ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora(画像から動画生成 LoRA)
alibaba/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora
LoRA を使って、パーソナライズされたスタイルの AI 動画を生成します。画像をアップロードし、学習済みのスタイルモデルを WAN 2.2 に適用することで、一貫したビジュアルアイデンティティを持つ個性的な動画を作成できます。
サンプル
パラメータ
| 名前 | 型 | 既定 | 制約 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| prompt *プロンプト | textarea | — | ≤ 5000 chars | 生成に使用するポジティブプロンプトです。 |
| image *画像 | image_upload | — | image/* · 1–1 items | 出力を生成するための画像です。 |
| resolution解像度 | select | 480p | 480p | 720p | 生成されるメディアの解像度です。 |
| duration長さ | select | 5 | 5 | 8 | 生成されるメディアの長さ(秒)です。 |
| lorasLoRA モデル | array<object> | — | 0–3 items | 適用する LoRA モデルの一覧です(最大 3 つ)。 |
| ↳path *Path | text | — | ≤ 500 chars | URL or the path to the LoRA weights. |
| ↳scaleScale | slider | 1 | 0 ~ 4 · step 0.1 | The scale of the LoRA weights. This is used to scale the LoRA weight before merging it with the base model. |
| high_noise_loras高ノイズ LoRA モデル | array<object> | — | 0–3 items | 適用する高ノイズ LoRA モデルの一覧です(最大 3 つ)。 |
| ↳path *Path | text | — | ≤ 500 chars | URL or the path to the LoRA weights. |
| ↳scaleScale | slider | 1 | 0 ~ 4 · step 0.1 | The scale of the LoRA weights. This is used to scale the LoRA weight before merging it with the base model. |
| low_noise_loras低ノイズ LoRA モデル | array<object> | — | 0–3 items | 適用する低ノイズ LoRA モデルの一覧です(最大 3 つ)。 |
| ↳path *Path | text | — | ≤ 500 chars | URL or the path to the LoRA weights. |
| ↳scaleScale | slider | 1 | 0 ~ 4 · step 0.1 | The scale of the LoRA weights. This is used to scale the LoRA weight before merging it with the base model. |
| seedシード値 | number | — | — | 生成に使用するシード値です。-1 を指定するとランダムなシード値が使用されます。 |
出力フィールド
| フィールド | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| videos | array<string> |
API
統一 REST API でこのモデルを呼び出せます。API Keys ページでキーを取得してください。
cURL
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/alibaba/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": {
"prompt": "Animate the subject with natural motion, a gentle camera orbit, cinematic lighting, and smooth temporal consistency.",
"image": [
"https://assets-public.namifusion.com/marketplace/images/2026-06-12/638e1ee18ac7.jpeg"
],
"resolution": "480p",
"duration": 5
}
}'
# 2) Poll until status is "completed", then read the output URLs
curl "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/TASK_UUID" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"Python
import time, requests
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
# 1) Submit
resp = requests.post(
"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/alibaba/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora",
headers=HEADERS,
json={
"input": {
"prompt": "Animate the subject with natural motion, a gentle camera orbit, cinematic lighting, and smooth temporal consistency.",
"image": [
"https://assets-public.namifusion.com/marketplace/images/2026-06-12/638e1ee18ac7.jpeg"
],
"resolution": "480p",
"duration": 5
}
},
)
resp.raise_for_status() # 401/402/429/5xx stop here instead of polling a bad task
task = resp.json()
# 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
# This model is allowed up to 300s server-side.
deadline = time.time() + 360
while task.get("status") not in ("completed", "failed", "cancelled"):
if time.time() > deadline:
raise TimeoutError(f"still {task.get('status')} — keep the task_uuid and poll later")
time.sleep(3)
poll = requests.get(f"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/{task['task_uuid']}", headers=HEADERS)
poll.raise_for_status()
task = poll.json()
print(task["status"], task.get("output"))JavaScript
const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const HEADERS = { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` };
// 1) Submit
const resp = await fetch("https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/alibaba/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora", {
method: "POST",
headers: { ...HEADERS, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
"input": {
"prompt": "Animate the subject with natural motion, a gentle camera orbit, cinematic lighting, and smooth temporal consistency.",
"image": [
"https://assets-public.namifusion.com/marketplace/images/2026-06-12/638e1ee18ac7.jpeg"
],
"resolution": "480p",
"duration": 5
}
}),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`submit failed: ${resp.status} ${await resp.text()}`);
let task = await resp.json();
// 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
// This model is allowed up to 300s server-side.
const deadline = Date.now() + 360 * 1000;
while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(task.status)) {
if (Date.now() > deadline) throw new Error(`still ${task.status} — keep the task_uuid and poll later`);
await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
const poll = await fetch(`https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/${task.task_uuid}`, { headers: HEADERS });
if (!poll.ok) throw new Error(`poll failed: ${poll.status}`);
task = await poll.json();
}
console.log(task.status, task.output);ドキュメント
ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora
LoRA によるスタイル制御で、1 枚の画像から統一感のある動画を生成できる画像から動画モデルです。
ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora は、WAN 2.2 をベースに LoRA モデルを組み合わせて、パーソナライズされたスタイルの動画を生成できる画像から動画モデルです。入力画像をもとに短尺動画へ展開しながら、ビジュアルの一貫性を保ちやすく、ブランド表現、キャラクター演出、スタイライズされたクリエイティブ制作に適しています。
🚀 主な特長
- LoRA によるスタイル制御:学習済み LoRA モデルを適用し、特定のアートスタイル、ブランドトーン、キャラクター表現を動画に反映できます。
- 画像から動画生成:1 枚の入力画像を短い動画クリップへ変換でき、静止素材をすばやくモーションコンテンツ化できます。
- 複数 LoRA の併用:通常の LoRA に加え、高ノイズ・低ノイズ LoRA も利用でき、スタイルの出方をより細かく調整できます。
- 高いビジュアル一貫性:シリーズコンテンツ、広告クリエイティブ、継続的なキャラクター表現など、統一感が重要な用途に適しています。
- 柔軟な出力設定:解像度は 480p と 720p、長さは 5 秒と 8 秒に対応し、速度と品質のバランスを取りやすい構成です。
- シード値による再現性:シード値を指定することで、比較検証や反復調整を行いやすくなります。
🛠️ 技術仕様
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデルアーキテクチャ | WAN 2.2 画像から動画 + LoRA スタイル拡張 |
| タスクタイプ | 画像から動画 |
| 入力形式 | プロンプト、画像、LoRA モデル一覧 |
| 出力形式 | 動画 |
| 解像度 | 480p(デフォルト)、720p |
| 長さ | 5 秒(デフォルト)、8 秒 |
| フレームレート | 非公開。短尺動画生成向けに最適化 |
| スタイル制御 | loras、high_noise_loras、low_noise_loras に対応、各カテゴリ最大 3 件 |
| シード値 | 対応。-1 はランダムなシード値を使用 |
| レイテンシ | 解像度、長さ、LoRA 構成の複雑さに依存 |
| 適した入力素材 | 人物画像、商品画像、イラスト、コンセプトアート、ブランドビジュアル |
サンプルプロンプト
被写体がゆっくり振り向くシネマティックな演出、わずかなカメラの寄り、ドラマチックなライティング、豊かなディテール、統一感のあるスタイルこの商品画像を高級感のある広告動画に変換、やわらかなカメラモーション、クリーンな背景、素材感とブランドらしさを強調このイラストを幻想的なアニメーション映像にし、自然なキャラクターの動き、統一された色彩、滑らかな映像表現
💰 価格
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| 基本料金 | $0.20 / 生成 |
💡 主なユースケース
- ブランドマーケティング:商品画像やキービジュアルを、統一感のある短尺プロモーション動画へ展開できます。
- SNS 向けコンテンツ制作:TikTok、Instagram Reels など向けに、印象的でスタイライズされた動画を作成できます。
- キャラクター・IP 展開:立ち絵やコンセプトアートをもとに、世界観を保ったまま動画化したい場合に適しています。
- クリエイティブ制作・提案:スタイル検証、企画提案、ビジュアルプロトタイピングを効率化できます。
🔗 関連モデル
- WAN 2.2 系のベースモデル:LoRA によるスタイル制御が不要な場合は、汎用的な画像から動画バリアントも選択肢になります。
- LoRA 強化ワークフロー向けモデル:ブランドの統一感、キャラクターの継続性、独自スタイルの再現性を重視する場合に特に有効です。
関連モデル
xAI Grok Imagine Video v1.5 画像から動画
1枚の入力画像とテキストプロンプトから1-15秒の動画を生成します。480pと720pに対応しています。
vidu/q3/image-to-video-spicy 画像から動画生成
Vidu Q3 Image-to-Video Spicy は、画像から高品質な動画を無制限に生成でき、滑らかなアニメーションと多彩な動きが特長です。大規模なコンテンツ生成向けに最適化されています。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能・コールドスタートなし・手頃な価格を実現します。
Vidu Q3 画像から動画へ
Vidu Q3 画像から動画へは、テキストプロンプトを高品質な動画に変換し、優れた視覚的忠実度と多様なモーションを実現します。すぐに使える REST 推論 API、最高のパフォーマンス、コールドスタートなし、手頃な価格。

MiniMax H3 Spicy 画像から動画
開始画像から動画を生成し、任意のプロンプトと最終フレームで動きを誘導します。480p、540p、768p、1080p、3〜15秒に対応します。
MiniMax H3 画像から動画
MiniMax H3 Image to Video は、最初のフレーム画像を自然で一貫性のある 2K 動画にアニメーション化します。自然言語によるモーション指示に対応し、任意の最終フレーム制御によって、動きの一貫性、シーンの連続性、映画のような動画生成を実現します。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能、コールドスタートなし、手頃な価格で利用できます。
ltx-2.5/image-to-video 画像から動画生成
LTX 2.5 Image-to-Video は、最初のフレーム画像をアニメーション化し、高忠実度で音声と動画が同期したコンテンツを生成します。オプションで最後のフレームのガイド指定が可能で、720P / 1080P / 2K / 4K 出力に対応。シネマティックな動画、SNS コンテンツ、広告、制作ワークフローに適しています。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能・コールドスタートなし・手頃な価格で利用できます。
ai/ltx-2.3-spicy/image-to-video-lora 画像から動画
LTX 2.3 Spicy LoRA Image to Video API は、参照画像とプロンプトから表現力豊かな AI 動画を生成します。選択可能な LoRA プリセット、任意の LoRA 強度上書き、長さ、解像度の設定に対応しています。MaaS でコールドスタートなしの高速 REST 推論を、手頃な価格で利用できます。
ai/ltx-2.3-spicy/image-to-video 画像から動画生成
LTX 2.3 Spicy Image-to-Video API は、参照画像とプロンプトから表現力豊かな AI 動画を生成します。MaaS で、スタイルプリセット、長さ、解像度を選択でき、高速な REST 推論、コールドスタートなし、手頃な価格で利用できます。