ByteDance提供のSeedance 2.5 Text-to-Video APIでシネマティックな動画を生成。安定した出力、6種類のアスペクト比、4–30秒の長さ、サウンド、高品質な動画生成に対応します。
ByteDance Seedance 2.5 Text-to-Video API は、自然言語のプロンプトを洗練された動画クリップに変換し、開発者や クリエイティブチームに提供します。この API は、柔軟な出力品質、調整可能なクリップ時間、幅広い形式への対応、生成 サウンドを、Bestimage AI 上の本番環境対応ワークフローに統合します。広告、ソーシャルメディア、商品ストーリーテリング、 クリエイティブなプロトタイピング、そして信頼性の高いプロンプトベース生成を必要とする拡張可能な動画アプリケーション向けです。
注記 プロンプトが ByteDance のコンテンツ安全ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、プロンプトに 制限対象のコンテンツがないか確認し、調整してからもう一度お試しください。
Seedance 2.5 と Seedance 2.0 Text-to-Video の比較
どちらのモデルも、プロンプト駆動の ByteDance 動画生成に対応しています。Seedance
2.5 は、Bestimage AI での本番利用に向け、品質、時間、形式、生成サウンドを柔軟に制御できる最新のワークフローを
提供します。
Seedance 2.5 と Veo 3.1 Fast Text-to-Video の比較
Veo 3.1 Fast は、Google の動画モデル
ファミリーにおける高速生成に重点を置いています。Seedance 2.5 は、幅広いアスペクト比、調整可能なクリップ時間、
統合されたサウンド制御を備えた ByteDance の動画生成を提供します。
Seedance 2.5 と Kling Text-to-Video の比較
Kling は、さまざまなクリエイティブシナリオでテキスト駆動の動画生成を提供します。
Seedance 2.5 は、Bestimage AI API ワークフロー、柔軟な出力設定、同一リクエスト内での生成
サウンド対応によって差別化されています。
Seedance 2.5 と Sora(OpenAI)の比較
Sora は、幅広いシネマティック動画制作を軸に位置付けられています。Seedance 2.5 は、
短編の広告、ソーシャル、コマース、自動コンテンツのワークフローを構築する開発者向けに、特化した API を提供します。
Seedance 2.5 と Runway Video Generation の比較
Runway は、生成機能とインタラクティブなクリエイティブスイートを組み合わせています。Seedance
2.5 Text-to-Video API は、プログラムによる統合、再現可能なリクエスト制御、拡張可能な動画
制作のために設計されています。
// 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-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
})
});
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-v2.5-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
}
)
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-v2.5-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
}'
# 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)