
텍스트로 이미지 생성
텍스트 프롬프트로 AI 이미지 생성
Seedance 2.5 텍스트-투-비디오 API로 영상을 생성하세요. 안정적인 ByteDance 출력, 6가지 화면 비율, 4–30초 길이, 사운드, 720p 화질을 지원합니다. 영상 제작에 활용하세요.
ByteDance Seedance 2.5 텍스트-투-비디오 API는 자연어 프롬프트를 개발자와 크리에이티브 팀을 위한 완성도 높은 비디오 클립으로 변환합니다. 이 API는 Bestimage AI의 프로덕션 지원 워크플로에서 유연한 출력 품질, 조정 가능한 클립 길이, 폭넓은 형식 지원과 생성형 사운드를 결합합니다. 광고, 소셜 미디어, 제품 스토리텔링, 크리에이티브 프로토타이핑 및 신뢰할 수 있는 프롬프트 기반 생성이 필요한 확장형 비디오 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.
참고 프롬프트가 ByteDance의 콘텐츠 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 프롬프트에서 제한된 콘텐츠를 검토하고 수정한 후 다시 시도하세요.
Seedance 2.5 vs. Seedance 2.0 텍스트-투-비디오
두 모델 모두 프롬프트 기반 ByteDance 비디오 생성을 지원합니다. Seedance
2.5는 Bestimage AI의 프로덕션 사용을 위해 유연한 품질, 길이, 형식 및 생성형 사운드 제어를 갖춘 최신 워크플로를
제공합니다.
Seedance 2.5 vs. Veo 3.1 Fast 텍스트-투-비디오
Veo 3.1 Fast는 Google 비디오 모델
제품군 내에서 빠른 생성에 중점을 둡니다. Seedance 2.5는 폭넓은 화면비, 조정 가능한 클립 길이 및
통합 사운드 제어를 갖춘 ByteDance 비디오 생성을 제공합니다.
Seedance 2.5 vs. Kling 텍스트-투-비디오
Kling은 다양한 크리에이티브 시나리오에서 텍스트 기반 비디오 생성을 제공합니다.
Seedance 2.5는 Bestimage AI API 워크플로, 유연한 출력 설정 및 동일 요청 내 생성형
사운드 지원으로 차별화됩니다.
Seedance 2.5 vs. Sora (OpenAI)
Sora는 폭넓은 시네마틱 비디오 제작을 지향합니다. Seedance 2.5는
숏폼 광고, 소셜, 커머스 및 자동화 콘텐츠 워크플로를 구축하는 개발자를 위한 특화된 API 옵션을 제공합니다.
Seedance 2.5 vs. Runway 비디오 생성
Runway는 생성 기능과 인터랙티브 크리에이티브 제품군을 결합합니다. Seedance
2.5 텍스트-투-비디오 API는 프로그래밍 방식 통합, 반복 가능한 요청 제어 및 확장형 비디오
제작을 위해 설계되었습니다.
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 창작 도구를 살펴본 다음, Best Image AI의 프로덕션용 모델 API로 성공적인 아이디어를 확장하세요. Best Image AI는 모든 모델을 위한 통합 API 계층을 제공하여 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있도록 합니다.
// 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)