สร้างวิดีโอระดับภาพยนตร์ด้วย Seedance 2.5 Text-to-Video API จาก ByteDance: 4–30 วินาที 6 สัดส่วน เสียง 480p/720p เสถียร
API Seedance 2.5 แปลงข้อความเป็นวิดีโอของ ByteDance เปลี่ยนพรอมต์ภาษาธรรมชาติให้เป็นคลิปวิดีโอที่สวยงามสำหรับนักพัฒนาและ ทีมครีเอทีฟ API นี้รวมคุณภาพเอาต์พุตที่ยืดหยุ่น ความยาวคลิปที่ปรับได้ การรองรับรูปแบบที่หลากหลาย และเสียงที่สร้างขึ้น ไว้ในเวิร์กโฟลว์ที่พร้อมใช้งานจริงบน Bestimage AI ออกแบบมาสำหรับงานโฆษณา โซเชียลมีเดีย การเล่าเรื่องผลิตภัณฑ์ การสร้างต้นแบบเชิงสร้างสรรค์ และแอปพลิเคชันวิดีโอที่ปรับขนาดได้ซึ่งต้องการการสร้างจากพรอมต์ที่เชื่อถือได้
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่าพรอมต์ของคุณเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยของเนื้อหา ByteDance หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบพรอมต์ เพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ปรับแก้ แล้วลองอีกครั้ง
Seedance 2.5 เทียบกับ Seedance 2.0 แปลงข้อความเป็นวิดีโอ
ทั้งสองโมเดลรองรับการสร้างวิดีโอ ByteDance ที่ขับเคลื่อนด้วยพรอมต์ Seedance
2.5 มอบเวิร์กโฟลว์ปัจจุบันที่มีการควบคุมคุณภาพ ระยะเวลา รูปแบบ และเสียงที่สร้างขึ้นอย่างยืดหยุ่นสำหรับการใช้งานจริง
บน Bestimage AI
Seedance 2.5 เทียบกับ Veo 3.1 Fast แปลงข้อความเป็นวิดีโอ
Veo 3.1 Fast มุ่งเน้นการสร้างอย่างรวดเร็วภายในตระกูลโมเดลวิดีโอของ Google
Seedance 2.5 นำเสนอการสร้างวิดีโอ ByteDance ที่รองรับอัตราส่วนภาพหลากหลาย ความยาวคลิปที่ปรับได้ และ
การควบคุมเสียงแบบผสานรวม
Seedance 2.5 เทียบกับ Kling แปลงข้อความเป็นวิดีโอ
Kling ให้บริการสร้างวิดีโอจากข้อความในสถานการณ์เชิงสร้างสรรค์ที่หลากหลาย
Seedance 2.5 แตกต่างด้วยเวิร์กโฟลว์ API ของ Bestimage AI การตั้งค่าเอาต์พุตที่ยืดหยุ่น และการรองรับเสียงที่สร้างขึ้น
ภายในคำขอเดียวกัน
Seedance 2.5 เทียบกับ Sora (OpenAI)
Sora วางตำแหน่งด้านการสร้างวิดีโอแบบภาพยนตร์ในวงกว้าง Seedance 2.5 มอบ
ตัวเลือก API ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับนักพัฒนาที่สร้างเวิร์กโฟลว์โฆษณาวิดีโอสั้น โซเชียล คอมเมิร์ซ และเนื้อหาอัตโนมัติ
Seedance 2.5 เทียบกับการสร้างวิดีโอของ Runway
Runway รวมการสร้างเข้ากับชุดเครื่องมือครีเอทีฟแบบอินเทอร์แอกทีฟ ส่วน API Seedance
2.5 แปลงข้อความเป็นวิดีโอออกแบบมาสำหรับการผสานรวมแบบเป็นโปรแกรม การควบคุมคำขอที่ทำซ้ำได้ และการผลิตวิดีโอ
ที่ปรับขนาดได้
// 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)