
Texto a imagen
Crea imágenes con IA a partir de prompts de texto
Prueba la API de Seedance 2.5 para referencia a vídeo de ByteDance con vídeo de entrada obligatorio, imágenes opcionales, duración de 4–30 segundos, sonido y salida 720p.
La API ByteDance Seedance 2.5 Reference-to-Video combina un vídeo de referencia obligatorio con recursos opcionales de imagen, audio y vídeos adicionales para orientar la generación de nuevos vídeos en Bestimage AI. Los desarrolladores y equipos creativos pueden usar referencias multimodales para comunicar la apariencia del sujeto, los productos, los entornos, el movimiento, el ritmo, el sonido y la dirección visual con mayor precisión que usando solo texto. Los controles flexibles de calidad, duración, relación de aspecto y sonido generado hacen que la API sea adecuada para contenido de marca, flujos de trabajo con personajes, narrativas de producto y sistemas creativos escalables.
Nota Se requiere al menos un vídeo de referencia. Las imágenes de referencia son opcionales y pueden omitirse cuando se proporciona un vídeo; el audio o las imágenes por sí solos no pueden sustituir la entrada de vídeo obligatoria. Asegúrate de que todos los prompts y medios cumplan las directrices de seguridad de contenido de ByteDance.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Seedance 2.5 Text-to-Video
Text-to-Video genera contenido únicamente a partir de indicaciones
escritas. Reference-to-Video añade orientación obligatoria mediante vídeo, además de imágenes y audio opcionales, para flujos de trabajo que requieren un control más
concreto del movimiento, la apariencia, la sincronización o el estilo.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Seedance 2.5 Image-to-Video
Image-to-Video anima un primer fotograma obligatorio y
puede usar un fotograma final opcional. Reference-to-Video parte de material de vídeo obligatorio y puede combinarlo con recursos opcionales de
imagen y audio para ofrecer una dirección multimodal más amplia.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Wan Reference-to-Video
Ambos enfoques usan los medios subidos para orientar
la generación de nuevos vídeos. Seedance 2.5 proporciona un flujo de trabajo con vídeo obligatorio, referencias opcionales de varias imágenes y audio, además de
controles de salida flexibles mediante Bestimage AI.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Vidu Reference-to-Video
Vidu ofrece creación de vídeos basada en referencias para mantener la coherencia
visual. Seedance 2.5 se diferencia mediante la orientación obligatoria por vídeo y la capacidad de combinar referencias opcionales de imagen y
audio en una sola solicitud.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. herramientas de vídeo de Runway
Runway proporciona un amplio conjunto de creación interactiva.
La API Seedance 2.5 Reference-to-Video ofrece un flujo de trabajo programático específico para entradas de medios multimodales, dirección de referencias basada en
prompts y generación escalable.
Explora varias herramientas de creación con IA para agilizar flujos de trabajo de imagen y video en el navegador y, después, amplía las ideas que funcionan con las API de modelos de Best Image AI listas para producción. Best Image AI ofrece una capa de API unificada para todos los modelos, lo que facilita el uso y la ampliación de tus flujos de trabajo.

Crea imágenes con IA a partir de prompts de texto

Crea imágenes con IA a partir de imágenes y prompts de texto

Crea videos con IA a partir de prompts de texto

Anima imágenes y conviértelas en videos con IA

Crea imágenes y videos con IA en un espacio de trabajo unificado

Crea videos coherentes a partir de contenido multimedia de referencia

Crea flujos visuales de imágenes y vídeos con IA en un lienzo infinito
// 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-v2.5-reference-to-video',
prompt: 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
resolution: '720p',
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-v2.5-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: '720p',
duration: 10,
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: [
'https://example.com/explorer-reference.jpg',
'https://example.com/environment-reference.png'
],
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-v2.5-reference-to-video",
"prompt": "Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere",
"resolution": "720p",
"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"