
Gerador de texto para imagem com IA
Crie imagens refinadas a partir de prompts com modelos líderes de imagem por IA, configurações flexíveis e um fluxo rápido baseado no navegador.
Crie vídeos guiados com Seedance 2.0 Reference-to-Video API, com suporte à geração de humanos realistas, controle por referência, som integrado e saída estável da ByteDance.
// 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-reference-to-video',
prompt: 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
resolution: '1080p',
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-v2.0-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: '1080p',
duration: 10,
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: [
'https://example.com/explorer-reference.jpg',
'https://example.com/environment-reference.jpg'
],
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-v2.0-reference-to-video',
'prompt': 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
'resolution': '1080p',
'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-v2.0-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': '1080p',
'duration': 10,
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'images': [
'https://example.com/explorer-reference.jpg',
'https://example.com/environment-reference.jpg'
],
'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-v2.0-reference-to-video",
"prompt": "Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere",
"resolution": "1080p",
"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-v2.0-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": "1080p",
"duration": 10,
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"images": [
"https://example.com/explorer-reference.jpg",
"https://example.com/environment-reference.jpg"
],
"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"
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
A API Seedance V2.0 Reference-to-Video da ByteDance oferece geração de vídeo guiada por referências para desenvolvedores e equipes criativas 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 duração configurável, várias proporções, diversos níveis de resolução e uma opção de som gerado para fluxos de trabalho de vídeo controlados.
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 Reference-to-Video vs. Seedance V2.0 Text-to-Video Seedance V2.0 Text-to-Video funciona a partir de um prompt de texto. Reference-to-Video acrescenta entradas compatíveis de imagem, vídeo e áudio opcional, além de menções à mídia no prompt.
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. Seedance V2.0 Fast Reference-to-Video As duas variantes oferecem os mesmos tipos de mídia de referência e controles principais na Flaq AI. A variante padrão acrescenta opções de resolução em 1080p e 4K, enquanto a variante Fast se concentra em fluxos de trabalho em 480p e 720p.
Seedance V2.0 Reference-to-Video 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 aceita várias referências opcionais de áudio e uma opção de som gerado.
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. Vidu Q3 Reference-to-Video Vidu Q3 Reference-to-Video usa referências de imagem na configuração atual da Flaq AI. Seedance V2.0 também aceita vídeos de referência e áudio de referência opcional.
Seedance V2.0 Reference-to-Video vs. ferramentas de vídeo da Runway A Runway oferece uma suíte de criação interativa mais ampla. Seedance V2.0 Reference-to-Video fornece um fluxo de API focado em prompts, envios de referências compatíveis, configurações 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 refinadas a partir de prompts com modelos líderes de imagem por IA, configurações flexíveis e um fluxo rápido baseado no navegador.

Envie uma imagem de referência, oriente edições com prompts e transforme visuais para design, marketing e produção criativa.

Transforme ideias de cena escritas em vídeos curtos de IA com seleção de modelo, prompts de movimento e controles práticos de geração.

Anime imagens de referência em clipes de vídeo de IA suaves para produtos, retratos, posts sociais e conceitos criativos.
A API MiniMax H3 oferece às equipes de vídeo uma combinação útil: geração de imagem para vídeo, opções de saída em 768p e 2K, clipes de até 15 segundos e um custo listado mais baixo do que várias configurações comparáveis do Seedance 2.0. A MiniMax também publicou os pesos do H3-Base no Hugging Face, criando novas opções para pesquisa, pipelines personalizados e experimentação auto-hospedada onde sua licença permitir.
Compare o MCP e o CLI do Higgsfield com os endpoints REST do Seedance 2.0 da Flaq AI, preços, polling de tarefas, variantes de modelo, testes e casos de uso práticos em produção.
Compare WaveSpeed e Flaq AI para fluxos de trabalho da API Seedance 2.0, escolhas de endpoints, teste de prompts, latência, custo, roteamento de fallback e construções de vídeo escaláveis.
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.
Um guia prático da API Seedance 2.0 na Flaq AI, com recursos, dicas de fluxo de trabalho, contexto de preços e ideias para uma criação de texto para vídeo mais rápida.