
Texto para Imagem
Crie imagens de IA a partir de prompts de texto
Crie vídeos guiados rapidamente com Seedance 2.0 Fast Reference-to-Video API, com suporte à geração de humanos realistas, som integrado, baixa latência e saída estável.
// 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"
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
A API Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video da ByteDance oferece geração de vídeo econômica guiada por referências para fluxos criativos rápidos na Flaq AI. A integração atual da API aceita um prompt de texto com pelo menos uma imagem ou vídeo de referência, além de referências adicionais opcionais de imagem, vídeo e áudio. Ela oferece saída em 480p e 720p, duração configurável, várias proporções e uma opção de som gerado.
Observação É necessária pelo menos uma imagem ou um vídeo de referência; somente áudio não pode ser usado como única entrada de referência. Certifique-se de que seus prompts e sua mídia de referência cumpram as diretrizes de segurança de conteúdo da ByteDance.
Seedance V2.0 Fast vs. Seedance V2.0 Standard Reference-to-Video As duas variantes oferecem os mesmos tipos de mídia de referência e controles principais na Flaq AI. A variante Fast usa níveis de saída em 480p e 720p, enquanto a variante padrão também oferece opções em 1080p e 4K.
Seedance V2.0 Fast vs. Seedance V2.0 Fast Text-to-Video Fast Text-to-Video funciona a partir de um prompt de texto. Fast Reference-to-Video acrescenta entradas compatíveis de imagem, vídeo e áudio opcional, além de menções à mídia no prompt.
Seedance V2.0 Fast vs. Wan 2.7 Reference-to-Video As duas APIs aceitam referências de imagem e vídeo. A Wan 2.7 também oferece controles de prompt negativo e seed, enquanto a Seedance V2.0 Fast aceita várias referências opcionais de áudio e uma opção de som gerado.
Seedance V2.0 Fast vs. Vidu Q3 Reference-to-Video Vidu Q3 Reference-to-Video usa referências de imagem na configuração atual da Flaq AI. Seedance V2.0 Fast também aceita vídeos de referência e áudio de referência opcional.
Seedance V2.0 Fast vs. ferramentas de vídeo da Runway A Runway oferece uma suíte de criação interativa mais ampla. Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video fornece um fluxo de API focado em prompts, envios de referências compatíveis, configurações eficientes de saída e som gerado.
Explore várias ferramentas de criação com IA para fluxos rápidos de imagem e vídeo no navegador, depois escale ideias bem-sucedidas com as APIs de modelos prontas para produção da Flaq AI. A Flaq AI fornece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a escala dos seus fluxos.

Crie imagens de IA a partir de prompts de texto

Crie imagens de IA a partir de imagens e prompts de texto

Crie vídeos de IA a partir de prompts de texto

Anime imagens em vídeos de IA

Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado

Crie vídeos consistentes usando mídias de referência
A API Seedance 2.5 para Vídeos Cinematográficos já está disponível no Flaq AI, oferecendo a criadores e desenvolvedores acesso direto à geração de vídeo baseada em prompts, com som opcional, proporções flexíveis, saída em 480p ou 720p e clipes de 4 a 30 segundos.
A Mini API do Seedance 2.0 está sob vigilância de lançamento. Saiba o que os desenvolvedores devem verificar, como ela pode se comparar ao Seedance 2.0 e por que a Flaq AI ajuda as equipes de API a planejar.
Explore a perspetiva de lançamento do Seedance 2.5, prováveis atualizações da API, pontos de comparação com o Seedance 2.0, testes de prompts e planeamento do fluxo de trabalho do Flaq AI para criadores de vídeo.