Video ExtendAlibaba

ai/wan-2.2-spicy/video-extend-lora(動画延長)

alibaba/wan-2.2-spicy/video-extend-lora

WAN 2.2 Spicy を使ってクリップをより長い動画へ延長し、滑らかなアニメーションを生成できます。カスタム LoRA ウェイトにも対応。すぐに使える REST 推論 API、高性能、コールドスタートなし、手頃な価格。

サンプル

ai/wan-2.2-spicy/video-extend-lora(動画延長) サンプル 1

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。
video *動画video_upload—video/*出力生成に使用する動画です。
resolution解像度select480p480p | 720p生成されるメディアの解像度です。
duration長さselect55 | 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 個)。
↳path *Pathtext—≤ 500 charsURL or the path to the LoRA weights.
↳scaleScaleslider10 ~ 4 · step 0.1The 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 個)。
↳path *Pathtext—≤ 500 charsURL or the path to the LoRA weights.
↳scaleScaleslider10 ~ 4 · step 0.1The 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 個)。
↳path *Pathtext—≤ 500 charsURL or the path to the LoRA weights.
↳scaleScaleslider10 ~ 4 · step 0.1The 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 の場合は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
videosarray<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/video-extend-lora" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "input": {
    "prompt": "Continue the camera movement and subject action naturally while preserving the original visual style, lighting, and scene continuity.",
    "video": "https://assets-public.namifusion.com/marketplace/videos/2026-04-14/88d6efad3763.mp4",
    "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/video-extend-lora",
    headers=HEADERS,
    json={
        "input": {
            "prompt": "Continue the camera movement and subject action naturally while preserving the original visual style, lighting, and scene continuity.",
            "video": "https://assets-public.namifusion.com/marketplace/videos/2026-04-14/88d6efad3763.mp4",
            "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/video-extend-lora", {
  method: "POST",
  headers: { ...HEADERS, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    "input": {
      "prompt": "Continue the camera movement and subject action naturally while preserving the original visual style, lighting, and scene continuity.",
      "video": "https://assets-public.namifusion.com/marketplace/videos/2026-04-14/88d6efad3763.mp4",
      "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/video-extend-lora

短いクリップを、LoRA モデルによる柔軟な表現制御で、より長く滑らかな動画へ拡張します。

ai/wan-2.2-spicy/video-extend-lora は、既存の映像をもとに後続シーンを生成し、より長い動画へ自然に拡張できる画像から動画へのモデルです。滑らかなアニメーション表現に加え、カスタム LoRA モデルに対応しており、スタイル、キャラクターの一貫性、細部表現をより細かく制御できます。さらに、コールドスタートなしで利用できるため、安定した本番運用にも適しています。

🚀 Key Features

  • 動画延長に特化:入力動画の流れを引き継ぎながら、より長いシーケンスを生成できます。
  • 滑らかなモーション表現:時間的なつながりと動きの整合性を重視し、自然な延長動画を生成します。
  • LoRA モデル対応:最大 3 つの LoRA モデルに加え、高ノイズ・低ノイズの LoRA モデルもそれぞれ最大 3 つまで適用可能です。
  • コールドスタートなし:初回待機時間を抑えやすく、安定した推論性能が求められる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、品質とコストの調整がしやすい構成です。
  • 再現性のある生成:シード値を指定できるため、比較検証や出力の再現が容易です。

🛠️ Technical Specifications

項目内容
モデルアーキテクチャ動画延長/動画継続向け LoRA 対応モデル
タスクタイプ画像から動画
入力プロンプト、入力動画、LoRA モデル設定
出力形式動画
解像度480p、720p
長さ5 秒、8 秒
フレームレート非公開
LoRA 対応LoRA モデル最大 3 件、高ノイズ LoRA モデル最大 3 件、低ノイズ LoRA モデル最大 3 件
シード値対応(-1 はランダム)
レイテンシ高速推論向けに最適化、コールドスタートなし
主な用途動画延長、スタイル継続、キャラクター一貫性の維持、短尺映像の拡張

サンプルプロンプト:

  • 元のシーンを引き継ぎ、人物がネオン街を前進し続ける、滑らかなカメラモーション、シネマティックなライティング
  • 元動画の被写体の外見を維持したまま、自然な振り向き動作と衣服の揺れを追加し、身体動作の整合性を保つ
  • 既存の商品動画を、上質なコマーシャル風の長尺映像へ拡張する、ゆっくりした寄りのカメラモーション、クリーンな背景

💰 Pricing

項目価格
Base Price$0.2

💡 Best Use Cases

  • 短尺コンテンツの延長:既存クリップを、SNS 向け動画、ティーザー、短編シーケンスへ拡張できます。
  • EC・広告制作:商品映像をより完成度の高いプロモーション動画へ発展させたい場合に適しています。
  • スタイルとキャラクターの一貫性維持:LoRA モデルを活用し、延長後も統一感のあるビジュアルを保てます。
  • プリビズとコンセプト検証:絵コンテの動画化、テンポ確認、演出検証のための試作に有効です。

🔗 Related Models

  • WAN 2.2 Spicy シリーズ:モーション品質、動画継続性能、LoRA モデルによる柔軟な制御を重視する用途に適しています。
  • video-extend-lora 系モデル:映像の延長とスタイル維持を重視するワークフローに特に適したバリエーションです。