
텍스트를 이미지로
텍스트 프롬프트에서 AI 이미지 만들기
Seedance 2.0 Fast 레퍼런스-동영상 API의 사운드 합성 내장 동영상 생성 기능으로, 사실적인 인물 생성을 지원하며 경쟁력 있는 비용으로 초저지연과 안정적인 성능을 제공합니다. 빠른 처리와 일관된 결과가 필요한 대형 프로젝트에 적합합니다. 개발자와 팀이 이미지, 동영상 또는 멀티모달 생성 흐름에 쉽게 연동할 수 있습니다.
// 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"
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
ByteDance Seedance V2.0 Fast 참조 기반 동영상 API는 Flaq AI에서 신속한 크리에이티브 워크플로를 위한 비용 효율적인 참조 기반 동영상 생성을 제공합니다. 현재 API 통합은 텍스트 프롬프트와 최소 하나의 참조 이미지 또는 동영상을 입력받으며, 이미지, 동영상, 오디오 참조를 선택적으로 추가할 수 있습니다. 480p 및 720p 출력, 설정 가능한 길이, 다양한 화면 비율, 선택적 생성 사운드 설정을 지원합니다.
참고 최소 하나의 참조 이미지 또는 동영상이 필요하며, 오디오만 유일한 참조 입력으로 사용할 수 없습니다. 프롬프트와 참조 미디어가 ByteDance의 콘텐츠 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요.
Seedance V2.0 Fast와 Seedance V2.0 Standard 참조 기반 동영상 두 버전 모두 Flaq AI에서 동일한 참조 미디어 유형과 핵심 제어 항목을 제공합니다. Fast 버전은 480p 및 720p 출력 옵션을 사용하며, 표준 버전은 1080p 및 4K 옵션도 제공합니다.
Seedance V2.0 Fast와 Seedance V2.0 Fast 텍스트 기반 동영상 Fast 텍스트 기반 동영상은 텍스트 프롬프트로 작동합니다. Fast 참조 기반 동영상에는 지원되는 이미지, 동영상, 선택적 오디오 입력과 프롬프트 기반 미디어 언급이 추가됩니다.
Seedance V2.0 Fast와 Wan 2.7 참조 기반 동영상 두 API 모두 이미지 및 동영상 참조를 입력받습니다. Wan 2.7은 네거티브 프롬프트와 시드 제어도 제공하며, Seedance V2.0 Fast는 여러 선택적 오디오 참조와 생성 사운드 전환을 지원합니다.
Seedance V2.0 Fast와 Vidu Q3 참조 기반 동영상 현재 Flaq AI 설정에서 Vidu Q3 참조 기반 동영상은 이미지 참조를 사용합니다. Seedance V2.0 Fast는 참조 동영상과 선택적 참조 오디오도 입력받습니다.
Seedance V2.0 Fast와 Runway 동영상 도구 Runway는 더 광범위한 대화형 제작 도구 모음을 제공합니다. Seedance V2.0 Fast 참조 기반 동영상은 프롬프트, 지원되는 참조 업로드, 효율적인 출력 설정 및 생성 사운드에 초점을 맞춘 API 워크플로를 제공합니다.
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 제작 도구를 살펴본 뒤, 성공한 아이디어를 Flaq AI의 프로덕션 준비 모델 API로 확장하세요. Flaq AI는 모든 모델을 위한 통합 API 레이어를 제공해 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있게 합니다.
시네마틱 비디오를 위한 Seedance 2.5 API가 이제 Flaq AI에서 정식 출시되어, 크리에이터와 개발자가 선택적 사운드, 유연한 화면 비율, 480p 또는 720p 출력, 그리고 4초에서 30초 길이의 클립을 포함한 프롬프트 기반 비디오 생성에 직접 접근할 수 있게 되었습니다.
Seedance 2.0 Mini API가 출시를 앞두고 있습니다. 개발자가 확인해야 할 사항, Seedance 2.0과 어떻게 비교될 수 있는지, 그리고 Flaq AI가 API 팀의 계획 수립에 왜 도움이 되는지 알아보세요.
Seedance 2.5 릴리스 전망, 예상되는 API 업그레이드, Seedance 2.0과의 비교 포인트, 프롬프트 테스트, 그리고 비디오 빌더를 위한 Flaq AI 워크플로 계획을 살펴보세요.