Trang chủ
Khám phá
atlascloud/wan-2.2-turbo-spicy/infinite-image-to-video
Wan 2.2 Turbo Spicy Infinite Image-to-Video
Hình ảnh-Video
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.

Đầu vào

Đang tải cấu hình tham số...

Đầu ra

Nhàn rỗi
Video đã tạo của bạn sẽ xuất hiện ở đây
Cấu hình tham số và nhấp Chạy để bắt đầu tạo

Mỗi lần chạy có giá $0.02. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 500 lần.

Bạn có thể tiếp tục với:

Tham số

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.

bash
pip install requests

Xác 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.

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

HTTP Headers

python
import os

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

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.

POST/api/v1/model/generateVideo

Nội 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.

GET/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.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ví 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.

Tổng cộng: 0Bắt buộc: 0Tùy chọn: 0

Không có tham số nào.

Ví dụ nội dung yêu cầu

json
{
  "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.

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

Ví dụ phản hồi

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 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

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

bash
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.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.
Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.
Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.
Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

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

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash
npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

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

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.
atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.
atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.
atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.
atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.
atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Schema API

Schema không khả dụng

Đăng nhập để xem lịch sử yêu cầu

Bạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.

Đăng nhập

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.

Bắt đầu với 300+ Mô hình,

Khám phá tất cả mô hình

Join our Discord community

Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.