atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora

Bild-zu-Video

TURBO

Wan 2.2 Turbo Infinite Image-to-Video LoRA API by Atlas Cloud

atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora

Infinite-image-to-video-lora

Image-to-video LoRA variant for segmented prompt video generation with stable motion and 30fps workflow post-processing.

Eingabe

Parameterkonfiguration wird geladen...

Ausgabe

Inaktiv

Ihre generierten Videos erscheinen hier

Konfigurieren Sie Parameter und klicken Sie auf Ausführen, um mit der Generierung zu beginnen

Jede Ausführung kostet $0.026. Für $10 können Sie ca. 384 Mal ausführen.

Sie können fortfahren mit:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

Parameter

Codebeispiel
import requests
import time

# Step 1: Start video generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora",
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "duration": 3,
    "fps": 24,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

video_url = check_status()

Installieren

Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.

bash

pip install requests

Authentifizierung

Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP-Header

python

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Schützen Sie Ihren API-Schlüssel

Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.

Anfrage senden

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Anfrage senden

Senden Sie eine asynchrone Generierungsanfrage. Die API gibt eine Vorhersage-ID zurück, mit der Sie den Status prüfen und das Ergebnis abrufen können.

POST/api/v1/model/generateVideo

Anfragekörper

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Antwort

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Status prüfen

Fragen Sie den Vorhersage-Endpunkt ab, um den aktuellen Status Ihrer Anfrage zu überprüfen.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Abfrage-Beispiel

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Statuswerte

processingDie Anfrage wird noch verarbeitet.

completedDie Generierung ist abgeschlossen. Ergebnisse sind verfügbar.

succeededDie Generierung war erfolgreich. Ergebnisse sind verfügbar.

failedDie Generierung ist fehlgeschlagen. Überprüfen Sie das Fehlerfeld.

Abgeschlossene Antwort

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 45.2
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Dateien hochladen

Laden Sie Dateien in den Atlas Cloud Speicher hoch und erhalten Sie eine URL, die Sie in Ihren API-Anfragen verwenden können. Verwenden Sie multipart/form-data zum Hochladen.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Upload-Beispiel

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Antwort

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Eingabe-Schema

Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.

Gesamt: 0Erforderlich: 0Optional: 0

Keine Parameter verfügbar.

Beispiel-Anfragekörper

json

{
  "model": "atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora"
}

Ausgabe-Schema

Die API gibt eine Vorhersage-Antwort mit den generierten Ausgabe-URLs zurück.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for video generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

Beispielantwort

json

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 45.2
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integriert über 300 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Coding-Assistenten. Ein Befehl zur Installation, dann verwenden Sie natürliche Sprache, um Bilder, Videos zu generieren und mit LLMs zu chatten.

Unterstützte Clients

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ unterstützte clients

Installieren

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API-Schlüssel einrichten

Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funktionen

Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.

BildgenerierungGenerieren Sie Bilder mit Modellen wie Nano Banana 2, Z-Image und mehr.

VideoerstellungErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern mit Kling, Vidu, Veo usw.

LLM-ChatChatten Sie mit Qwen, DeepSeek und anderen großen Sprachmodellen.

Medien-UploadLaden Sie lokale Dateien für Bildbearbeitung und Bild-zu-Video-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP-Server

Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 300 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Unterstützte Clients

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ unterstützte clients

Installieren

bash

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.

json

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge

atlas_generate_imageGenerieren Sie Bilder aus Textbeschreibungen.

atlas_generate_videoErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern.

atlas_chatChatten Sie mit großen Sprachmodellen.

atlas_list_modelsDurchsuchen Sie über 300 verfügbare KI-Modelle.

atlas_quick_generateInhaltserstellung in einem Schritt mit automatischer Modellauswahl.

atlas_upload_mediaLaden Sie lokale Dateien für API-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API-Schema

Schema nicht verfügbar

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Wan 2.2 Turbo Infinite Image-to-Video — LoRA

Model Overview

Field	Description
Model Name	`atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora`
Model Type	Advanced Image-to-Video Generation
Core Architecture	Mixture-of-Experts (MoE)
Active Parameters	14B + LoRA adapter
Variant	LoRA

The LoRA variant of Wan 2.2 Turbo Infinite Image-to-Video. Same Infinite segmented-prompt mechanic and acceleration stack as the base model, with LoRA-grade fidelity and motion stability for final renders. Built on the Wan 2.2 Mixture-of-Experts (MoE) foundation for unrestricted creative work.

Key Features & Innovations

1. Ultra-Fast Inference: 4-Step Distillation with RCM

RCM (Refined Consistency Model) Sampler — efficient ODE solver that improves single-step sampling quality.
4-Step Distillation — denoising compressed to 4 steps, enabling cinematic-grade generation at low latency. LoRA inference is ~10–20 % slower than base but stays well within interactive territory.

2. Infinite-Length Generation: Anchor-Frame Autoregressive Architecture

Anchor-Frame Evolution — automatically extracts key "anchor frames" during generation as global temporal references.
Dual-Frame Constraint (Anchor + Last Frame) — combines global structural consistency with motion continuity to construct video sequences autoregressively.
Semantic Stability — LoRA further sharpens identity and detail consistency across multi-minute outputs.

3. Cinematic-Level Aesthetics (Inherited + LoRA-Enhanced)

Precise Control — detailed labels for lighting, composition, color tone.
Complex Motion — fluid motion across diverse semantics.
Fine-Grained Fidelity — LoRA adapter delivers sharper textures, more stable identities, and stylistic depth that the base variant cannot match on its own.

Why Infinite?

Output duration equals prompt_count × duration_per_segment, up to 6 prompts x 5 s. Direct each segment with its own prompt; the API returns one server-stitched 30 fps MP4.

Prompts	Per-segment	Total output
1	5 s	5 s
3	5 s	15 s
6	5 s	30 s

When to Pick the LoRA Variant

Final renders, not drafts — the quality margin is worth the +30 % price.
Subjects with fine identity details that must stay consistent across segments.
Stylized motion or lighting that the base model under-delivers on.

For early iteration / bulk drafts, use the base: atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video (cheaper, faster).

60-second Quickstart

curl -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo \
  -H "Authorization: Bearer $APIKEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora",
    "image": "https://static.atlascloud.ai/media/images/db548fe3bd5cafa4ef7e0141d69c8566.jpeg",
    "prompt": [
      "A classic golden Cadillac speeds through a desert, kicking up a massive cloud of dust behind it.",
      "Camera pans to the passenger firing an assault rifle at monstrous dinosaurs hot on the trail.",
      "The roaring creatures close in as the driver grips the wheel, knuckles white."
    ],
    "duration": 5,
    "resolution": "720p"
  }'

Returns one MP4 — segments are stitched server-side at 30 fps.

Request Fields

Field	Type	Required	Notes
`model`	string	✅	`atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video-lora`
`image`	string (URL)	✅	Source frame; jpg/png
`prompt`	string[]	✅	Must be a JSON array. Plain string is rejected.
`duration`	number	✅	Fixed at 5 s per segment.
`resolution`	string	optional	`480p`, `720p`, or `1080p`. Defaults to `720p`.
`seed`	number	optional	`-1` for random

Pricing — at a glance

price = $0.026 × max(1, prompt_count) × max(5, duration_seconds) × resolution_factor
                                                                     480p → 1
                                                                     720p → 2
                                                                     1080p → 3

Common combos:

Prompts	Duration	Resolution	Total
1	5 s	480 p	$0.13
1	5 s	720 p	$0.26
1	5 s	1080 p	$0.39
3	5 s	720 p	$0.78
6	5 s	720 p	$1.56
6	5 s	1080 p	$2.34

Output Spec

Format: MP4 (H.264)
Frame rate: 30 fps (post-processed)
Resolution: 480 p / 720 p / 1080 p tiers, aspect-ratio preserving
Audio: none

Intended Use & Applications

Final cinematic renders with cross-segment identity stability.
High-fidelity advertising / pre-visualization that depend on stylistic consistency.
Identity-critical I2V where minor drift would break the narrative.

Usage Guidelines

This model is tuned for adult-oriented, unrestricted creative generation. By calling it you confirm:

All depicted subjects are 18 +.
You hold the rights to the source image.
You will not generate content depicting real, identifiable people without their explicit consent.

Violations may result in account suspension.