
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
ทดลองใช้ Seedance 2.5 API ของ ByteDance เพื่อสร้างวิดีโอ โดยเลือกใช้รูปภาพ วิดีโอ หรือเสียงอ้างอิงได้ตามต้องการ รองรับหลายอินพุต ความยาว 4–30 วินาที เสียง และ 720p
// 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"
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
API ByteDance Seedance 2.5 Reference-to-Video รองรับรูปภาพ เสียง และ วิดีโอแบบไม่บังคับ เพื่อเป็นแนวทางในการสร้างวิดีโอใหม่บน Flaq AI นักพัฒนาและทีมสร้างสรรค์สามารถใช้สื่ออ้างอิงหลายรูปแบบ เพื่อสื่อสารรูปลักษณ์ของตัวแบบ ผลิตภัณฑ์ สภาพแวดล้อม การเคลื่อนไหว จังหวะเวลา เสียง และแนวทางภาพได้ แม่นยำกว่าการใช้ข้อความเพียงอย่างเดียว การควบคุมคุณภาพ ระยะเวลา อัตราส่วนภาพ และเสียงที่สร้างขึ้นอย่างยืดหยุ่นทำให้ API นี้เหมาะ สำหรับเนื้อหาแบรนด์ งานตัวละคร การเล่าเรื่องผลิตภัณฑ์ และระบบสร้างสรรค์ที่ขยายขนาดได้
หมายเหตุ รองรับคำขอที่มีเฉพาะรูปภาพ เฉพาะวิดีโอ เฉพาะเสียง และไม่มีสื่ออ้างอิง หากสร้างโดยไม่มีสื่ออ้างอิง แนะนำให้ใช้ Text-to-Video โปรดตรวจสอบว่าพรอมต์และสื่อทั้งหมดปฏิบัติตาม แนวทางความปลอดภัยของเนื้อหาของ ByteDance
Seedance 2.5 Reference-to-Video เทียบกับ Seedance 2.5 Text-to-Video
Text-to-Video สร้างผลงานจากคำแนะนำที่เป็น
ข้อความเท่านั้น ส่วน Reference-to-Video เพิ่มแนวทางจากรูปภาพ วิดีโอ และเสียงแบบไม่บังคับ สำหรับงานที่ต้องการ
ควบคุมการเคลื่อนไหว รูปลักษณ์ เวลา หรือสไตล์อย่างชัดเจนขึ้น
Seedance 2.5 Reference-to-Video เทียบกับ Seedance 2.5 Image-to-Video
Image-to-Video ทำให้ภาพเฟรมแรกที่จำเป็นต้องมีเคลื่อนไหว และ
สามารถใช้เฟรมสุดท้ายเพิ่มเติมได้ ส่วน Reference-to-Video รวมวิดีโอ
รูปภาพ และเสียงแบบไม่บังคับ เพื่อให้แนวทางแบบหลายสื่อได้กว้างขึ้น
Seedance 2.5 Reference-to-Video เทียบกับ Wan Reference-to-Video
ทั้งสองแนวทางใช้สื่อที่อัปโหลดเพื่อกำหนดการสร้าง
วิดีโอใหม่ Seedance 2.5 มีขั้นตอนการทำงานที่ยืดหยุ่น พร้อมรูปภาพ วิดีโอ และเสียงอ้างอิงแบบไม่บังคับ รวมถึง
การควบคุมผลลัพธ์ที่ยืดหยุ่นผ่าน Flaq AI
Seedance 2.5 Reference-to-Video เทียบกับ Vidu Reference-to-Video
Vidu สร้างวิดีโอจากสื่ออ้างอิงเพื่อรักษาความสม่ำเสมอ
ของภาพ Seedance 2.5 รองรับวิดีโอเป็นแนวทางแบบไม่บังคับ และรวมรูปภาพกับ
เสียงอ้างอิงไว้ในคำขอเดียวได้
Seedance 2.5 Reference-to-Video เทียบกับเครื่องมือวิดีโอ Runway
Runway มีชุดเครื่องมือสร้างสรรค์แบบโต้ตอบที่หลากหลาย
API Seedance 2.5 Reference-to-Video มีขั้นตอนการทำงานผ่านโปรแกรมที่มุ่งเน้นการป้อนหลายสื่อ การกำหนด
แนวทางอ้างอิงด้วยพรอมต์ และการสร้างในระดับที่ขยายขนาดได้
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย

สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ

สร้างรูปภาพ AI จากรูปภาพและพรอมต์ข้อความ

สร้างวิดีโอ AI จากพรอมต์ข้อความ

ทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอ AI

สร้างรูปภาพและวิดีโอ AI ในพื้นที่ทำงานเดียวที่ครบวงจร

สร้างวิดีโอที่สม่ำเสมอจากสื่ออ้างอิง

สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพและวิดีโอ AI แบบภาพบนแคนวาสไร้ขอบเขต