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

Seedance 2.0 Reference API でガイド付き動画を作成。動画参照、実人物サポート、柔軟な比率、安定出力により、動き、カメラ、スタイルの方向性をより扱いやすくできます。参照したい動き、人物表現、画面テンポを活かした短尺動画や広告素材の制作に適しています。

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プロフェッショナル向け Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API（ByteDance マルチリファレンス動画生成）

ByteDance Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API は、精密な視覚的一貫性制御を必要とする開発者とクリエイティブチームのためのプロフェッショナルレベルの AI 動画生成サービスを提供します。この高度なリファレンス-to-ビデオ API 統合により、最大 12 枚のリファレンス画像を使用してキャラクターの外観、環境スタイル、視覚的アイデンティティをガイドする 480p および 720p 解像度の高品質動画クリップを生成できます。ネイティブ音声同期を備えた 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、Best Image AI 上でブランド一貫性のあるキャラクター主導の動画制作のための比類のないマルチリファレンス忠実度を提供します。

Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API の主な機能

マルチリファレンス入力サポート： Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API は最大 12 枚のリファレンス画像を同時に受け入れ、一貫したブランド主導の動画生成のためにキャラクターの外観、オブジェクトのアイデンティティ、環境スタイルを精密に制御できます。
ネイティブ音声生成： Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API を通じて同期された音声付きの動画を直接生成し、単一の生成パスでネイティブなマルチモーダル音声・動画合成により完成度の高いプロダクション対応の出力を提供します。
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と視覚的整合性を実現し、生成されたシーケンス全体を通じてリファレンス被写体が安定して認識可能であることを保証します。
柔軟な解像度オプション： コスト効率の高い大量プロダクション向けの 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： Seedance V2.0 API を通じて 4〜15 秒の動画を正確な長さ設定で生成し、ショートフォームコンテンツ、ソーシャルメディアクリップ、ナラティブシーケンスをサポートします。
オプションの固定カメラモード： カメラ位置を固定して安定した静的ショットの構図を実現します。リファレンス-to-ビデオ API を通じた一貫したキャラクタープレゼンテーション、製品デモ、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、ほぼすべてのプラットフォームとコンテンツ要件に対応します。

Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ vs. Seedance V2.0 テキスト-to-ビデオ Seedance V2.0 テキスト-to-ビデオはテキストの説明のみから動画を生成します。Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API はマルチリファレンス画像入力（最大 12 枚）を追加し、精密な被写体外観制御と視覚的一貫性を可能にします。ブランド一貫性のあるキャラクター主導およびアイデンティティ特化の動画制作に最適な選択肢です。
Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ vs. Kling 3.0 リファレンス生成 Kling 3.0 は強力な人体モーション合成を備えたリファレンスベースの生成を提供します。Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API は最大 12 枚の同時リファレンス入力サポート、ネイティブ音声生成、6 種類のアスペクト比形式、最大 15 秒の長さで差別化され、複雑なマルチ要素リファレンスシナリオに対してより柔軟です。
Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ vs. Runway Gen-3 Custom Mode Runway Gen-3 Custom Mode はクリエイティブコントロールを備えた被写体主導の生成を提供します。Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API は最大 12 枚のリファレンス入力、ネイティブ音声同期、オプションの固定カメラコントロール、6 種類のアスペクト比形式を提供し、より包括的なマルチリファレンス動画制作機能を提供します。
Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ vs. Pika リファレンス生成 Pika はユーザーフレンドリーなインターフェースを備えたリファレンスベースのスタイライゼーションを提供します。Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API はプログラマティックアクセス、最大 12 枚のリファレンス入力、ネイティブ音声生成、最大 15 秒の長さ、予測可能な秒単位の料金を提供し、スケーラブルでアイデンティティ一貫性のある動画生成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 リファレンス-to-ビデオ vs. Luma Ray リファレンスモード Luma Ray は高速生成と被写体忠実度で知られています。Seedance V2.0 リファレンス-to-ビデオ API は優れたマルチリファレンス入力容量（最大 12 枚）、ネイティブ音声合成、6 種類のアスペクト比形式、インフラ管理不要で同等の忠実度を提供し、大規模なブランド一貫性のある動画パイプラインを構築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-reference-to-video',
    prompt: 'Cinematic product reveal with smooth motion matching the reference style',
    resolution: '720p',
    duration: 8,
    aspect_ratio: '16:9',
    sound: true,
    camera_fixed: false,
    audio_url: 'https://example.com/reference-audio.mp3',
    video_url: 'https://example.com/reference-video.mp4'
  })
});

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-reference-to-video',
        'prompt': 'Cinematic product reveal with smooth motion matching the reference style',
        'resolution': '720p',
        'duration': 8,
        'aspect_ratio': '16:9',
        'sound': True,
        'camera_fixed': False,
        'audio_url': 'https://example.com/reference-audio.mp3',
        'video_url': 'https://example.com/reference-video.mp4',
    }
)

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

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-reference-to-video",
    "prompt": "Cinematic product reveal with smooth motion matching the reference style",
    "resolution": "720p",
    "duration": 8,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "sound": true,
    "camera_fixed": false,
    "audio_url": "https://example.com/reference-audio.mp3",
    "video_url": "https://example.com/reference-video.mp4"
  }'

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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