สร้างวิดีโอแบบมีแนวทางด้วย Seedance 2.0 Reference API ใช้วิดีโออ้างอิง การรองรับมนุษย์จริง อัตราส่วนที่ยืดหยุ่น และเอาต์พุตที่เสถียร
ByteDance Seedance V2.0 Reference-to-Video API มอบการสร้างวิดีโอด้วย AI ระดับมืออาชีพสำหรับนักพัฒนาและทีมครีเอทีฟที่ต้องการใช้วิดีโอต้นทางเป็นแนวทางอย่างแม่นยำ การผสาน reference-to-video API ขั้นสูงนี้ช่วยสร้างคลิปวิดีโอคุณภาพสูงที่ความละเอียด 480p และ 720p โดยใช้ reference video พร้อม prompt guidance สร้างบนสถาปัตยกรรม Dual-Branch Diffusion Transformer ของ ByteDance โมเดล Seedance V2.0 ให้การถ่ายโอนการเคลื่อนไหวที่เสถียรและรองรับ audio input แบบเลือกใช้ได้สำหรับ video production workflows ระดับมืออาชีพบน Best Image AI
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่า reference video, เสียงแบบเลือกใช้ได้ และ prompts ของคุณเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยด้านคอนเทนต์ของ ByteDance หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบคอนเทนต์เพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ปรับแก้ แล้วลองอีกครั้ง
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. Seedance V2.0 Text-to-Video Seedance V2.0 Text-to-Video สร้างวิดีโอจากคำอธิบายข้อความเพียงอย่างเดียว Seedance V2.0 Reference-to-Video API เพิ่มอินพุต reference video เพื่อให้ motion แบบ source-guided และ visual continuity แข็งแรงขึ้น
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. Kling 3.0 Reference Generation Kling 3.0 ให้การสร้างแบบ reference-based พร้อมการสังเคราะห์การเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่แข็งแรง Seedance V2.0 Reference-to-Video API แตกต่างด้วยอินพุต reference video, รองรับ audio URL แบบเลือกใช้ได้, 6 รูปแบบอัตราส่วนภาพ และความยาว 15 วินาที
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. Runway Gen-3 Custom Mode Runway Gen-3 Custom Mode ให้การสร้างแบบ subject-driven พร้อมการควบคุมเชิงสร้างสรรค์ Seedance V2.0 Reference-to-Video API ให้ reference video guidance, รองรับ audio URL แบบเลือกใช้ได้, การควบคุมกล้องนิ่งแบบเลือกใช้ได้ และ 6 รูปแบบอัตราส่วนภาพ
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. Pika Reference Generation Pika ให้การ stylization แบบ reference-based พร้อมอินเทอร์เฟซที่ใช้ง่าย Seedance V2.0 Reference-to-Video API ให้การเข้าถึงแบบ programmatic, reference video guidance, รองรับ audio URL แบบเลือกใช้ได้ และความยาว 15 วินาที
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. Luma Ray Reference Mode Luma Ray เป็นที่รู้จักเรื่องการสร้างที่รวดเร็วและ subject fidelity Seedance V2.0 Reference-to-Video API ให้ fidelity ที่เทียบเคียงได้พร้อม reference video guidance, รองรับ audio URL แบบเลือกใช้ได้ และ 6 รูปแบบอัตราส่วนภาพ
// 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;
// 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-v2.0-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'][]
# 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"
}'
# 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)