Seedance 2.0 Image to Video Turbo

Обзор

Seedance 2.0 официально запущена ByteDance Seed 12 февраля 2026 года. Этот эндпоинт — Image-to-Video в Turbo/Fast-режиме: он анимирует стартовый кадр по промпту, помогает задать движение камеры, действие, свет и настроение, а при необходимости учитывать финальный кадр и синхронный звук. Внутри линейки Seedance 2.0 эта разновидность выделяется ставкой на скорость и быстрые итерации: её логичнее выбирать для черновиков, коротких клипов, тестирования ракурсов и массового производства вариантов, когда важна низкая задержка. Самое важное: качество результата сильно зависит от исходного изображения и лаконичного описания движения; модель лучше работает, когда промпт не пересказывает картинку, а направляет динамику сцены.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• Описывайте движение, камеру и свет — не пересказывайте внешность и композицию стартового кадра. Для Image-to-Video стартовый кадр уже задаёт героя и композицию. В промпте достаточно динамики, движения камеры, освещения и настроения — так рекомендуют руководства Seedance 2.0.
• Задавайте одно основное движение камеры на ролик. Несколько одновременных инструкций (панорама + наезд + зум) часто дают дёрганую картинку. Одно движение камеры — базовое правило в руководствах по Seedance 2.0; при необходимости вторичное движение описывайте после основного.
• Подключайте последний кадр только когда важна финальная композиция. Второй кадр уместен для раскрытия, перехода «до/после» или заданной точки остановки камеры. Если важен только старт — достаточно одного изображения; в промпте опишите плавный переход между кадрами.
• Не комбинируйте в одном промпте несколько движений камеры. Панорама, наезд и зум вместе — частая причина дрожания и «ломаных» кадров. Если нужна смена движения, разбейте сцену на два ролика или используйте пошаговую формулировку по времени.
• Не перегружайте промпт длинным описанием и цепочкой действий. Для Image-to-Video лучше работают короткие промпты (ориентир ~60–80 слов): лишние детали модель может отбросить, а несколько действий в одном кадре сжимаются в рваный результат. Задавайте одно основное действие на кадр.

FAQ

Цены

Параметры

Поля тела JSON-запроса, которые используются в Playground и доступны для настройки через API. Порядок совпадает с формой на странице.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/video/seedance-2.0/image-to-video-turbo с заголовком Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY и телом JSON. Ниже — пример с полями из Playground.

curl -X POST "https://api.flixa.io/v1/video/seedance-2.0/image-to-video-turbo" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "image": "https://uploads.flixa.io/media/39285d5ae4e40d1556028fcf31873548367182f88209964ea118bef7c025d847.jpg",
  "prompt": "Превратите это фото товара в премиальную студийную рекламу: мягкий кинематографический свет, чистый бежевый фон, лёгкие тени, реалистичные отражения и эстетика люксового бренда.",
  "duration": 5,
  "last_image": "",
  "resolution": "720p",
  "aspect_ratio": "4:3",
  "generate_audio": false,
  "enable_web_search": false
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/video/seedance-2.0/image-to-video-turbo"
payload = json.loads({"aspect_ratio": "4:3", "duration": 5, "enable_web_search": false, "generate_audio": false, "image": "https://uploads.flixa.io/media/39285d5ae4e40d1556028fcf31873548367182f88209964ea118bef7c025d847.jpg", "last_image": "", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "resolution": "720p"})

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FLIXA_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=120,
)
print(response.json())

const response = await fetch(
  "https://api.flixa.io/v1/video/seedance-2.0/image-to-video-turbo",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"aspect_ratio": "4:3", "duration": 5, "enable_web_search": false, "generate_audio": false, "image": "https://uploads.flixa.io/media/39285d5ae4e40d1556028fcf31873548367182f88209964ea118bef7c025d847.jpg", "last_image": "", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "resolution": "720p"}),
  }
);

console.log(await response.json());

Пример ответа

Сразу после POST приходит объект с идентификатором задачи и статусом (queued или processing). Готовый результат — в поле outputs после завершения.

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2026-05-22T12:00:00Z"
}

После успешного завершения:

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    { "url": "https://storage.example/result.png", "type": "image" }
  ]
}

Поллинг

Пока задача в работе, опрашивайте GET https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result с тем же API-ключом. Рекомендуемый интервал — 1–2 секунды; остановитесь при completed, failed или cancelled.

• queued / processing — продолжайте опрос.
• completed — заберите URL из outputs.
• failed — смотрите error в теле ответа.

curl "https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY"