
AI 文字轉圖片生成器
使用領先 AI 圖片模型、彈性設定與快速瀏覽器工作流程,從提示詞建立精緻圖片。
透過 Seedance 2.0 參考圖生影片 API 實現高品質影片生成,支援寫實人物生成,並具備內建聲音生成能力。靈活支持多樣參考素材,實現主題視覺還原與穩定輸出,為內容定制化與量產帶來更高效率。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-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"
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
ByteDance Seedance V2.0 參考生影片 API 在 Flaq AI 上為開發者和創意 團隊提供參考引導的影片生成。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。它支援可設定的時長、多種寬高比、 多個解析度級別,以及適用於可控影片工作流程的可選生成聲音設定。
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 參考生影片與 Seedance V2.0 文字生成影片 Seedance V2.0 文字生成影片根據文字 提示詞運作。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 參考生影片與 Seedance V2.0 Fast 參考生影片 兩個版本提供相同的 參考媒體類型和 Flaq AI 核心控制項。標準版本增加了 1080p 和 4K 解析度選項,而 Fast 版本專注於 480p 和 720p 工作流程。
Seedance V2.0 參考生影片與 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 支援多個可選的音訊 參考和生成聲音切換。
Seedance V2.0 參考生影片與 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 還接受參考影片和可選的參考音訊。
Seedance V2.0 參考生影片與 Runway 影片工具 Runway 提供更廣泛的互動式創作套件。 Seedance V2.0 參考生影片圍繞提示詞、支援的參考素材上傳、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。
MiniMax H3 API 為影片團隊提供了相當實用的組合:影像轉影片生成、768p 與 2K 輸出選項、最長 15 秒的片段,以及相較於數個可比的 Seedance 2.0 設定更低的標示成本。MiniMax 也已在 Hugging Face 上發布 H3-Base 權重,在其授權允許的範圍內,為研究、自訂流程管線與自行託管的實驗開創了新的選擇。
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。
Flaq AI 上 Seedance 2.0 API 的實用指南,涵蓋功能、工作流程技巧、價格背景,以及加速文本轉影片創作的各種想法。