
Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite Image-to-Video API by Atlas Cloud
Image-to-video model for segmented prompt video generation with stable motion and 30fps workflow post-processing.
Đầu vào
Đầu ra
Nhàn rỗiMỗi lần chạy có giá $0.02. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 500 lần.
Bạn có thể tiếp tục với:
Ví dụ mã
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()Cài đặt
Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.
pip install requestsXác thực
Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP Headers
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.
Gửi yêu cầu
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())Gửi yêu cầu
Gửi yêu cầu tạo nội dung bất đồng bộ. API trả về một ID dự đoán mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra trạng thái và lấy kết quả.
/api/v1/model/generateVideoNội dung yêu cầu
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']}")Phản hồi
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Kiểm tra trạng thái
Truy vấn endpoint dự đoán để kiểm tra trạng thái hiện tại của yêu cầu.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}Ví dụ truy vấn
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)Giá trị trạng thái
processingYêu cầu vẫn đang được xử lý.completedQuá trình tạo đã hoàn tất. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.succeededQuá trình tạo thành công. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.failedQuá trình tạo thất bại. Kiểm tra trường lỗi.Phản hồi hoàn tất
{
"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"
}
}Tải tệp lên
Tải tệp lên bộ nhớ Atlas Cloud và nhận URL mà bạn có thể sử dụng trong các yêu cầu API của mình. Sử dụng multipart/form-data để tải lên.
/api/v1/model/uploadMediaVí dụ tải lên
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}")Phản hồi
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.
Không có tham số nào.
Ví dụ nội dung yêu cầu
{
"model": "atlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video"
}Output Schema
API trả về phản hồi dự đoán với các URL đầu ra đã tạo.
Ví dụ phản hồi
{
"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 tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.
Ứng dụng được hỗ trợ
Cài đặt
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsThiết lập khóa API
Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Khả năng
Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.
Ứng dụng được hỗ trợ
Cài đặt
npx -y atlascloud-mcpCấu hình
Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Công cụ khả dụng
Schema API
Schema không khả dụngĐăng nhập để xem lịch sử yêu cầu
Bạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.
Đăng nhậpWan 2.2 Turbo Spicy Infinite Image-to-Video
Model Overview
| Field | Description |
|---|---|
| Model Name | atlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video |
| Model Type | Advanced Image-to-Video Generation |
| Core Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Active Parameters | 14B |
| Variant | Base |
| Tuning | Spicy-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.
| Prompts | Per-segment | Total output |
|---|---|---|
| 1 | 5 s | 5 s |
| 3 | 5 s | 15 s |
| 6 | 5 s | 30 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 name | atlascloud/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 for | Standard runs, fast iteration, bulk drafts | Higher fidelity, fine-grained control |
| Recommended for | Pre-production, A/B prompts | Final renders |
Switch the variant by changing
modelonly — all other fields are identical.
Request Fields
| Field | Type | Required | Notes |
|---|---|---|---|
model | string | ✅ | atlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video |
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 = $0.020 × 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 | $0.10 |
| 1 | 5 s | 720 p | $0.20 |
| 1 | 5 s | 1080 p | $0.30 |
| 3 | 5 s | 720 p | $0.60 |
| 6 | 5 s | 720 p | $1.20 |
| 6 | 5 s | 1080 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
promptmust 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.
Related
- 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.




