
텍스트를 이미지로
텍스트 프롬프트에서 AI 이미지 만들기
선택적 이미지·동영상·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 선택적으로 이미지, 오디오, 동영상 자료를 사용해 Flaq AI에서 새로운 동영상 생성을 유도합니다. 개발자와 크리에이티브 팀은 멀티모달 참조 자료로 피사체 외형, 제품, 환경, 동작, 타이밍, 소리, 시각적 방향을 텍스트만 사용할 때보다 더 정확하게 전달할 수 있습니다. 화질, 길이, 화면비, 생성 사운드를 유연하게 제어하므로 브랜드 콘텐츠, 캐릭터 작업, 제품 스토리텔링, 확장 가능한 제작 시스템에 적합합니다.
참고 이미지 전용, 동영상 전용, 오디오 전용 및 참조 미디어 없는 요청을 지원합니다. 참조 없이 생성할 때는 Text-to-Video를 권장합니다. 모든 프롬프트와 미디어가 ByteDance 콘텐츠 안전 가이드라인을 준수하도록 해 주세요.
Seedance 2.5 Reference-to-Video와 Seedance 2.5 Text-to-Video
Text-to-Video는 텍스트 지시만으로
생성합니다. Reference-to-Video는 선택적 이미지, 동영상, 오디오 안내를 추가하므로
동작, 외형, 타이밍, 스타일을 더 구체적으로 제어하는 작업에 적합합니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video와 Seedance 2.5 Image-to-Video
Image-to-Video는 필수 첫 프레임에 움직임을 부여하며,
마지막 프레임도 선택적으로 사용할 수 있습니다. Reference-to-Video는 선택적 동영상,
이미지, 오디오 자료를 결합해 더 폭넓은 멀티모달 지시를 제공합니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video와 Wan Reference-to-Video
두 방식 모두 업로드한 미디어로 새로운 동영상
생성을 유도합니다. Seedance 2.5는 선택적 이미지, 동영상, 오디오 참조를 활용하는 유연한 작업 방식과
Flaq AI를 통한 유연한 출력 제어를 제공합니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video와 Vidu Reference-to-Video
Vidu는 시각적 일관성을 위한 참조 기반
동영상 제작을 제공합니다. Seedance 2.5는 선택적 동영상 안내를 지원하고 이미지와
오디오 참조를 한 요청에 결합할 수 있습니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video와 Runway 동영상 도구
Runway는 폭넓은 대화형 제작 도구 모음을 제공합니다.
Seedance 2.5 Reference-to-Video API는 멀티모달 미디어 입력, 프롬프트 기반
참조 지시 및 대규모 생성에 집중한 프로그래밍 작업 흐름을 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.