ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora(图片转视频 LoRA)
alibaba/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora
使用 LoRA 生成具有个性化风格的 AI 视频。上传图片,并将训练好的风格模型应用到 WAN 2.2,创建具有统一视觉风格的独特视频。
示例
参数
| 名称 | 类型 | 默认 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| prompt *提示词 | textarea | — | ≤ 5000 chars | 用于生成的正向提示词。 |
| image *图片 | image_upload | — | image/* · 1–1 items | 用于生成输出内容的图片。 |
| resolution分辨率 | select | 480p | 480p | 720p | 生成媒体的分辨率。 |
| duration时长 | select | 5 | 5 | 8 | 生成媒体的时长,单位为秒。 |
| lorasLoRA 模型 | array<object> | — | 0–3 items | 要应用的 LoRA 模型列表(最多 3 个)。 |
| ↳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高噪声 LoRA 模型 | array<object> | — | 0–3 items | 要应用的高噪声 LoRA 模型列表(最多 3 个)。 |
| ↳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低噪声 LoRA 模型 | array<object> | — | 0–3 items | 要应用的低噪声 LoRA 模型列表(最多 3 个)。 |
| ↳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随机种子 | number | — | — | 用于生成的随机种子。-1 表示将使用随机种子。 |
输出字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| videos | array<string> |
API
通过统一 REST API 调用本模型;在 API Keys 页获取密钥。
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);文档
ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora
基于 LoRA 的个性化风格图片转视频模型,快速生成具有统一视觉识别的视频内容。
ai/wan-2.2-spicy/image-to-video-lora 是一款面向风格化创作的图片转视频模型,基于 WAN 2.2 能力并支持叠加 LoRA 模型进行个性化表达。它适合将单张图片扩展为短视频,同时尽可能保持风格一致性,帮助创作者、品牌团队和内容工作室高效产出具有辨识度的视觉内容。
🚀 核心特性
- LoRA 风格注入:支持加载 LoRA 模型,将特定美术风格、角色气质或品牌视觉语言应用到生成视频中。
- 图片转视频生成:以输入图片为基础生成动态视频,适合从静态素材快速扩展为可传播的短内容。
- 多 LoRA 组合:支持常规、高噪声、低噪声 LoRA 配置,便于更细致地控制风格强度与表现层次。
- 稳定的视觉一致性:适合需要统一画面调性的场景,如系列化内容、品牌短片和角色风格延展。
- 灵活输出规格:支持 480p 与 720p 分辨率,以及 5 秒和 8 秒时长,兼顾生成速度与输出质量。
- 可复现生成结果:支持设置随机种子,便于测试、迭代与结果复现。
🛠️ 技术规格
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 模型架构 | WAN 2.2 图片转视频 + LoRA 风格增强 |
| 任务类型 | 图片转视频 |
| 输入形式 | 提示词、图片、LoRA 模型列表 |
| 输出形式 | 视频 |
| 分辨率 | 480p(默认)、720p |
| 时长 | 5 秒(默认)、8 秒 |
| 帧率 | 未公开,通常为适合短视频生成的标准帧率 |
| 风格控制 | 支持 loras、high_noise_loras、low_noise_loras,单类最多 3 个 |
| 随机种子 | 支持;-1 表示使用随机随机种子 |
| 延迟 | 取决于分辨率、时长与 LoRA 配置复杂度 |
| 适用素材 | 单张参考图片、角色图、产品图、插画、品牌视觉图 |
示例提示词
让图片中的人物缓慢转身,镜头轻微推进,电影感光影,风格统一,细节丰富将这张产品图生成高级感广告短视频,柔和镜头运动,干净背景,突出材质与品牌气质基于输入插画生成梦幻风格动画片段,角色动作自然,色彩统一,画面流畅
💰 价格
| 计费项 | 价格 |
|---|---|
| 基础价格 | $0.20 / 次 |
💡 最佳使用场景
- 品牌营销内容:将产品图、KV 或品牌视觉素材快速转化为风格统一的短视频广告。
- 社交媒体短视频:为 TikTok、Instagram Reels、短视频平台生成具有鲜明风格的内容片段。
- 角色与 IP 视觉延展:基于角色立绘或概念图生成一致性更强的动态演示内容。
- 创意工作室与设计团队:用于风格探索、提案演示和批量化视觉概念验证。
🔗 相关模型
- WAN 2.2 系列模型:如果您需要基础图片转视频能力,可关注不带 LoRA 风格增强的 WAN 2.2 版本。
- LoRA 增强工作流:当项目对品牌风格统一性、角色一致性或艺术风格控制要求更高时,此版本通常比通用模型更合适。
相关模型
xAI Grok Imagine Video v1.5 图片转视频
使用文本提示词将单张输入图片生成 1-15 秒视频,支持 480p 和 720p。
vidu/q3/image-to-video-spicy 图片转视频
Vidu Q3 Image-to-Video Spicy 可从图片生成不限量的高质量视频,动画流畅、运动表现丰富,并针对大规模内容生成进行了优化。提供开箱即用的 REST 推理 API,性能出色,无冷启动,价格实惠。
Vidu Q3 图片转视频
Vidu Q3 图片转视频将文本提示词转化为高质量视频,具有卓越的视觉保真度和多样的运动。即用型 REST 推理 API,最佳性能,无冷启动,价格实惠。

MiniMax H3 Spicy 图片转视频
通过首帧图片生成视频,支持可选提示词和末帧引导。可选 480p、540p、768p、1080p 分辨率,时长为 3–15 秒。
MiniMax H3 图片转视频
MiniMax H3 图片转视频可将首帧图片动画化为连贯的 2K 视频,支持自然语言运动指令,并可选用末帧控制,以实现一致的运动、场景连贯性和电影感视频生成。提供开箱即用的 REST 推理 API,性能出色,无冷启动,价格实惠。
ltx-2.5/image-to-video 图片转视频
LTX 2.5 图片转视频可将首帧图片动画化,生成高保真、音视频同步的内容,并支持可选的末帧引导以及 720P / 1080P / 2K / 4K 输出,适用于电影感视频、社交内容、广告和制作流程。提供开箱即用的 REST 推理 API,性能出色,无冷启动,价格实惠。
ai/ltx-2.3-spicy/image-to-video-lora 图片转视频
LTX 2.3 Spicy LoRA 图片转视频 API 可将参考图片和提示词转换为富有表现力的 AI 视频,并支持选择 LoRA 预设、可选的 LoRA 强度覆盖、时长和分辨率控制。在 MaaS 上可快速进行 REST 推理,无冷启动,价格实惠。
ai/ltx-2.3-spicy/image-to-video 图片转视频
LTX 2.3 Spicy Image-to-Video API 可根据参考图片和提示词生成富有表现力的 AI 视频。可选择风格预设、时长和分辨率,依托 MaaS 提供快速 REST 推理、无冷启动和实惠价格。