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atlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video
Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite Image-to-Video
इमेज-से-वीडियो
TURBO

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

atlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video
Infinite-image-to-video

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

इनपुट

पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन लोड हो रहा है...

आउटपुट

निष्क्रिय
जेनरेट किए गए वीडियो यहां दिखाई देंगे
अपनी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें और शुरू करने के लिए चलाएं पर क्लिक करें

आपके अनुरोध की लागत $0.02 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 500 बार चला सकते हैं।

आगे आप यह कर सकते हैं:

पैरामीटर

कोड उदाहरण

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-spicy/infinite-image-to-video",
    "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()

इंस्टॉल करें

अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।

bash
pip install requests

प्रमाणीकरण

सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।

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

HTTP हेडर

python
import os

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

क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।

अनुरोध सबमिट करें

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())

अनुरोध सबमिट करें

एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।

POST/api/v1/model/generateVideo

अनुरोध बॉडी

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-spicy/infinite-image-to-video",
    "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']}")

प्रतिक्रिया

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

स्थिति जाँचें

अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।

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

पोलिंग उदाहरण

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)

स्थिति मान

processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।
completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।
succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।
failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।

पूर्ण प्रतिक्रिया

{
  "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"
  }
}

फ़ाइलें अपलोड करें

Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।

POST/api/v1/model/uploadMedia

अपलोड उदाहरण

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}")

प्रतिक्रिया

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

Input Schema

अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।

कुल: 0आवश्यक: 0वैकल्पिक: 0

कोई पैरामीटर उपलब्ध नहीं है।

अनुरोध बॉडी का उदाहरण

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

Output Schema

API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।

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

प्रतिक्रिया का उदाहरण

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 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।

समर्थित क्लाइंट

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ समर्थित क्लाइंट

इंस्टॉल करें

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API कुंजी सेटअप करें

Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।

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

क्षमताएँ

एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।

इमेज जनरेशनNano Banana 2, Z-Image और अन्य मॉडल के साथ इमेज जनरेट करें।
वीडियो निर्माणKling, Vidu, Veo आदि के साथ टेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
LLM चैटQwen, DeepSeek और अन्य बड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
मीडिया अपलोडइमेज एडिटिंग और इमेज-टू-वीडियो वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

समर्थित क्लाइंट

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ समर्थित क्लाइंट

इंस्टॉल करें

bash
npx -y atlascloud-mcp

कॉन्फ़िगरेशन

अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।

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

उपलब्ध टूल

atlas_generate_imageटेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट करें।
atlas_generate_videoटेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
atlas_chatबड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
atlas_list_models300+ उपलब्ध AI मॉडल ब्राउज़ करें।
atlas_quick_generateऑटो मॉडल चयन के साथ एक-चरण कंटेंट निर्माण।
atlas_upload_mediaAPI वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

API स्कीमा

स्कीमा उपलब्ध नहीं

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Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite Image-to-Video

Model Overview

FieldDescription
Model Nameatlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video
Model TypeAdvanced Image-to-Video Generation
Core ArchitectureMixture-of-Experts (MoE)
Active Parameters14B
VariantBase
TuningSpicy-tuned post-processing pipeline (adult-oriented)

Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite Image-to-Video is an enhanced image-to-video model built on the Wan 2.2 foundation. Inheriting the Mixture-of-Experts (MoE) architecture and cinematic-level aesthetics of the original Wan series, this variant introduces two breakthroughs — inference acceleration and infinite-length generation — and ships with a spicy-tuned post-processing pipeline for adult-oriented creative work.


Key Features & Innovations

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

To address the high latency typical of large-scale models, we apply specialized sampling optimization and knowledge distillation:

  • RCM (Refined Consistency Model) Sampler — a more efficient ODE solver that significantly improves single-step sampling quality.
  • 4-Step Distillation — denoising steps are compressed to 4 steps through multi-stage distillation, enabling cinematic-grade generation at a fraction of the original cost and unlocking low-latency interaction.

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

A targeted retraining gives the model an advanced temporal extension mechanism that breaks the duration limits of traditional video models:

  • Anchor-Frame Evolution — automatically extracts key "anchor frames" during generation as global temporal references.
  • Dual-Frame Constraint (Anchor + Last Frame) — combines the structural consistency of the global anchor frame with the motion continuity of the previous frame to construct video sequences autoregressively.
  • Semantic Stability — subject identity, scene details, and lighting stay consistent across multi-minute outputs, suppressing semantic drift and logical collapse.

3. Cinematic-Level Aesthetics (Inherited)

The model retains the curated training foundation of Wan 2.2:

  • Precise Control — detailed labels for lighting, composition, and color tone.
  • Complex Motion — superior generation of realistic, fluid motion across diverse semantics.

Why Infinite?

Most image-to-video models lock you into a single short clip (5–10 s). Infinite extends that into a controlled multi-segment clip — 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.

PromptsPer-segmentTotal output
15 s5 s
35 s15 s
65 s30 s

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-spicy/infinite-image-to-video", "image": "https://static.atlascloud.ai/media/images/db548fe3bd5cafa4ef7e0141d69c8566.jpeg", "prompt": [ "She turns slowly toward the camera, golden hour light hitting her face.", "She walks forward through the wheat field, hand brushing the tops.", "Close-up: a single tear catches the sun as she smiles." ], "duration": 5, "resolution": "720p" }'

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


Base vs LoRA — which one?

Base (this model)LoRA variant
Model nameatlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video…/infinite-image-to-video-lora
Price (480 p, per second)$0.020$0.026 (+30 %)
Best forStandard runs, fast iteration, bulk draftsHigher fidelity, fine-grained control
Recommended forPre-production, A/B promptsFinal renders

Switch the variant by changing model only — all other fields are identical.


Request Fields

FieldTypeRequiredNotes
modelstringatlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video
imagestring (URL)Source frame; jpg/png
promptstring[]Must be a JSON array. Plain string is rejected.
durationnumberFixed at 5 s per segment.
resolutionstringoptional480p, 720p, or 1080p. Defaults to 720p.
seednumberoptional-1 for random

Pricing — at a glance

price = $0.020 × max(1, prompt_count) × max(5, duration_seconds) × resolution_factor 480p → 1 720p → 2 1080p → 3

Common combos:

PromptsDurationResolutionTotal
15 s480 p$0.10
15 s720 p$0.20
15 s1080 p$0.30
35 s720 p$0.60
65 s720 p$1.20
65 s1080 p$1.80

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

  • Cinematic Long-Take Production — high-fidelity, consistent long-duration shots without manual stitching.
  • Low-Latency Interactive Content — leverage 4-step distillation for live broadcasts and AI-driven interactive installations.
  • Advanced Image-to-Video (I2V) — transform a static image into infinite, naturally moving visual scrolls via anchor-frame technology.
  • Professional Pre-visualization — minutes-long dynamic storyboards that compress pre-production time.

Content Policy

This model is tuned for adult-oriented (NSFW) 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.


Limitations

  • prompt must be a JSON array, never a plain string.
  • While anchor-frame technology suppresses cross-segment drift, it does not fully eliminate it — long prompts sharing fine identity details across many segments may still show minor variation.
  • 480 p generates ~2× faster than 720 p; use 480 p for drafts.

  • LoRA variant: atlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video-lora
  • Non-spicy alias: atlascloud/wan-2.2-turbo/infinite-image-to-video

Note: This model is designed to empower the creative community. Users are expected to follow AI ethical guidelines and copyright regulations.

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