使用由 ByteDance 提供支持的 Seedance 2.5 文生视频 API 生成电影感视频。支持稳定输出、六种宽高比、4–30 秒时长、声音和高质量视频生成。支持 480p/720p 清晰度。
字节跳动 Seedance 2.5 文生视频 API 可将自然语言提示词转化为精致的视频片段，适合开发者和 创意团队使用。该 API 在 Bestimage AI 上的生产级工作流中整合了灵活的输出质量、可调节的片段时长、广泛的格式支持以及生成式 音效。它专为广告、社交媒体、产品叙事、 创意原型设计，以及需要可靠提示词视频生成能力的可扩展视频应用而打造。
注意 请确保提示词符合字节跳动的内容安全准则。如果发生错误，请检查提示词中是否包含 受限制内容，进行调整后重试。
Seedance 2.5 与 Seedance 2.0 文生视频对比
两款模型均支持由提示词驱动的字节跳动视频生成。Seedance
2.5 提供当前工作流，具备灵活的画质、时长、格式和生成式音效控制，适合在 Bestimage AI 上投入生产
使用。
Seedance 2.5 与 Veo 3.1 Fast 文生视频对比
Veo 3.1 Fast 专注于在 Google 视频模型
系列中实现快速生成。Seedance 2.5 提供字节跳动视频生成能力，覆盖广泛的宽高比、可调节的片段时长和
集成式音效控制。
Seedance 2.5 与 Kling 文生视频对比
Kling 为多种创意场景提供文本驱动的视频生成能力。
Seedance 2.5 凭借 Bestimage AI API 工作流、灵活的输出设置，以及在同一请求中支持生成式
音效而形成差异化优势。
Seedance 2.5 与 Sora (OpenAI) 对比
Sora 定位于广泛的电影化视频创作。Seedance 2.5 提供一款
专注的 API 方案，面向构建短视频广告、社交、电商和自动化内容工作流的开发者。
Seedance 2.5 与 Runway 视频生成对比
Runway 将生成能力与交互式创意套件相结合。Seedance
2.5 文生视频 API 专为程序化集成、可重复的请求控制和可扩展的视频
制作而设计。
// 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)