أنشئ مقاطع فيديو موجّهة باستخدام Seedance 2.0 Reference API. استخدم مراجع الفيديو، ودعم البشر الواقعيين، والنسب المرنة، والمخرجات المستقرة.
توفر واجهة ByteDance Seedance V2.0 Reference-to-Video إنشاء فيديو موجّه بالمراجع للمطورين والفرق الإبداعية على Best Image AI. يقبل تكامل الواجهة الحالي مطالبة نصية مع صورة مرجعية واحدة أو فيديو مرجعي واحد على الأقل، بالإضافة إلى مراجع اختيارية إضافية من الصور والفيديو والصوت. وهو يدعم مدة قابلة للضبط، ونسب عرض إلى ارتفاع متعددة، ومستويات دقة عديدة، وإعدادًا اختياريًا للصوت المُنشأ من أجل سير عمل فيديو مضبوط.
ملاحظة يلزم توفير صورة مرجعية واحدة أو فيديو مرجعي واحد على الأقل؛ ولا يمكن استخدام الصوت وحده بوصفه إدخال المرجع الوحيد. يُرجى التأكد من امتثال مطالباتك ووسائط المراجع لإرشادات ByteDance بشأن سلامة المحتوى.
Seedance V2.0 Reference-to-Video مقابل Seedance V2.0 Text-to-Video يعمل Seedance V2.0 Text-to-Video انطلاقًا من مطالبة نصية. ويضيف Reference-to-Video إدخالات الصور والفيديو والصوت الاختياري المدعومة إلى جانب الإشارة إلى الوسائط في المطالبة.
Seedance V2.0 Reference-to-Video مقابل Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video يتيح كلا الإصدارين أنواع وسائط المراجع وعناصر التحكم الأساسية نفسها على Best Image AI. يضيف الإصدار القياسي خياري الدقة 1080p و4K، بينما يركز إصدار Fast على سير العمل بدقتي 480p و720p.
Seedance V2.0 Reference-to-Video مقابل Wan 2.7 Reference-to-Video تقبل الواجهتان مراجع الصور والفيديو. ويتيح Wan 2.7 أيضًا عناصر للتحكم في المطالبة السلبية وseed، بينما يدعم Seedance V2.0 عدة مراجع صوتية اختيارية ومفتاح تبديل للصوت المُنشأ.
Seedance V2.0 Reference-to-Video مقابل Vidu Q3 Reference-to-Video يستخدم Vidu Q3 Reference-to-Video مراجع الصور في إعداد Best Image AI الحالي. ويقبل Seedance V2.0 أيضًا مقاطع فيديو مرجعية وصوتًا مرجعيًا اختياريًا.
Seedance V2.0 Reference-to-Video مقابل Runway Video Tools يقدم Runway مجموعة إنشاء تفاعلية أوسع. وتوفر واجهة Seedance V2.0 Reference-to-Video سير عمل مركزًا حول المطالبات ورفع المراجع المدعومة وإعدادات الإخراج والصوت المُنشأ.
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'seedance-v2.0-reference-to-video',
prompt: 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
resolution: '1080p',
duration: 8,
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: ['https://example.com/subject-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/atmosphere-reference.mp3']
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
// Placeholder numbering is 1-based for each media array:
// <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]
// <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
const mediaReferenceResponse = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'seedance-v2.0-reference-to-video',
prompt: 'Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>',
resolution: '1080p',
duration: 10,
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: [
'https://example.com/explorer-reference.jpg',
'https://example.com/environment-reference.jpg'
],
videos: ['https://example.com/camera-movement-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/voice-reference.mp3']
})
});
const { data: mediaReferenceData } = await mediaReferenceResponse.json();
const mediaReferenceTaskId = mediaReferenceData.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/video/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.videos[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: [],
: [],
: []
}
)
result = response.json()
task_id = result[][]
media_reference_response = requests.post(
,
headers={
: ,
:
},
json={
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: [
,
],
: [],
: []
}
)
media_reference_result = media_reference_response.json()
media_reference_task_id = media_reference_result[][]
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "seedance-v2.0-reference-to-video",
"prompt": "Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere",
"resolution": "1080p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"images": ["https://example.com/subject-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/atmosphere-reference.mp3"]
}'
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based for each media array:
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H \
-H \
-d
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['videos'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"