
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
สร้างวิดีโอด้วยข้อมูลอ้างอิงอย่างรวดเร็วด้วย Seedance 2.0 Fast API ใช้การรองรับมนุษย์สมจริง เสียงในตัว อัตราส่วนที่ยืดหยุ่น และเอาต์พุตที่เสถียร
API ByteDance Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video มอบการสร้างวิดีโอโดยใช้สื่ออ้างอิงในราคาที่คุ้มค่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ งานสร้างสรรค์ที่รวดเร็วบน Best Image AI การผสานรวม API ปัจจุบันรองรับพรอมต์ข้อความพร้อมรูปภาพหรือ วิดีโออ้างอิงอย่างน้อยหนึ่งรายการ รวมถึงรูปภาพ วิดีโอ และเสียงอ้างอิงเพิ่มเติมที่ไม่บังคับ รองรับเอาต์พุต 480p และ 720p ระยะเวลา ที่กำหนดค่าได้ อัตราส่วนภาพหลายแบบ และการตั้งค่าเสียงที่สร้างขึ้นซึ่งเลือกใช้ได้
หมายเหตุ ต้องมีรูปภาพหรือวิดีโออ้างอิงอย่างน้อยหนึ่งรายการ ไม่สามารถใช้เสียงเพียงอย่างเดียวเป็นอินพุตอ้างอิงเพียงรายการเดียวได้ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์และสื่ออ้างอิงของคุณเป็นไปตามหลักเกณฑ์ความปลอดภัยของเนื้อหา ByteDance
Seedance V2.0 Fast เทียบกับ Seedance V2.0 Standard Reference-to-Video ทั้งสองรุ่นมีประเภทสื่ออ้างอิง และการควบคุมหลักเหมือนกันบน Best Image AI รุ่น Fast ใช้ระดับเอาต์พุต 480p และ 720p ส่วนรุ่นมาตรฐานยัง มีตัวเลือก 1080p และ 4K
Seedance V2.0 Fast เทียบกับ Seedance V2.0 Fast Text-to-Video Fast Text-to-Video ทำงานจากพรอมต์ข้อความ ส่วน Fast Reference-to-Video เพิ่มอินพุตรูปภาพ วิดีโอ และเสียงที่ไม่บังคับซึ่งรองรับ พร้อมการกล่าวถึงสื่อในพรอมต์
Seedance V2.0 Fast เทียบกับ Wan 2.7 Reference-to-Video API ทั้งสองรองรับรูปภาพและวิดีโออ้างอิง โดย Wan 2.7 มีการควบคุมพรอมต์เชิงลบและ seed เพิ่มเติม ขณะที่ Seedance V2.0 Fast รองรับเสียงอ้างอิงที่ไม่บังคับ หลายรายการและปุ่มเปิดปิดเสียงที่สร้างขึ้น
Seedance V2.0 Fast เทียบกับ Vidu Q3 Reference-to-Video Vidu Q3 Reference-to-Video ใช้รูปภาพอ้างอิงในการกำหนดค่า Best Image AI ปัจจุบัน ส่วน Seedance V2.0 Fast ยังรองรับวิดีโออ้างอิงและเสียงอ้างอิงที่ไม่บังคับ
Seedance V2.0 Fast เทียบกับ Runway Video Tools Runway มีชุดเครื่องมือสร้างสรรค์แบบโต้ตอบที่ครอบคลุมกว่า Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video มอบเวิร์กโฟลว์ API ที่มุ่งเน้นพรอมต์ การอัปโหลดสื่ออ้างอิงที่รองรับ การตั้งค่าเอาต์พุต ที่มีประสิทธิภาพ และเสียงที่สร้างขึ้น
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ด้วย AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ แล้วขยายแนวคิดที่ประสบความสำเร็จด้วย API โมเดลที่พร้อมใช้งานจริงจาก Best Image AI โดย Best Image AI มีชั้น API แบบรวมสำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้และขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย

สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ

สร้างรูปภาพ AI จากรูปภาพและพรอมต์ข้อความ

สร้างวิดีโอ AI จากพรอมต์ข้อความ

ทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอ AI

สร้างรูปภาพและวิดีโอ AI ในพื้นที่ทำงานเดียว

สร้างวิดีโอที่สอดคล้องกันจากสื่ออ้างอิง

สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพและวิดีโอ AI แบบภาพบนแคนวาสไร้ขอบเขต
// 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-fast-reference-to-video',
prompt: 'Use image one for the subject, follow the movement from video one, and use audio one for the atmosphere',
resolution: '720p',
duration: 8,
aspect_ratio: '9:16',
sound: true,
images: ['https://example.com/subject-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/atmosphere-reference.mp3']
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
// Placeholder numbering is 1-based for each media array:
// <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]
// <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
const mediaReferenceResponse = 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-fast-reference-to-video',
prompt: 'Have the dancer from <<<image_1>>> perform the movement from <<<video_1>>> on the stage in <<<image_2>>>, using the rhythm from <<<audio_1>>>',
resolution: '720p',
duration: 10,
aspect_ratio: '9:16',
sound: true,
images: [
'https://example.com/dancer-reference.jpg',
'https://example.com/stage-reference.jpg'
],
videos: ['https://example.com/dance-movement-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/rhythm-reference.mp3']
})
});
const { data: mediaReferenceData } = await mediaReferenceResponse.json();
const mediaReferenceTaskId = mediaReferenceData.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': ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: [],
: [],
: []
}
)
result = response.json()
task_id = result[][]
media_reference_response = requests.post(
,
headers={
: ,
:
},
json={
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: [
,
],
: [],
: []
}
)
media_reference_result = media_reference_response.json()
media_reference_task_id = media_reference_result[][]
# 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-fast-reference-to-video",
"prompt": "Use image one for the subject, follow the movement from video one, and use audio one for the atmosphere",
"resolution": "720p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "9:16",
"sound": true,
"images": ["https://example.com/subject-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/atmosphere-reference.mp3"]
}'
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based for each media array:
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H \
-H \
-d
# 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)
# 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"