Seedance 2.0 Fast API로 참조 기반 영상을 빠르게 제작하세요. 실제 인물 지원, 내장 사운드, 유연한 비율, 안정적인 출력을 결합해 참조 방향에 맞는 영상 소재를 더 빠르게 만들 수 있습니다. 참조 리듬, 동작, 인물 표현을 빠르게 재사용해 영상 아이디어 검증 효율을 높이는 데 적합합니다.
ByteDance Seedance V2.0 Fast 참조 기반 동영상 API는 Best Image AI에서 신속한 크리에이티브 워크플로를 위한 비용 효율적인 참조 기반 동영상 생성을 제공합니다. 현재 API 통합은 텍스트 프롬프트와 최소 하나의 참조 이미지 또는 동영상을 입력받으며, 이미지, 동영상, 오디오 참조를 선택적으로 추가할 수 있습니다. 480p 및 720p 출력, 설정 가능한 길이, 다양한 화면 비율, 선택적 생성 사운드 설정을 지원합니다.
참고 최소 하나의 참조 이미지 또는 동영상이 필요하며, 오디오만 유일한 참조 입력으로 사용할 수 없습니다. 프롬프트와 참조 미디어가 ByteDance의 콘텐츠 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요.
Seedance V2.0 Fast와 Seedance V2.0 Standard 참조 기반 동영상 두 버전 모두 Best Image AI에서 동일한 참조 미디어 유형과 핵심 제어 항목을 제공합니다. Fast 버전은 480p 및 720p 출력 옵션을 사용하며, 표준 버전은 1080p 및 4K 옵션도 제공합니다.
Seedance V2.0 Fast와 Seedance V2.0 Fast 텍스트 기반 동영상 Fast 텍스트 기반 동영상은 텍스트 프롬프트로 작동합니다. Fast 참조 기반 동영상에는 지원되는 이미지, 동영상, 선택적 오디오 입력과 프롬프트 기반 미디어 언급이 추가됩니다.
Seedance V2.0 Fast와 Wan 2.7 참조 기반 동영상 두 API 모두 이미지 및 동영상 참조를 입력받습니다. Wan 2.7은 네거티브 프롬프트와 시드 제어도 제공하며, Seedance V2.0 Fast는 여러 선택적 오디오 참조와 생성 사운드 전환을 지원합니다.
Seedance V2.0 Fast와 Vidu Q3 참조 기반 동영상 현재 Best Image AI 설정에서 Vidu Q3 참조 기반 동영상은 이미지 참조를 사용합니다. Seedance V2.0 Fast는 참조 동영상과 선택적 참조 오디오도 입력받습니다.
Seedance V2.0 Fast와 Runway 동영상 도구 Runway는 더 광범위한 대화형 제작 도구 모음을 제공합니다. Seedance V2.0 Fast 참조 기반 동영상은 프롬프트, 지원되는 참조 업로드, 효율적인 출력 설정 및 생성 사운드에 초점을 맞춘 API 워크플로를 제공합니다.
// 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"