de conteúdo a configurar. O limite que resta é definido pelo modelo base e pelo LoRA anexado a ele.

Onde Wan 2.2 LoRA é forte

high_noise_loras e low_noise_loras seguem a ordem de remoção de ruído

high_noise_loras e low_noise_loras seguem a ordem de remoção de ruído

O slot high-noise molda a etapa inicial, onde se fixam a composição e o movimento. O slot low-noise molda a etapa seguinte, onde se resolve o detalhe de superfície. Um arquivo listado em loras roda nas duas etapas, então uma única entrada cobre enquadramento e acabamento juntos. Os três arrays aceitam até três arquivos cada e podem ser preenchidos na mesma requisição.

Duas durações fixas, cinco ou oito segundos

Duas durações fixas, cinco ou oito segundos

duration_seconds é uma enumeração de 5 e 8, então um valor como 6 volta como erro de validação e nunca como um clipe arredondado. A escolha é feita no planejamento: um clipe que saiu curto pode ir para a extensão de vídeo e ganhar mais segundos, mas nada encurta um que saiu longo demais.

  • Sem campo aspect_ratio neste schema

    O clipe assume a forma de image_url, e a requisição não carrega parâmetro de proporção para sobrepor isso. Corte ou preencha o frame inicial antes de enviar: um frame vertical retorna um clipe vertical, um frame largo um clipe largo, e nenhum campo da requisição reenquadra nada depois. O arquivo em si precisa ser JPEG, PNG sem transparência, BMP ou WebP, até 20 MB.

  • O preço se move em dois campos, e a quantidade de LoRA não é um deles

    duration_seconds e resolution são os dois campos marcados como determinantes do preço, com 480p e 720p cobrados como linhas por segundo separadas. Três arquivos LoRA anexados custam o mesmo que um array vazio, então uma combinação pode ser testada em 480p e renderizada de novo em 720p assim que comprovar valor.

  • Assíncrono por design, com um task id para acompanhar

    Toda chamada retorna um task id para consultar ou dispara um callback registrado, e o clipe pronto é servido depois a partir do armazenamento da plataforma. Anexar LoRAs não muda nada nesse ciclo de vida, então o código que chama pode ser construído em torno do task id desde a primeira requisição.

  • Construído sobre o lançamento de pesos abertos da Alibaba de julho de 2025

    O modelo base é o Wan 2.2, cujo código de inferência e pesos a Alibaba publicou em 28 de julho de 2025 sob Apache 2.0, hospedados no Hugging Face e no ModelScope. A própria tabela de modelos da Alibaba lista o modelo Wan 2.2 imagem para vídeo como compatível com 480P e 720P, os dois valores no enum resolution deste endpoint.

Para quem é Wan 2.2 LoRA

  • Um estilo treinado consistente em vários clipes separados

    Times de marca e marketing

    Um estilo treinado consistente em vários clipes separados

    Um LoRA treinado no estilo de ilustração ou renderização de uma marca, carregado em low_noise_loras onde o detalhe se resolve, mantém esse tratamento ao longo de várias chamadas de imagem para vídeo mesmo quando cada chamada parte de um frame inicial diferente. O frame fornece o produto ou o cenário; o LoRA fornece o acabamento.

  • Um LoRA de semelhança mantido ao longo de toda uma produção

    Estúdios de personagens e IP

    Um LoRA de semelhança mantido ao longo de toda uma produção

    Depois que um LoRA de personagem está numa URL, cada combinação seguinte de frame inicial e prompt herda o mesmo estilo treinado sem nada para retreinar entre as cenas. Um estúdio pode gerar dezenas de trechos de cinco segundos de um mesmo personagem e manter o tratamento estável de cena para cena.

  • Testar um LoRA de marketplace antes de construir sobre ele

    Criadores buscando LoRAs em marketplaces

    Testar um LoRA de marketplace antes de construir sobre ele

    Um LoRA obtido de um marketplace público ou de um treinamento próprio precisa apenas de uma URL: um link de download direto funciona, assim como uma página de modelo do Civitai ou um link /blob/ ou /resolve/ do Hugging Face, resolvidos automaticamente até o arquivo. Testá-lo em 480p e depois renderizar de novo o que funcionou em 720p é um único campo alterado entre as duas chamadas.

  • Comportamento de câmera e renderização de superfície a partir de dois arquivos

    Motion designers

    Comportamento de câmera e renderização de superfície a partir de dois arquivos

    Um LoRA focado em movimento em high_noise_loras e um LoRA focado em textura em low_noise_loras podem ser ajustados separadamente, porque cada um se anexa a uma etapa diferente da passada de remoção de ruído. Aumentar a intensidade de um deixa o outro exatamente onde foi definido.

Como chamar a API Wan 2.2 LoRA

  1. Dê a cada arquivo LoRA uma URL que a execução consiga buscar

    path recebe o endereço do arquivo de pesos, até 1 GB, buscado durante a execução sem manter uma cópia. Links de download diretos funcionam, assim como páginas de modelo ou links de download do Civitai e links /blob/ ou /resolve/ do Hugging Face. Outras páginas de compartilhamento e qualquer coisa que exija login falham, então use um link assinado para pesos que não possam ser públicos.

  2. Envie cada arquivo no slot que corresponde à sua função

    Composição e movimento vão em high_noise_loras, detalhe e textura em low_noise_loras, e loras serve para um arquivo que deve rodar nas duas etapas. Os três arrays são independentes, então uma única requisição pode carregar todos eles.

  3. Dê a cada entrada seu próprio scale

    path e scale são ambos obrigatórios em cada entrada, e scale vai de 0 a 4 com 1 como padrão do schema. Três arquivos empilhados num mesmo slot carregam cada um seu próprio valor, então defina-os individualmente antes de enviar.

  4. Fixe duration_seconds e resolution antes de redigir o prompt

    Os dois são enums fechados, 5 ou 8 e 480p ou 720p, e ambos mudam o custo da chamada. Decida essa dupla primeiro; nenhuma das duas pode ser ajustada numa tarefa que já rodou.

  5. Envie com uma Idempotency-Key e guarde o task id

    A resposta é uma tarefa para consultar ou um destino de callback, não o vídeo pronto. Guarde o id retornado, e reutilize a mesma Idempotency-Key numa nova tentativa para que a mesma requisição não rode duas vezes.

Exemplos resolvidos com Wan 2.2 LoRA

  • Um estilo de marca aplicado a uma nova cena de produto

    Um frame inicial de um produto sobre uma mesa, um LoRA treinado para a marca com scale 1 em loras para que as duas etapas o captem, 8 segundos a 720p para um clipe pronto para entrega.

    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

  • Dois LoRAs divididos entre as duas etapas de remoção de ruído

    Um LoRA de movimento de câmera em high_noise_loras a 0,8 e um LoRA de luz e textura em low_noise_loras a 1, rodados juntos a partir de um único frame inicial em 480p para uma primeira passada.

    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

  • Um LoRA de semelhança testado primeiro abaixo da intensidade máxima

    Um LoRA de personagem definido em 0,6 em vez do padrão 1, verificando quanto do estilo treinado sobrevive antes de aumentar para a renderização final.

    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

Perguntas sobre a API Wan 2.2 LoRA

Defina duration_seconds e resolution primeiro, já que os dois são enums fechados e ambos mudam o preço. Escreva o prompt para movimento e trabalho de câmera, porque image_url já fixa o sujeito, o cenário e a forma do enquadramento. Comece com um único LoRA num slot com scale 1, e mantenha seed num valor fixo diferente de zero ao comparar execuções: zero pede uma seed aleatória, o que torna dois resultados impossíveis de comparar entre si.

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Modelos de vídeo18

Modelos de imagem4

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