
مولد AI من النص إلى صورة
أنشئ صورًا مصقولة من المطالبات باستخدام نماذج صور AI رائدة، وإعدادات مرنة، وسير عمل سريع داخل المتصفح.
أنشئ فيديوهات موجهة بسرعة عبر Seedance 2.0 Fast Reference-to-Video API مع دعم إنشاء أشخاص واقعيين، وصوت مدمج، وزمن استجابة منخفض، ومخرجات مستقرة. اختبر مخرجات النموذج، قارن الجودة البصرية، ثم وسّع الأفكار الناجحة عبر سير عمل API مستقر للصور أو الفيديو أو الوسائط المتعددة للفرق.
// 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[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# 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-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']
}
)
result = response.json()
task_id = result['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]
media_reference_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-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']
}
)
media_reference_result = media_reference_response.json()
media_reference_task_id = media_reference_result['data']['task_id']
# 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 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:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]
# <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
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": "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"]
}'
# 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"
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
توفر واجهة ByteDance Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video إنشاء فيديو موجّه بالمراجع بتكلفة فعالة لسير عمل إبداعي سريع على Flaq AI. يقبل تكامل الواجهة الحالي مطالبة نصية مع صورة مرجعية واحدة أو فيديو مرجعي واحد على الأقل، بالإضافة إلى مراجع اختيارية إضافية من الصور والفيديو والصوت. وهو يدعم إخراجًا بدقة 480p و720p، ومدة قابلة للضبط، ونسب عرض إلى ارتفاع متعددة، وإعدادًا اختياريًا للصوت المُنشأ.
ملاحظة يلزم توفير صورة مرجعية واحدة أو فيديو مرجعي واحد على الأقل؛ ولا يمكن استخدام الصوت وحده بوصفه إدخال المرجع الوحيد. يُرجى التأكد من امتثال مطالباتك ووسائط المراجع لإرشادات ByteDance بشأن سلامة المحتوى.
Seedance V2.0 Fast مقابل Seedance V2.0 Standard Reference-to-Video يتيح كلا الإصدارين أنواع وسائط المراجع وعناصر التحكم الأساسية نفسها على Flaq AI. يستخدم إصدار Fast مستويي إخراج 480p و720p، بينما يتيح الإصدار القياسي أيضًا خياري 1080p و4K.
Seedance V2.0 Fast مقابل Seedance V2.0 Fast Text-to-Video يعمل Fast Text-to-Video انطلاقًا من مطالبة نصية. ويضيف Fast Reference-to-Video إدخالات الصور والفيديو والصوت الاختياري المدعومة إلى جانب الإشارة إلى الوسائط في المطالبة.
Seedance V2.0 Fast مقابل Wan 2.7 Reference-to-Video تقبل الواجهتان مراجع الصور والفيديو. ويتيح Wan 2.7 أيضًا عناصر للتحكم في المطالبة السلبية وseed، بينما يدعم Seedance V2.0 Fast عدة مراجع صوتية اختيارية ومفتاح تبديل للصوت المُنشأ.
Seedance V2.0 Fast مقابل Vidu Q3 Reference-to-Video يستخدم Vidu Q3 Reference-to-Video مراجع الصور في إعداد Flaq AI الحالي. ويقبل Seedance V2.0 Fast أيضًا مقاطع فيديو مرجعية وصوتًا مرجعيًا اختياريًا.
Seedance V2.0 Fast مقابل Runway Video Tools يقدم Runway مجموعة إنشاء تفاعلية أوسع. وتوفر واجهة Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video سير عمل مركزًا حول المطالبات ورفع المراجع المدعومة وإعدادات الإخراج الفعالة والصوت المُنشأ.
استكشف عدة أدوات إنشاء AI لسير عمل سريع للصور والفيديو داخل متصفحك، ثم وسّع الأفكار الناجحة باستخدام واجهات API لنماذج Flaq AI الجاهزة للإنتاج. يوفر Flaq AI طبقة API موحدة لكل النماذج، مما يسهل استخدام سير العمل وتوسيعه.

أنشئ صورًا مصقولة من المطالبات باستخدام نماذج صور AI رائدة، وإعدادات مرنة، وسير عمل سريع داخل المتصفح.

حمّل صورة مرجعية، ووجّه التعديلات بالمطالبات، وحوّل المرئيات للتصميم والتسويق والإنتاج الإبداعي.

حوّل أفكار المشاهد المكتوبة إلى فيديوهات AI قصيرة مع اختيار النموذج ومطالبات الحركة وتحكمات إنشاء عملية.

حوّل الصور المرجعية إلى مقاطع فيديو AI سلسة للمنتجات والبورتريهات والمنشورات الاجتماعية والمفاهيم الإبداعية.
واجهة برمجة التطبيقات Seedance 2.5 لمقاطع الفيديو السينمائية أصبحت الآن متاحة على Flaq AI، مما يمنح المبدعين والمطورين وصولًا مباشرًا إلى إنشاء الفيديوهات المعتمد على الأوامر النصية مع صوت اختياري، ونِسَب أبعاد مرنة، وإخراج بدقة 480p أو 720p، ومقاطع تتراوح مدتها من 4 إلى 30 ثانية.
واجهة برمجة التطبيقات المصغّرة Seedance 2.0 Mini قيد الترقّب للإطلاق. تعرّف على ما ينبغي على المطوّرين التحقّق منه، وكيف قد تُقارن بـ Seedance 2.0، ولماذا تساعد Flaq AI فرق واجهات برمجة التطبيقات على التخطيط.
استكشاف آفاق إصدار Seedance 2.5، وترقيات واجهة برمجة التطبيقات (API) المحتملة، ونقاط المقارنة مع Seedance 2.0، واختبارات المطالبات (Prompts)، وتخطيط سير عمل Flaq AI لبُنّاة الفيديو.