
文字轉圖片
從文字提示詞建立 AI 圖片
Seedance 2.0 Fast 參考圖生影片 API 支援寫實人物生成,並內建聲音合成能力,針對低延遲與穩定性優化。它支持多元參考素材與批量定制流程,能縮短內容週期並提升影片產出效率。適合開發者與團隊接入圖片、影片或多模態生成流程。你可以先體驗核心效果,再用於創意設計、行銷素材、批次內容生產與自動化工作流程。在測試提示詞、參數組合與視覺風格時,協助更快取得穩定且有吸引力的輸出。
// 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"
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
ByteDance Seedance V2.0 Fast 參考生影片 API 在 Flaq AI 上提供符合成本效益的參考引導影片生成,適用於快速 創意工作流程。目前的 API 整合接受文字提示詞及至少一張參考圖片或一段參考影片,還可選擇加入其他圖片、 影片和音訊參考。它支援 480p 和 720p 輸出、可設定的 時長、多種寬高比,以及可選的生成聲音設定。
注意 至少需要一張參考圖片或一段參考影片;不能將音訊單獨用作唯一的參考輸入。 請確保您的提示詞和參考媒體符合 ByteDance 的內容安全準則。
Seedance V2.0 Fast 與 Seedance V2.0 Standard 參考生影片 兩個版本在 Flaq AI 上提供相同的參考媒體 類型和核心控制項。Fast 版本使用 480p 和 720p 輸出級別,而標準版本還 提供 1080p 和 4K 選項。
Seedance V2.0 Fast 與 Seedance V2.0 Fast 文字生成影片 Fast 文字生成影片根據文字提示詞運作。Fast 參考生影片增加了支援的圖片、影片和可選音訊輸入,以及在提示詞中提及媒體的功能。
Seedance V2.0 Fast 與 Wan 2.7 參考生影片 兩種 API 都接受圖片和影片參考。Wan 2.7 還提供負面提示詞和種子控制,而 Seedance V2.0 Fast 支援多個可選的音訊 參考和生成聲音切換。
Seedance V2.0 Fast 與 Vidu Q3 參考生影片 在目前的 Flaq AI 設定中,Vidu Q3 參考生影片使用圖片參考。Seedance V2.0 Fast 還接受參考影片和可選的參考音訊。
Seedance V2.0 Fast 與 Runway 影片工具 Runway 提供更廣泛的互動式創作套件。Seedance V2.0 Fast 參考生影片圍繞提示詞、支援的參考素材上傳、高效的輸出 設定和生成聲音,提供專注的 API 工作流程。
在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具,快速完成圖片與影片工作流程,然後透過 Flaq AI 的生產級模型 API 擴展成功想法。Flaq AI 為所有模型提供統一 API 層,讓你的工作流程更容易使用和擴展。
Flaq AI 現已推出適用於電影感影片的 Seedance 2.5 API,讓創作者與開發者可直接使用基於提示詞的影片生成功能,並可選擇加入音效、使用彈性的長寬比、輸出 480p 或 720p 畫質,以及生成 4 到 30 秒的片段。
Seedance 2.0 Mini API 正處於即將上線的觀察階段。了解開發者應該驗證哪些事項、它可能與 Seedance 2.0 有何比較,以及為何 Flaq AI 能協助 API 團隊進行規劃。
探索 Seedance 2.5 的發布展望、可能的 API 升級、與 Seedance 2.0 的對比要點、提示詞測試,以及面向影片建置者的 Flaq AI 工作流程規劃。