Seedance 2.0 Fast API で参照ガイド付き動画をすばやく作成。リアルな人物サポート、内蔵サウンド、柔軟な比率、安定出力を組み合わせ、参照に沿った動画素材をより早く生成できます。 参照したリズム、動き、人物表現をすばやく再利用し、動画アイデアの検証効率を高めたい場面に適しています。
ByteDance Seedance V2.0 Fast 参照動画生成 API は、Best Image AI 上の迅速な クリエイティブワークフロー向けに、コスト効率の高い参照ガイド動画生成を提供します。現在の API 統合では、テキストプロンプトと少なくとも 1 つの参照画像または 動画に加え、任意で追加の画像、動画、音声参照を使用できます。480p および 720p の出力、設定可能な 長さ、複数のアスペクト比、任意の生成サウンド設定に対応しています。
注記 少なくとも 1 つの参照画像または動画が必要です。音声のみを唯一の参照入力として使用することはできません。 プロンプトと参照メディアが ByteDance のコンテンツ安全ガイドラインに準拠していることを確認してください。
Seedance V2.0 Fast と Seedance V2.0 Standard 参照動画生成 どちらのバリアントも、Best Image AI 上で同じ参照メディアの 種類と主要コントロールを提供します。Fast バリアントは 480p と 720p の出力を使用し、標準バリアントはさらに 1080p と 4K のオプションを提供します。
Seedance V2.0 Fast と Seedance V2.0 Fast テキスト動画生成 Fast テキスト動画生成は、テキストプロンプトから動作します。Fast 参照動画生成では、対応する画像、動画、任意の音声入力と、プロンプト内でのメディア指定が追加されます。
Seedance V2.0 Fast と Wan 2.7 参照動画生成 どちらの API も画像と動画の参照に対応します。Wan 2.7 は ネガティブプロンプトとシードのコントロールも提供し、Seedance V2.0 Fast は複数の任意の音声 参照と生成サウンドの切り替えに対応します。
Seedance V2.0 Fast と Vidu Q3 参照動画生成 現在の Best Image AI 設定では、Vidu Q3 参照動画生成は画像参照を使用します。Seedance V2.0 Fast は参照動画と任意の参照音声にも対応します。
Seedance V2.0 Fast と Runway 動画ツール Runway は、より幅広いインタラクティブ制作スイートを提供します。Seedance V2.0 Fast 参照動画生成は、プロンプト、対応する参照のアップロード、効率的な出力 設定、生成サウンドに特化した API ワークフローを提供します。
// 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-fast-reference-to-video',
prompt: 'Use image one for the subject, follow the movement from video one, and use audio one for the atmosphere',
resolution: '720p',
duration: 8,
aspect_ratio: '9:16',
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-fast-reference-to-video',
prompt: 'Have the dancer from <<<image_1>>> perform the movement from <<<video_1>>> on the stage in <<<image_2>>>, using the rhythm from <<<audio_1>>>',
resolution: '720p',
duration: 10,
aspect_ratio: '9:16',
sound: true,
images: [
'https://example.com/dancer-reference.jpg',
'https://example.com/stage-reference.jpg'
],
videos: ['https://example.com/dance-movement-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/rhythm-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-fast-reference-to-video",
"prompt": "Use image one for the subject, follow the movement from video one, and use audio one for the atmosphere",
"resolution": "720p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "9:16",
"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"