使用由 ByteDance 提供支持的 Seedance 2.5 图生视频 API 让图像动起来。支持必填的首帧、可选的尾帧、4–30 秒时长、声音和高质量输出。支持 480p/720p 清晰度。
字节跳动 Seedance 2.5 图生视频 API 可将必需的首帧图像转化为精致的视频片段，适合 开发者和创意团队使用。可选的尾帧能够引导镜头如何结束，而灵活的画质、 时长和生成式音效控制则为 Bestimage AI 上的生产工作流提供支持。该 API 适用于产品动画、 品牌内容、社交视频、角色动态和自动化创意应用。
注意 首帧图像为必需项。尾帧为可选项，且该模型不提供宽高比控制。 请确保图像和提示词符合字节跳动的内容安全准则。
Seedance 2.5 与 Seedance 2.0 图生视频对比
两款模型均通过字节跳动视频生成技术为源图制作动画。
Seedance 2.5 提供首帧输入、可选的尾帧引导、灵活的输出画质和时长，以及
当前 Bestimage AI 工作流中的生成式音效控制。
Seedance 2.5 与 Veo 3.1 Fast 图生视频对比
Veo 3.1 Fast 在 Google 模型系列中提供快速动画能力。
Seedance 2.5 提供字节跳动替代方案，支持可选的尾帧引导和集成式音效控制，适用于
以图像为基础的生产工作流。
Seedance 2.5 与 Kling 图生视频对比
Kling 支持由图像驱动的角色与场景动画。Seedance 2.5
通过专注的 Bestimage AI API 工作流形成差异化优势，提供清晰的首帧、可选尾帧、时长、画质
和音效控制。
Seedance 2.5 与 Runway 图生视频对比
Runway 将图像动画与交互式编辑工具相结合。Seedance
2.5 图生视频 API 专为可重复的程序化请求，以及可扩展地集成到产品和
自动化流程中而打造。
Seedance 2.5 与 Pika 图生视频对比
Pika 提供面向创作者的图像动画体验。Seedance 2.5
为产品、社交、品牌和角色动画提供面向开发者的 API，并支持可选的终点引导。
// 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-image-to-video',
prompt: 'Gentle camera push-in; leaves rustle softly in the breeze',
resolution: '720p',
duration: 8,
sound: true,
image_url: 'https://example.com/first-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/last-frame.jpg'
})
});
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-image-to-video',
'prompt': 'Gentle camera push-in; leaves rustle softly in the breeze',
'resolution': '720p',
'duration': 8,
'sound': True,
'image_url': 'https://example.com/first-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/last-frame.jpg'
}
)
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-image-to-video",
"prompt": "Gentle camera push-in; leaves rustle softly in the breeze",
"resolution": "720p",
"duration": 8,
"sound": true,
"image_url": "https://example.com/first-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/last-frame.jpg"
}'
# 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)