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

Hình ảnh-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.

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 $0.026. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 384 lần.

Bạn có thể tiếp tục với:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

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/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()

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/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']}")

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/infinite-image-to-video-lora"
}

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.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

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 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.