Video ExtendAlibaba
ai/wan-2.2-spicy/video-extend-lora(视频延长)
alibaba/wan-2.2-spicy/video-extend-lora
使用 WAN 2.2 Spicy 将片段延长为更长的视频,生成流畅动画,并支持自定义 LoRA 权重。开箱即用的 REST 推理 API,性能出色,无冷启动,价格实惠。
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。 |
| video *视频 | video_upload | — | video/* | 用于生成输出的视频。 |
| 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/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);文档
ai/wan-2.2-spicy/video-extend-lora
将短片自然延展为更长视频,并通过 LoRA 模型实现更强风格与角色控制。
ai/wan-2.2-spicy/video-extend-lora 是一款面向视频续写与延展场景的图生视频模型,适合将已有片段扩展为更长、运动更连贯的输出。该模型支持自定义 LoRA 模型组合,在保持流畅动画表现的同时,提供更灵活的风格、角色与细节控制,并具备无冷启动优势,适合稳定的生产环境使用。
🚀 Key Features
- 视频延展能力:基于输入视频继续生成后续内容,适合将短片扩展为更完整的叙事片段。
- 平滑动画过渡:针对连续运动与时序衔接进行了优化,有助于生成更自然的动态效果。
- 支持 LoRA 模型:可加载最多 3 个 LoRA 模型,并区分高噪声与低噪声 LoRA 模型,提升风格控制灵活性。
- 无冷启动:适合对响应稳定性有要求的在线生产场景,减少首次调用等待时间。
- 多档输出配置:支持 480p 与 720p 分辨率,以及 5 秒与 8 秒时长,便于在成本与质量之间平衡。
- 可复现生成:支持设置随机种子,便于结果复现、版本对比与批量测试。
🛠️ Technical Specifications
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 模型架构 | 视频延展 / 视频续写 LoRA 增强模型 |
| 任务类型 | 图生视频 |
| 输入形式 | 提示词、输入视频、LoRA 模型配置 |
| 输出形式 | 视频 |
| 分辨率 | 480p、720p |
| 时长 | 5 秒、8 秒 |
| 帧率 | 未公开 |
| 风格控制 | 支持 LoRA 模型、high noise LoRA 模型、low noise LoRA 模型(各最多 3 个) |
| 随机种子 | 支持;-1 表示使用随机随机种子 |
| 延迟表现 | 面向快速推理场景优化,且无冷启动 |
| 适用场景 | 视频续写、风格延展、角色一致性增强、短视频扩展 |
示例提示词:
- 延续镜头中的人物向前行走,城市霓虹灯逐渐亮起,镜头运动平稳,电影感光影
- 保持原视频角色外观一致,继续生成自然的转身动作与衣物摆动,细节真实
- 将现有片段扩展为更完整的产品展示视频,镜头缓慢推进,背景干净,高级商业广告风格
💰 Pricing
| 计费项 | 价格 |
|---|---|
| 基础价格 | $0.2 |
💡 Best Use Cases
- 短视频内容延展:将已有素材扩展为更长的社交媒体视频、预告片或剧情片段。
- 电商与广告创意:基于产品演示片段继续生成更完整的展示镜头,提升素材利用率。
- 角色与风格一致性创作:结合 LoRA 模型生成更统一的人物、服装或品牌视觉风格。
- 影视分镜与概念验证:快速延长测试镜头,用于创意验证、节奏预览与动态分镜制作。
🔗 Related Models
- WAN 2.2 Spicy 系列:适合需要更强运动表现、视频续写能力与 LoRA 模型控制的创作场景。
- video-extend-lora 变体:如果您的工作流强调片段延展与风格定制,该版本尤其适合用于连续镜头生成。