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ByteDance/seedance-v2.0-image-to-video

Seedance 2.0 API で画像をアニメーション化。視覚的な忠実度、内蔵サウンド、柔軟なモーション、安定出力でリアルな人物動画を作成し、商品紹介やSNS動画にも活用できます。静止した参照画像を自然な動きのあるコンテンツへ変換し、ビジュアルストーリーや投稿用動画の制作効率を高めます。

Image to Video

プロフェッショナル向け Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API（ByteDance マルチモーダル動画アニメーション）

ByteDance Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API は、開発者とクリエイティブチームのためのプロダクションレベルの AI 動画アニメーションサービスを提供します。この高度な画像-to-ビデオ API 統合により、静止画像を 480p および 720p 解像度、4〜15 秒の高品質なアニメーション動画クリップに変換できます。ByteDance の Dual-Branch Diffusion Transformer アーキテクチャを基盤に構築された Seedance V2.0 モデルは、コンテキスト認識モーション合成とオプションのカメラコントロールを組み合わせており、API は Best Image AI 上でプロフェッショナルなアニメーションワークフロー向けの安定した統合を提供します。

Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API の主な機能

コンテキスト認識モーション合成： Seedance V2.0 モデルは入力画像を分析し、視覚スタイル、オブジェクトの関係、シーンの一貫性を保持した自然で物理的に一貫したモーションを生成し、API を通じてプロフェッショナルなアニメーション品質を提供します。
Dual-Branch Diffusion Transformer アーキテクチャ： Seedance V2.0 は ByteDance の高度なアーキテクチャを活用して優れた時間的一貫性を実現し、アニメーションシーケンス全体にわたってスムーズなフレーム遷移と安定したオブジェクト追跡を保証します。
柔軟な解像度オプション： コスト効率の高い大量アニメーション向けの 480p と、プレミアムな視覚品質向けの 720p から選択でき、どちらも同じ API 統合を通じて予測可能な秒単位の料金で提供されます。
精密な長さ制御： 画像を 4〜15 秒の動画クリップにアニメーション化し、正確な長さ設定で多様なコンテンツ要件に対してきめ細かいクリップ長のコントロールを提供します。
オプションの固定カメラモード： Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API を通じてカメラ位置を固定し、安定した静的ショットのアニメーションを実現します。製品ショーケース、ポートレートアニメーション、制御されたシーン生成に最適です。
幅広いアスペクト比対応： API は 21:9 ウルトラワイド、16:9 横向き、9:16 縦向き、1:1 正方形、4:3 標準、3:4 縦向きを含む 6 種類のアスペクト比をサポートし、多様な入力画像形式とプラットフォーム要件に適応します。
高い視覚的忠実度の維持： Seedance V2.0 モデルはアニメーション全体を通じて元の画像のカラーパレット、照明条件、芸術的スタイルを維持し、ブランドに一貫した視覚的に整合性のある出力を保証します。

Seedance V2.0 vs. Seedance 1.5 Pro 画像-to-ビデオ Seedance 1.5 Pro は最大ボリューム向けの超低価格を提供します。Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API は Dual-Branch Diffusion Transformer アーキテクチャ、最大 15 秒の長さサポート、より高い 720p 解像度ティア、オプションの固定カメラコントロールを追加し、プロフェッショナルなアニメーションワークフロー向けにモーション品質と視覚的忠実度を大幅に向上させます。
Seedance V2.0 vs. Kling 3.0 画像-to-ビデオ Kling 3.0 は人体モーション合成とキャラクターアニメーションに強みがあります。Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API はより幅広いアスペクト比サポート（21:9 ウルトラワイドを含む 6 種類）、オプションの固定カメラコントロール、最大 15 秒の長さ、競争力のある 120 クレジット/秒の料金で差別化され、多様なアニメーションシナリオに対して多用途です。
Seedance V2.0 vs. Runway Gen-3 画像-to-ビデオ Runway Gen-3 は強力なクリエイティブな柔軟性と芸術的なコントロールを提供します。Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API はより幅広いアスペクト比カバレッジ、オプションの固定カメラモード、最大 15 秒の拡張された長さ、予測可能な秒単位の料金を提供し、スケーラブルでコスト効率の高い画像アニメーションを必要とする開発者にとってより優れた選択肢です。
Seedance V2.0 vs. Veo 3.1 Fast 画像-to-ビデオ Veo 3.1 Fast は Google DeepMind のアーキテクチャを活用して高速アニメーションを提供します。Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API はより幅広いアスペクト比サポート（6 種類 vs. 2 種類）、最大 15 秒の長さ、オプションの固定カメラコントロール、より低い秒単位料金で対抗し、多様なコンテンツ制作ニーズに対してより大きな柔軟性を提供します。
Seedance V2.0 vs. Pika 画像-to-ビデオ Pika はスタイル化されたアニメーションとユーザーフレンドリーなインターフェースに優れています。Seedance V2.0 画像-to-ビデオ API はプログラマティックアクセス、6 種類のアスペクト比形式、最大 15 秒の拡張された長さ、オプションのカメラコントロール、予測可能な料金を提供し、運用オーバーヘッドなしでスケーラブルなプロダクション対応の画像アニメーションを必要とする開発者に最適です。

API 例

送信例

// 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-image-to-video',
    prompt: 'Gentle camera push-in; leaves rustle softly in the breeze',
    resolution: '720p',
    duration: 8,
    aspect_ratio: '16:9',
    sound: true,
    camera_fixed: false,
    image_url: 'https://example.com/first-frame.jpg',
    image_end_url: 'https://example.com/last-frame.jpg'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

ポーリング例

// 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, ));
}

送信例

# 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-image-to-video',
        'prompt': 'Gentle camera push-in; leaves rustle softly in the breeze',
        'resolution': '720p',
        'duration': 8,
        'aspect_ratio': '16:9',
        'sound': True,
        'camera_fixed': False,
        'image_url': 'https://example.com/first-frame.jpg',
        'image_end_url': 'https://example.com/last-frame.jpg'
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

送信例

# 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-image-to-video",
    "prompt": "Gentle camera push-in; leaves rustle softly in the breeze",
    "resolution": "720p",
    "duration": 8,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "sound": true,
    "camera_fixed": false,
    "image_url": "https://example.com/first-frame.jpg",
    "image_end_url": "https://example.com/last-frame.jpg"
  }'

ポーリング例

# 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"

ポーリング例

# 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)

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