สร้างวิดีโอแบบมีแนวทางด้วย Seedance 2.0 Reference API ใช้วิดีโออ้างอิง การรองรับมนุษย์จริง อัตราส่วนที่ยืดหยุ่น และเอาต์พุตที่เสถียร
API ByteDance Seedance V2.0 Reference-to-Video มอบการสร้างวิดีโอโดยใช้สื่ออ้างอิงสำหรับนักพัฒนาและทีม สร้างสรรค์บน Best Image AI การผสานรวม API ปัจจุบันรองรับพรอมต์ข้อความพร้อมรูปภาพหรือวิดีโออ้างอิงอย่างน้อยหนึ่งรายการ รวมถึง รูปภาพ วิดีโอ และเสียงอ้างอิงเพิ่มเติมที่ไม่บังคับ รองรับระยะเวลาที่กำหนดค่าได้ อัตราส่วนภาพหลายแบบ ระดับความละเอียดหลายระดับ และการตั้งค่าเสียงที่สร้างขึ้นซึ่งเลือกใช้ได้สำหรับเวิร์กโฟลว์วิดีโอที่ควบคุมได้
หมายเหตุ ต้องมีรูปภาพหรือวิดีโออ้างอิงอย่างน้อยหนึ่งรายการ ไม่สามารถใช้เสียงเพียงอย่างเดียวเป็นอินพุตอ้างอิงเพียงรายการเดียวได้ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์และสื่ออ้างอิงของคุณเป็นไปตามหลักเกณฑ์ความปลอดภัยของเนื้อหา ByteDance
Seedance V2.0 Reference-to-Video เทียบกับ Seedance V2.0 Text-to-Video Seedance V2.0 Text-to-Video ทำงานจากพรอมต์ ข้อความ ส่วน Reference-to-Video เพิ่มอินพุตรูปภาพ วิดีโอ และเสียงที่ไม่บังคับซึ่งรองรับ พร้อมการกล่าวถึงสื่อในพรอมต์
Seedance V2.0 Reference-to-Video เทียบกับ Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video ทั้งสองรุ่นมี ประเภทสื่ออ้างอิงและการควบคุมหลักเหมือนกันบน Best Image AI รุ่นมาตรฐานเพิ่มตัวเลือกความละเอียด 1080p และ 4K ส่วน รุ่น Fast มุ่งเน้นเวิร์กโฟลว์ 480p และ 720p
Seedance V2.0 Reference-to-Video เทียบกับ Wan 2.7 Reference-to-Video API ทั้งสองรองรับรูปภาพและวิดีโออ้างอิง โดย Wan 2.7 มีการควบคุมพรอมต์เชิงลบและ seed เพิ่มเติม ขณะที่ Seedance V2.0 รองรับเสียงอ้างอิงที่ไม่บังคับ หลายรายการและปุ่มเปิดปิดเสียงที่สร้างขึ้น
Seedance V2.0 Reference-to-Video เทียบกับ Vidu Q3 Reference-to-Video Vidu Q3 Reference-to-Video ใช้รูปภาพอ้างอิง ในการกำหนดค่า Best Image AI ปัจจุบัน ส่วน Seedance V2.0 ยังรองรับวิดีโออ้างอิงและเสียงอ้างอิงที่ไม่บังคับ
Seedance V2.0 Reference-to-Video เทียบกับ Runway Video Tools Runway มีชุดเครื่องมือสร้างสรรค์แบบโต้ตอบที่ครอบคลุมกว่า Seedance V2.0 Reference-to-Video มอบเวิร์กโฟลว์ API ที่มุ่งเน้นพรอมต์ การอัปโหลดสื่ออ้างอิงที่รองรับ การตั้งค่าเอาต์พุต และเสียงที่สร้างขึ้น
// 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"