Crea vídeos cinematográficos con Seedance 2.5 API de ByteDance: mínimo un vídeo de referencia, imágenes/audio opcionales, seis proporciones, 4–30 s, sonido y 480p/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.
// 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"