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

Seedance 2.0 API로 텍스트에서 영상을 생성하세요. 실제 인물 장면, 인물 지원, 카메라 제어, 유연한 비율, 안정적인 출력을 바탕으로 숏폼 영상, 광고 콘셉트, 스토리형 콘텐츠 제작에 활용할 수 있습니다.

Text to Video

전문가용 Seedance V2.0 텍스트-투-비디오 API (ByteDance 멀티모달 비디오 생성)

ByteDance Seedance V2.0 텍스트-투-비디오 API는 개발자와 크리에이티브 팀을 위한 프로덕션급 AI 비디오 생성 서비스를 제공합니다. 이 고급 텍스트-투-비디오 API 통합을 통해 텍스트 설명을 480p 및 720p 해상도, 4~15초 길이의 고품질 비디오 클립으로 변환할 수 있습니다. ByteDance의 Dual-Branch Diffusion Transformer 아키텍처를 기반으로 구축된 Seedance V2.0 모델은 네이티브 오디오 동기화와 유연한 크리에이티브 컨트롤을 결합하며, API는 Best Image AI에서 선택적 오디오 효과 및 카메라 컨트롤을 지원하는 전문 워크플로우를 위한 안정적인 통합을 제공합니다.

Seedance V2.0 텍스트-투-비디오 API 주요 기능

Seedance V2.0 vs. Seedance 1.5 Pro 텍스트-투-비디오 Seedance 1.5 Pro는 최대 볼륨에 최적화된 초저가 요금을 제공합니다. Seedance V2.0 텍스트-투-비디오 API는 네이티브 오디오 생성, 최대 15초 길이 지원, 더 높은 720p 해상도 등급, Dual-Branch Diffusion Transformer 아키텍처를 추가하여 전문 프로덕션 워크플로우를 위한 시각 품질과 멀티모달 일관성을 크게 향상시킵니다.
Seedance V2.0 vs. Kling 3.0 텍스트-투-비디오 Kling 3.0은 인체 모션 합성과 캐릭터 애니메이션에 강점이 있습니다. Seedance V2.0 텍스트-투-비디오 API는 단일 패스 네이티브 오디오 생성, 더 광범위한 화면 비율 지원 (21:9 울트라와이드 포함 6가지 형식), 선택적 고정 카메라 제어, 경쟁력 있는 초당 요금으로 차별화되어 다양한 콘텐츠 유형에 다재다능한 선택입니다.
Seedance V2.0 vs. Sora (OpenAI) Sora는 확장된 길이 기능과 고해상도 출력을 제공합니다. Seedance V2.0 API는 네이티브 멀티모달 오디오-비디오 생성, 6가지 화면 비율 옵션, 선택적 카메라 제어, 더 접근하기 쉬운 API 요금을 제공하여 프리미엄 비용 없이 통합 오디오-비주얼 출력이 필요한 개발자에게 이상적입니다.
Seedance V2.0 vs. Veo 3.1 Fast 텍스트-투-비디오 Veo 3.1 Fast는 Google DeepMind의 아키텍처를 활용하여 빠른 생성을 제공합니다. Seedance V2.0 텍스트-투-비디오 API는 네이티브 오디오 동기화, 최대 15초 길이, 더 광범위한 화면 비율 커버리지, 선택적 고정 카메라 모드로 대응하여 프로덕션급 워크플로우를 위한 더 완전한 멀티모달 솔루션을 제공합니다.
Seedance V2.0 vs. Runway Gen-3 Alpha Runway Gen-3 Alpha는 강력한 크리에이티브 컨트롤과 예술적 유연성을 제공합니다. Seedance V2.0 API는 네이티브 오디오 생성, 6가지 화면 비율 형식, 최대 15초의 확장된 길이, 예측 가능한 요금의 프로그래밍 방식 API 액세스를 제공하여 대규모 통합 오디오-비주얼 프로덕션이 필요한 개발자에게 더 우수합니다.

API 예제

제출 예제

// 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-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,
    camera_fixed: false
  })
});

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

폴링 예제

// 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, ));
}

제출 예제

# 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-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,
        'camera_fixed': False
    }
)

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

폴링 예제

제출 예제

# 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-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,
    "camera_fixed": false
  }'

폴링 예제

# 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)

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