أنشئ مقاطع فيديو من النص باستخدام Seedance 2.0 API. أنشئ مشاهد بشرية واقعية مع دعم البشر الواقعيين، وتحكم بالكاميرا، ونسب مرنة، ومخرجات مستقرة.
توفر واجهة API ByteDance Seedance V2.0 Text-to-Video توليد فيديو بالذكاء الاصطناعي بمستوى إنتاجي للمطورين والفرق الإبداعية. يتيح تكامل API المتقدم هذا من نوع text-to-video تحويل الأوصاف النصية إلى مقاطع فيديو عالية الجودة بدقتي 480p و720p ولفترات تتراوح بين 4 و15 ثانية. وبالاعتماد على بنية Dual-Branch Diffusion Transformer من ByteDance، يجمع نموذج Seedance V2.0 بين توليف حركة قوي وضوابط إبداعية مرنة، بينما توفر واجهة API تكاملا مستقرا مع صوت اختياري وتحكم بالكاميرا لسير العمل الاحترافي على Best Image AI.
soundملاحظة يرجى التأكد من أن prompt يلتزم بإرشادات سلامة المحتوى الخاصة بـ ByteDance. إذا حدث خطأ، راجع prompt بحثا عن محتوى مقيد، ثم عدله وحاول مرة أخرى.
Seedance V2.0 vs. Seedance 1.5 Pro Text-to-Video يقدم Seedance 1.5 Pro تسعيرا منخفضا جدا محسنا لأقصى حجم. تتقدم API Seedance V2.0 Text-to-Video بدعم مدة ممتدة حتى 15 ثانية، ومستوى دقة 720p، وتحكم اختياري بالصوت، وبنية Dual-Branch Diffusion Transformer، مما يوفر جودة بصرية ومرونة أفضل لسير إنتاج احترافي.
Seedance V2.0 vs. Kling 3.0 Text-to-Video يتفوق Kling 3.0 في توليف حركة البشر وتحريك الشخصيات. تتميز API Seedance V2.0 Text-to-Video بدعم أوسع لنسب العرض إلى الارتفاع (6 صيغ تشمل 21:9 ultrawide)، وتحكم اختياري بالكاميرا الثابتة، وتحكم اختياري بالصوت، ما يجعلها خيارا متعدد الاستخدامات لأنواع محتوى مختلفة.
Seedance V2.0 vs. Sora (OpenAI) يقدم Sora قدرات مدة ممتدة وإخراجا عالي الدقة. توفر API Seedance V2.0 ستة خيارات لنسب العرض إلى الارتفاع، وتحكما اختياريا بالكاميرا، وتحكما اختياريا بالصوت، وتسعير API أكثر إتاحة.
Seedance V2.0 vs. Veo 3.1 Fast Text-to-Video يستخدم Veo 3.1 Fast بنية Google DeepMind للتوليد السريع. ترد API Seedance V2.0 Text-to-Video بمدة ممتدة إلى 15 ثانية، وتغطية أوسع لنسب العرض إلى الارتفاع، ووضع كاميرا ثابتة اختياري.
Seedance V2.0 vs. Runway Gen-3 Alpha يوفر Runway Gen-3 Alpha ضوابط إبداعية قوية ومرونة فنية. تقدم API Seedance V2.0 ست صيغ لنسب العرض إلى الارتفاع، ومدة ممتدة حتى 15 ثانية، وتحكما اختياريا بالصوت، ووصول API برمجيا بتسعير متوقع.
// 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-text-to-video',
prompt: 'A cat playing with a ball of yarn on a sunny windowsill',
resolution: '720p',
duration: 8,
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
camera_fixed: false
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.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': 'seedance-v2.0-text-to-video',
'prompt': 'A cat playing with a ball of yarn on a sunny windowsill',
'resolution': '720p',
'duration': 8,
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'camera_fixed': False
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# 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-text-to-video",
"prompt": "A cat playing with a ball of yarn on a sunny windowsill",
"resolution": "720p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"camera_fixed": false
}'
# 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"
# 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)