
AI 텍스트-투-이미지 생성기
주요 AI 이미지 모델, 유연한 설정, 빠른 브라우저 기반 워크플로로 프롬프트에서 세련된 이미지를 만드세요.
필수 동영상, 선택적 이미지·오디오 참조, 4~30초, 사운드와 720p 출력을 지원하는 ByteDance Seedance 2.5 Reference-to-Video API입니다. 이미지 최대 30장, 동영상 10개, 오디오 10개를 참조하고 다양한 화면 비율을 선택할 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-v2.5-reference-to-video',
prompt: 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
resolution: '720p',
duration: 8,
aspect_ratio: '16:9',
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-v2.5-reference-to-video',
prompt: 'Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>',
resolution: '720p',
duration: 10,
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: [
'https://example.com/explorer-reference.jpg',
'https://example.com/environment-reference.png'
],
videos: ['https://example.com/camera-movement-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/voice-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-v2.5-reference-to-video',
'prompt': 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
'resolution': '720p',
'duration': 8,
'aspect_ratio': '16:9',
'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-v2.5-reference-to-video',
'prompt': 'Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>',
'resolution': '720p',
'duration': 10,
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'images': [
'https://example.com/explorer-reference.jpg',
'https://example.com/environment-reference.png'
],
'videos': ['https://example.com/camera-movement-reference.mp4'],
'audios': ['https://example.com/voice-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-v2.5-reference-to-video",
"prompt": "Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere",
"resolution": "720p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "16:9",
"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-v2.5-reference-to-video",
"prompt": "Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>",
"resolution": "720p",
"duration": 10,
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"images": [
"https://example.com/explorer-reference.jpg",
"https://example.com/environment-reference.png"
],
"videos": ["https://example.com/camera-movement-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/voice-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 2.5 Reference-to-Video API는 필수 참조 비디오와 선택적 이미지, 오디오 및 추가 비디오 에셋을 결합하여 Flaq AI에서 새로운 비디오 생성을 안내합니다. 개발자와 크리에이티브 팀은 멀티모달 참조를 사용해 피사체의 외형, 제품, 환경, 움직임, 타이밍, 사운드 및 시각적 방향을 텍스트만 사용할 때보다 더 정확하게 전달할 수 있습니다. 유연한 품질, 길이, 화면 비율 및 생성 사운드 제어 기능을 통해 이 API는 브랜드 콘텐츠, 캐릭터 워크플로, 제품 스토리텔링 및 확장 가능한 크리에이티브 시스템에 적합합니다.
참고 최소 하나의 참조 비디오가 필요합니다. 참조 이미지는 선택 사항이며 비디오가 제공되면 생략할 수 있습니다. 오디오나 이미지만으로는 필수 비디오 입력을 대체할 수 없습니다. 모든 프롬프트와 미디어가 ByteDance의 콘텐츠 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Seedance 2.5 Text-to-Video
Text-to-Video는 작성된 지시만으로
비디오를 생성합니다. Reference-to-Video는 필수 비디오 지침과 선택적 이미지 및 오디오를 추가하여 움직임, 외형, 타이밍 또는 스타일을 더
구체적으로 제어해야 하는 워크플로를 지원합니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Seedance 2.5 Image-to-Video
Image-to-Video는 필수 첫 프레임에 움직임을 더하고
선택적 마지막 프레임을 사용할 수 있습니다. Reference-to-Video는 필수 비디오 자료에서 시작하며 이를 선택적
이미지 및 오디오 에셋과 결합해 더 폭넓은 멀티모달 지시를 제공할 수 있습니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Wan Reference-to-Video
두 방식 모두 업로드된 미디어를 사용해 새로운 비디오
생성을 안내합니다. Seedance 2.5는 필수 비디오 워크플로에 선택적 다중 이미지 및 오디오 참조와
Flaq AI를 통한 유연한 출력 제어를 제공합니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Vidu Reference-to-Video
Vidu는 시각적 일관성을 위한 참조 기반 비디오 제작을
제공합니다. Seedance 2.5는 필수 비디오 지침과 선택적 이미지 및
오디오 참조를 하나의 요청에서 결합하는 기능으로 차별화됩니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway는 폭넓은 대화형 제작 도구 모음을 제공합니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video API는 멀티모달 미디어 입력, 프롬프트 기반
참조 지시 및 확장 가능한 생성을 위한 전문적인 프로그래밍 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.

주요 AI 이미지 모델, 유연한 설정, 빠른 브라우저 기반 워크플로로 프롬프트에서 세련된 이미지를 만드세요.

참조 이미지를 업로드하고 프롬프트로 편집을 안내해 디자인, 마케팅, 창작 프로덕션을 위한 비주얼로 변환하세요.

작성한 장면 아이디어를 모델 선택, 모션 프롬프트, 실용적인 생성 제어로 짧은 AI 비디오로 전환하세요.

제품, 인물, 소셜 게시물, 창작 콘셉트를 위한 부드러운 AI 비디오 클립으로 참조 이미지를 애니메이션화하세요.