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Doubao Seedance 2.5 教程

Doubao Seedance 2.5(下文简称 Seedance 2.5)是新一代视频创作模型,在长叙事能力、全模态参考能力和编辑能力上全面提升。单次生成时长提升至 30 秒并支持多轮延长,单次参考多模态素材上限提升至 50 个,提供基于时间戳的精准编辑控制。画面质感全面优化,成片更接近实拍的影视质感。本文介绍 Seedance 2.5 模型的特色能力与使用方法,帮助您快速实现 创建视频生成任务 API 调用。

使用前必读#

任务类型与限制#

Seedance 2.5 会根据输入素材和提示词意图判断任务类型。任务类型包括文生视频、首帧/首尾帧生视频,以及全模态参考生视频任务;其中全模态参考生视频任务根据提示词意图进一步分为参考生视频、视频编辑和视频延长 3 类子任务。

任务类型 触发条件 特殊限制
文生视频 仅传入文本提示词 ratio / duration 无特殊限制
首帧/首尾帧生视频 content.role 设置为 first_frame / last_frame ratio 必须为 adaptive
模型自动保持输出视频宽高比和 first_frame 指定的首帧图片一致
全模态生视频任务 参考生视频 content 中至少包含一个 role 为 reference_image、reference_video 或 reference_audio 的参考素材 ratio / duration 无特殊限制
视频编辑 content 中至少包含一个 role 为 reference_video 的参考视频,并通过提示词表达编辑意图
  • ratio 必须为 adaptive、duration 必须为 -1

模型根据提示词意图选定待编辑视频,并自动保持输出视频宽高比、时长和待编辑视频一致
  • 参考视频时长必须为 4-30 秒
视频延长 content 中至少包含一个 role 为 reference_video 的参考视频,并通过提示词表达延长意图 ratio 必须为 adaptive
模型根据提示词意图选定待延长视频,并自动保持输出视频宽高比和待延长视频一致

配置方法#

全模态参考生视频(不区分子任务)#

对于全模态参考生视频任务,如果您没有明确区分具体的子任务类型,推荐按以下方式配置参数:

  1. omni_reference_task_type 设置为 auto。
  2. content.role 设置为 reference_image、reference_video 或 reference_audio。
  3. 推荐将 ratio 设置为 adaptive、duration 设置为 -1。如果传入参考视频,建议单个参考视频时长为 4–30 秒。

视频编辑#

对原视频的画面或音频进行编辑操作,如替换视频主体、增删视频中对象、局部画面重绘或修复等

对于明确的视频编辑类任务,推荐以下配置方法:

  1. omni_reference_task_type 设置为 edit。
  2. content 中至少包含一个 role 为 reference_video 的参考视频。
  3. ratio 必须为 adaptive;duration 必须为 -1;参考视频时长必须为 4–30 秒。
  4. 提示词中需包含至少一个关键词:编辑视频、增加/加上、删除/去掉、修改/替换/改成。

提示词示例:@video1 中加一些小动物;把 @video1 的人物修改为 @image1;删掉 @video1 的背景音乐

视频延长#

对原视频进行向前或向后延长

对于明确的视频延长类任务,推荐以下配置方法:

  1. omni_reference_task_type 设置为 extend。
  2. content 中至少包含一个 role 为 reference_video 的参考视频。
  3. ratio 必须为 adaptive。
  4. 提示词中需包含至少一个关键词:向前/向后延长、延续、续写。

提示词示例:向后延长 @video1,@image1 的角色从天而降...;续写 @video1 前 5s,@video2 女人入画说...

首帧/首尾帧生视频#

输入 1 张图作为首帧生成视频,或输入 2 张图分别作为首帧和尾帧生成视频

  1. content 中需包含 role 为 first_frame 的图片;首尾帧生视频还需包含 role 为 last_frame 的图片。
  2. ratio 必须为 adaptive。

报错机制#

Seedance 2.5 存在以下两种参数校验与报错机制。

同步报错(提交任务时)#

  • 对于全模态参考生视频任务,显式指定 omni_reference_task_type 为 edit 或 extend 时,接口将前置校验特殊参数限制,若不符合要求,接口立即返回错误。

异步报错(任务启动后)#

  • 对于全模态参考生视频任务,未传入 omni_reference_task_type 或将其设置为 auto 时,模型先根据输入素材和提示词判断实际任务类型,再校验该类型的特殊参数限制。不符合要求时,任务异步报错。

  • 对于首帧/首尾帧生视频,参数配置不符合任务特殊限制时,任务异步报错

新手入门#

本入门教程专为 API 新手用户 设计,帮助您一键搭建 Python 开发环境、完成虚拟环境创建和方舟 SDK 安装,并提供直接可运行的 Seedance 2.5 调用代码,您只需修改对应的输入素材,即可开始您的视频生成创作。
1. 准备工作
在开始之前,请确保您已经完成以下准备:

  1. 注册账号:确保您拥有火山引擎账号并已 登录。

  2. 获取 API Key:访问 API Key 管理页面,点击 创建 API Key,并复制保存您的 API Key。注意请妥善保管您的 API Key,不要泄露给他人。

  3. 开通模型:请确保您的账户余额大于等于 200 元,或已 购买资源包,否则无法开通 Seedance 2.5 模型。

  4. 下载并解压文件:点击下载下方附件,将其解压到您的本地目录(如桌面或“下载”文件夹)。

    ark_seedance2.5_quickstart_package.zip

2.操作步骤

  1. 进入 scripts/init_dev_env 目录。

  2. 双击运行 setup_windows.bat。

  3. 脚本会自动执行以下操作:

    • 下载 uv 工具。

    • 自动下载 Python 3.12(如果不干扰您的系统 Python)。

    • 创建虚拟环境 .venv。

    • 安装方舟 SDK。

  4. 完成后,在项目根目录会生成一个 run_demo.bat。

  5. 双击 run_demo.bat,即可运行 Python SDK 示例代码(python/demo_standard.py)。

  1. 打开终端,进入 scripts/init_dev_env 目录。

  2. 运行构建脚本:

    Plain
    ./setup_mac.sh
    
  3. 脚本会自动配置好所有环境。

  4. 完成后,在项目根目录会生成一个 run_demo.sh。

  5. 运行 ./run_demo.sh 即可运行 Python SDK 示例代码(python/demo_standard.py)。

3.运行说明
运行脚本后,您将看到如下流程:

  1. API Key 校验:脚本会自动检测您本地是否配置了ARK_API_KEY环境变量。如果没有,会提示您手动输入。
  2. 素材预览:脚本会自动在您的默认浏览器中弹出一个本地生成的 HTML 页面,直观地展示本次任务的文本提示词、待替换的参考图片以及原始参考视频。
  3. 任务创建与轮询:脚本向火山方舟服务器发起异步请求。由于视频生成需要一定时间,控制台会每隔 30 秒打印一次任务状态(如 running等)。
  4. 获取结果:任务成功后,控制台会输出一段最终生成的视频 URL。您可以复制该链接到浏览器下载或在线播放。

4.下一步
在成功跑通本示例后,您可以尝试修改 python/``demo_standard.py,来打造您专属的视频生成任务:

  1. 修改文本提示词

找到代码中的 user_content 变量,更改为您想要的画面描述。
2. 替换输入素材 (图片、视频、音频)

您可以将 reference_image_url、reference_video_url 和 reference_audio_url 替换为您自己的素材链接。
注意:请确保 URL 是公网可公开访问的链接(建议存放在 TOS 对象存储服务中,并配置为公共读。详细介绍请参见 TOS 数据订阅)。
3. 继续学习下文中丰富的使用示例。

最新能力#

参考素材数量增加

  • 参考图数量上限由 9 张增至 30 张,
  • 参考音/视频数量上限由 3 个增至 10 个
  • 参考音/视频总时长由 15 秒增至 30 秒

更智能的宽高比/时长控制

  • 视频编辑任务,自动保持输出视频的宽高比、时长和输入视频一致。
  • 视频延长、首帧/首尾帧任务,自动保持输出视频的宽高比和输入视频一致。

新增 mov 输出格式

  • 输出视频新增 mov 格式(H.264 视频编码 + yuv444p 色度采样 + PCM 音频编码),提升视频编辑和视频延长场景下的色彩保真度与声画一致性。

原生多语言

  • 支持中文、英语、西班牙语、印度尼西亚语、马来语、泰语、阿拉伯语、葡萄牙语、越南语、日语、韩语等 11 种语言。

能力概述#

模型名称 Seedance 2.5 Seedance 2.0 Seedance 2.0 fast Seedance 2.0 mini
Model ID doubao-seedance-2-5-260628 doubao-seedance-2-0-260128 doubao-seedance-2-0-fast-260128 doubao-seedance-2-0-mini-260615
文生视频 ✓ ✓ ✓ ✓
首帧生视频 ✓ ✓ ✓ ✓
首尾帧生视频 ✓ ✓ ✓ ✓
全模态参考 图片参考 ✓ ✓ ✓ ✓
视频参考 ✓ ✓ ✓ ✓
音频参考 ✓ ✗(需搭配图片/视频) ✗(需搭配图片/视频) ✗(需搭配图片/视频)
组合参考
  • 图片 + 音频
  • 图片 + 视频
  • 视频 + 音频
  • 图片 + 视频 + 音频
✓ ✓ ✓ ✓
编辑视频 ✓ ✓ ✓ ✓
延长视频 ✓ ✓ ✓ ✓
生成有声视频 ✓ ✓ ✓ ✓
参考素材数量上限 50(30张图+10个视频+10个音频) 15(9张图+3个视频+3个音频) 15(9张图+3个视频+3个音频) 15(9张图+3个视频+3个音频)
联网搜索工具 ✓ ✓ ✓ ✓
样片模式 ✓ ✗ ✗ ✗
返回尾帧 ✓ ✓ ✓ ✓
输出视频规格 输出分辨率
  • 480p(8bit 位深)
  • 720p(8bit 位深)
  • 1080p(10bit 位深)
  • 480p(8bit 位深)
  • 720p(8bit 位深)
  • 1080p(8bit 位深)
  • 4k(10bit 位深)
  • 480p(8bit 位深)
  • 720p(8bit 位深)
  • 480p(8bit 位深)
  • 720p(8bit 位深)
输出宽高比 21:9, 16:9, 4:3,
1:1, 3:4, 9:16, adaptive
21:9, 16:9, 4:3,
1:1, 3:4, 9:16, adaptive
21:9, 16:9, 4:3,
1:1, 3:4, 9:16, adaptive
21:9, 16:9, 4:3,
1:1, 3:4, 9:16, adaptive
输出时长 4~30 秒;-1(在有效时长内由模型自动选择最佳时长) 4~15 秒;-1(在有效时长内由模型自动选择最佳时长) 4~15 秒;-1(在有效时长内由模型自动选择最佳时长) 4~15 秒;-1(在有效时长内由模型自动选择最佳时长)
输出视频格式 mp4, mov mp4 mp4 mp4
离线推理 ✗ ✗ ✗ ✗

30 秒视频连贯直出#

Seedance 2.5 视频生成时长上限由 Seedance 2.0 系列的 15 秒延长至 30 秒,支持一次性生成长达 30 秒的连贯视频,无需多段拼接即可呈现完整故事。

输入:文本 + 图片 输出

提示词:一段高级、极具电影感的30秒3D动态图形序列,采用精致的蒸汽朋克与复古微缩景观风格...(详见下方代码示例中的完整提示词)
Bash
curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "一段高级、极具电影感的30秒3D动态图形序列,采用精致的蒸汽朋克与复古微缩景观风格,配合连续流畅的环绕与穿透运镜。 [0-10秒]: 古董黄铜钟面微距特写,奇迹般层层展开为相互啮合的旋转齿轮环与体积雾。镜头向下穿透齿轮,一架机械扑翼机(Ornithopter),正从由做旧古籍堆叠而成的微缩峡谷中盘旋升空。 [10-20秒]: 镜头跟随扑翼机的轨迹向前滑行,无缝穿透入一个高速旋转的华丽黄铜幻影箱(Zoetrope),内部投射出飞驰的机械骏马动态光影。光影跃出箱体,场景瞬间化为一辆黄铜质感悬浮缆车,正沿着微光铜轨穿梭于机械齿轮森林,沐浴着电影级的黄金时刻光线。 [20-30秒]: 镜头优雅向下平移,缆车下方出现一艘精美的发条木制机械帆船,在深蓝色玻璃材质的起伏海浪中破浪前行。海浪尽头无缝演变为一轮发光巨月,一群举着摇曳提灯的探险者剪影,正沿着星空下的水晶矿脉山脊艰难跋涉。镜头平滑螺旋拉远,穿过空灵云朵,回到滴答作响的宏大黄铜钟面。最后一秒出现 logo,参考@图像1。 技术规格: 超写实机械纹理,丰富黄铜与金色调,电影级浅景深。平滑连贯的无缝穿梭运镜,极强的史诗感与奇幻冒险氛围。"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_30s_input.png"
            },
            "role": "reference_image"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "16:9",
    "duration": 30,
    "watermark": true
}'
Python
import os
import time
# Install SDK: python -m pip install --upgrade arkruntime
from arkruntime import Ark

client = Ark(
    # The base URL for model invocation
    base_url='https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3',
    # Get API Key:https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/apikey
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
)

if __name__ == "__main__":
    print("----- create request -----")
    create_result = client.content_generation.tasks.create(
        model="doubao-seedance-2-5-260628", # Replace with Model ID
        content=[
            {
                "type": "text",
                "text": "一段高级、极具电影感的30秒3D动态图形序列,采用精致的蒸汽朋克与复古微缩景观风格,配合连续流畅的环绕与穿透运镜。 [0-10秒]: 古董黄铜钟面微距特写,奇迹般层层展开为相互啮合的旋转齿轮环与体积雾。镜头向下穿透齿轮,一架机械扑翼机(Ornithopter),正从由做旧古籍堆叠而成的微缩峡谷中盘旋升空。 [10-20秒]: 镜头跟随扑翼机的轨迹向前滑行,无缝穿透入一个高速旋转的华丽黄铜幻影箱(Zoetrope),内部投射出飞驰的机械骏马动态光影。光影跃出箱体,场景瞬间化为一辆黄铜质感悬浮缆车,正沿着微光铜轨穿梭于机械齿轮森林,沐浴着电影级的黄金时刻光线。 [20-30秒]: 镜头优雅向下平移,缆车下方出现一艘精美的发条木制机械帆船,在深蓝色玻璃材质的起伏海浪中破浪前行。海浪尽头无缝演变为一轮发光巨月,一群举着摇曳提灯的探险者剪影,正沿着星空下的水晶矿脉山脊艰难跋涉。镜头平滑螺旋拉远,穿过空灵云朵,回到滴答作响的宏大黄铜钟面。最后一秒出现 logo,参考@图像1。 技术规格: 超写实机械纹理,丰富黄铜与金色调,电影级浅景深。平滑连贯的无缝穿梭运镜,极强的史诗感与奇幻冒险氛围。",
            },
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_30s_input.png"
                },
                "role": "reference_image",
            },
        ],
        generate_audio=True,
        ratio="16:9",
        duration=30,
        watermark=True,
    )
    print(create_result)


    # Polling query section
    print("----- polling task status -----")
    task_id = create_result.id
    deadline = time.monotonic() + 30 * 60
    while time.monotonic() < deadline:
        get_result = client.content_generation.tasks.get(task_id=task_id)
        status = get_result.status
        if status == "succeeded":
            print("----- task succeeded -----")
            print(get_result)
            break
        elif status == "failed":
            raise RuntimeError(f"Video generation task failed: {get_result.error}")
        else:
            print(f"Current status: {status}, Retrying after 30 seconds...")
            time.sleep(30)
    else:
        raise TimeoutError("Video generation task did not finish within 30 minutes")
Java
package com.ark.sample;

import com.volcengine.ark.runtime.models.content_generation.*;
import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService;
import okhttp3.ConnectionPool;
import okhttp3.Dispatcher;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ContentGenerationTaskExample {

    // Client initialization
    static String apiKey = System.getenv("ARK_API_KEY");
    static ConnectionPool connectionPool = new ConnectionPool(5, 1, TimeUnit.SECONDS);
    static Dispatcher dispatcher = new Dispatcher();
    static ArkService service = ArkService.builder()
           .baseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3") // The base URL for model invocation
           .dispatcher(dispatcher)
           .connectionPool(connectionPool)
           .apiKey(apiKey)
           .build();

    public static void main(String[] args) {

        // Model ID
        final String modelId = "doubao-seedance-2-5-260628";
        // Text prompt
        final String prompt = "一段高级、极具电影感的30秒3D动态图形序列,采用精致的蒸汽朋克与复古微缩景观风格,配合连续流畅的环绕与穿透运镜。 [0-10秒]: 古董黄铜钟面微距特写,奇迹般层层展开为相互啮合的旋转齿轮环与体积雾。镜头向下穿透齿轮,一架机械扑翼机(Ornithopter),正从由做旧古籍堆叠而成的微缩峡谷中盘旋升空。 [10-20秒]: 镜头跟随扑翼机的轨迹向前滑行,无缝穿透入一个高速旋转的华丽黄铜幻影箱(Zoetrope),内部投射出飞驰的机械骏马动态光影。光影跃出箱体,场景瞬间化为一辆黄铜质感悬浮缆车,正沿着微光铜轨穿梭于机械齿轮森林,沐浴着电影级的黄金时刻光线。 [20-30秒]: 镜头优雅向下平移,缆车下方出现一艘精美的发条木制机械帆船,在深蓝色玻璃材质的起伏海浪中破浪前行。海浪尽头无缝演变为一轮发光巨月,一群举着摇曳提灯的探险者剪影,正沿着星空下的水晶矿脉山脊艰难跋涉。镜头平滑螺旋拉远,穿过空灵云朵,回到滴答作响的宏大黄铜钟面。最后一秒出现 logo,参考@图像1。 技术规格: 超写实机械纹理,丰富黄铜与金色调,电影级浅景深。平滑连贯的无缝穿梭运镜,极强的史诗感与奇幻冒险氛围。";

        // Example resource URLs
        final String refImage1 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_30s_input.png";

        // Output video parameters
        final boolean generateAudio = true;
        final String videoRatio = "16:9";
        final long videoDuration = 30L;

        System.out.println("----- create request -----");
        // Build request content
        List<ContentItem> contents = new ArrayList<>();

        // 1. Text prompt
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.TEXT)
                .text(prompt)
                .build());

        // 2. Reference image
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.IMAGE_URL)
                .imageUrl(ImageURL.builder()
                        .url(refImage1)
                        .build())
                .role("reference_image")
                .build());

        // Create video generation task
        CreateContentGenerationTaskRequest createRequest = CreateContentGenerationTaskRequest.builder()
                .generateAudio(generateAudio)
                .model(modelId)
                .content(contents)
                .ratio(videoRatio)
                .duration(videoDuration)
                .watermark(true)
                .build();

        CreateContentGenerationTaskResponse createResult = service.createContentGenerationTask(createRequest);
        System.out.println("Task Created: " + createResult);

        // Get task details and poll status
        String taskId = createResult.getId();
        pollTaskStatus(taskId);
    }

    /**
     * Poll task status
     * @param taskId Task ID
     */

    private static void pollTaskStatus(String taskId) {
        String getRequest = taskId;

        System.out.println("----- polling task status -----");
        try {
            long deadlineNanos = System.nanoTime() + TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);
            while (System.nanoTime() < deadlineNanos) {
                ContentGenerationTask getResponse = service.getContentGenerationTask(getRequest);
                String status = getResponse.getStatus().toString();

                if ("succeeded".equalsIgnoreCase(status)) {
                    System.out.println("----- task succeeded -----");
                    System.out.println(getResponse);
                    return;
                } else if ("failed".equalsIgnoreCase(status)) {
                    throw new IllegalStateException(
                            "Video generation task failed: " + getResponse.getError());
                } else {
                    System.out.printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds...%n", status);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
                }
            }
            throw new IllegalStateException(
                    "Video generation task did not finish within 30 minutes");
        } catch (InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new RuntimeException("Polling interrupted", ie);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error occurred while polling", e);
        } finally {
            service.shutdownExecutor();
        }
    }
}
Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"time"

	"github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime"
	model "github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime/model/contentgeneration"
)

func main() {
	// Initialize Ark client
	client := arkruntime.NewClientWithApiKey(
		os.Getenv("ARK_API_KEY"),
		// The base URL for model invocation
		arkruntime.WithBaseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"),
	)
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Minute)
	defer cancel()

	// Model ID
	modelID := "doubao-seedance-2-5-260628"
	// Text prompt
	prompt := "一段高级、极具电影感的30秒3D动态图形序列,采用精致的蒸汽朋克与复古微缩景观风格,配合连续流畅的环绕与穿透运镜。 [0-10秒]: 古董黄铜钟面微距特写,奇迹般层层展开为相互啮合的旋转齿轮环与体积雾。镜头向下穿透齿轮,一架机械扑翼机(Ornithopter),正从由做旧古籍堆叠而成的微缩峡谷中盘旋升空。 [10-20秒]: 镜头跟随扑翼机的轨迹向前滑行,无缝穿透入一个高速旋转的华丽黄铜幻影箱(Zoetrope),内部投射出飞驰的机械骏马动态光影。光影跃出箱体,场景瞬间化为一辆黄铜质感悬浮缆车,正沿着微光铜轨穿梭于机械齿轮森林,沐浴着电影级的黄金时刻光线。 [20-30秒]: 镜头优雅向下平移,缆车下方出现一艘精美的发条木制机械帆船,在深蓝色玻璃材质的起伏海浪中破浪前行。海浪尽头无缝演变为一轮发光巨月,一群举着摇曳提灯的探险者剪影,正沿着星空下的水晶矿脉山脊艰难跋涉。镜头平滑螺旋拉远,穿过空灵云朵,回到滴答作响的宏大黄铜钟面。最后一秒出现 logo,参考@图像1。 技术规格: 超写实机械纹理,丰富黄铜与金色调,电影级浅景深。平滑连贯的无缝穿梭运镜,极强的史诗感与奇幻冒险氛围。"

	// Example resource URLs
	refImage1 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_30s_input.png"

	// Output video parameters
	generateAudio := true
	videoRatio := "16:9"
	videoDuration := int64(30)

	// 1. Create video generation task
	fmt.Println("----- create request -----")
	createReq := &model.CreateContentGenerationTaskRequest{
		Model:         modelID,
		GenerateAudio: model.NewOptBool(generateAudio),
		Ratio:         model.NewOptString(videoRatio),
		Duration:      model.NewOptInt64(videoDuration),
		Content: []model.ContentItem{
			{
				Type: model.ContentTypeText,
				Text: model.NewOptString(prompt),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeImageURL,
				ImageURL: model.NewOptImageURL(model.ImageURL{
					URL: refImage1,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_image"),
			},
		},
		Watermark:     model.NewOptBool(true),
	}

	createResp, err := client.CreateContentGenerationTask(ctx, createReq)
	if err != nil {
		panic(fmt.Errorf("create content generation task: %w", err))
	}

	taskID := createResp.ID
	fmt.Printf("Task Created with ID: %s\n", taskID)

	// 2. Poll task status
	pollTaskStatus(ctx, client, taskID)
}

// poll task status
func pollTaskStatus(ctx context.Context, client *arkruntime.Client, taskID string) {
	fmt.Println("----- polling task status -----")
	for {
		getReq := taskID
		getResp, err := client.GetContentGenerationTask(ctx, getReq)
		if err != nil {
			panic(fmt.Errorf("get content generation task: %w", err))
		}

		status := getResp.Status
		if status == "succeeded" {
			fmt.Println("----- task succeeded -----")
			fmt.Printf("Task ID: %s \n", getResp.ID)
			fmt.Printf("Model: %s \n", getResp.Model)
			fmt.Printf("Video URL: %s \n", getResp.Content.Or(model.TaskContent{}).VideoURL.Or(""))
			fmt.Printf("Completion Tokens: %d \n", getResp.Usage.Or(model.TaskUsage{}).CompletionTokens)
			fmt.Printf("Created At: %d, Updated At: %d\n", getResp.CreatedAt.Or(0), getResp.UpdatedAt.Or(0))
			return
		} else if status == "failed" {
			if getResp.Error.IsSet() {
				panic(fmt.Errorf("video generation task failed: %s: %s", getResp.Error.Value.Code, getResp.Error.Value.Message))
			}
			panic("video generation task failed")
		} else {
			fmt.Printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds... \n", status)
			time.Sleep(10 * time.Second)
		}
	}
}

50 个全模态参考素材输入#

Seedance 2.5 单次输入素材上限提升至 50 个(30 张图片 + 10 段视频 + 10 段音频),可自由组合图片、视频、音频等多模态素材,实现更丰富的创意表达。同时,Seedance 2.5 新增支持纯音频参考生成视频,无需搭配图片或视频素材。

输入:文本 + 1 张图片 + 6 段视频 输出

提示词:明亮多彩的广告片风格,果味饼干为主角...(详见下方代码示例中的完整提示词)




Bash
curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "明亮多彩的广告片风格,果味饼干为主角,包含草莓、苹果、葡萄、橙子四种口味,草莓味参考@图像1,饼干与对应水果以强秩序感的几何阵列排布,整体画面干净、高级、节奏强。开场水果快速建立视觉聚焦,参考@视频1的构图,音乐重拍切入。随后不同口味饼干整齐排列,切特写,参考@视频2的动态和运镜。高潮段一块饼干被折断,瞬间进入慢动作,果味夹心爆开,碎屑飞溅,果汁感与颗粒冲击被放大展示,参考@视频3的冲击感。横向阵列,形成节奏抛物感,参考@视频4的运动,突出秩序美感与产品丰富度。随后迅速回到快节奏剪辑。结尾英文文字 One bite of crispness, a heart full of delight 快速分词切换入画,配合强节奏文字运动与产品定格,参考@视频5,最终品牌感收束,饼干和水果向四周发散,参考@视频6画面充满年轻、活力、好吃、想分享的广告氛围。"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
            },
            "role": "reference_image"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference2.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference3.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference4.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference5.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference6.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference7.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "16:9",
    "duration": 15,
    "omni_reference_task_type": "reference",
    "output_format": "mov",
    "watermark": true
}'
Python
import os
import time
# Install SDK: python -m pip install --upgrade arkruntime
from arkruntime import Ark

client = Ark(
    # The base URL for model invocation
    base_url='https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3',
    # Get API Key:https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/apikey
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
)

if __name__ == "__main__":
    print("----- create request -----")
    create_result = client.content_generation.tasks.create(
        model="doubao-seedance-2-5-260628", # Replace with Model ID
        content=[
            {
                "type": "text",
                "text": "明亮多彩的广告片风格,果味饼干为主角,包含草莓、苹果、葡萄、橙子四种口味,草莓味参考@图像1,饼干与对应水果以强秩序感的几何阵列排布,整体画面干净、高级、节奏强。开场水果快速建立视觉聚焦,参考@视频1的构图,音乐重拍切入。随后不同口味饼干整齐排列,切特写,参考@视频2的动态和运镜。高潮段一块饼干被折断,瞬间进入慢动作,果味夹心爆开,碎屑飞溅,果汁感与颗粒冲击被放大展示,参考@视频3的冲击感。横向阵列,形成节奏抛物感,参考@视频4的运动,突出秩序美感与产品丰富度。随后迅速回到快节奏剪辑。结尾英文文字 One bite of crispness, a heart full of delight 快速分词切换入画,配合强节奏文字运动与产品定格,参考@视频5,最终品牌感收束,饼干和水果向四周发散,参考@视频6画面充满年轻、活力、好吃、想分享的广告氛围。",
            },
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
                },
                "role": "reference_image",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference2.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference3.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference4.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference5.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference6.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference7.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
        ],
        generate_audio=True,
        ratio="16:9",
        duration=15,
        extra_body={
            "omni_reference_task_type": "reference",
            "output_format": "mov",
        },
        watermark=True,
    )
    print(create_result)


    # Polling query section
    print("----- polling task status -----")
    task_id = create_result.id
    deadline = time.monotonic() + 30 * 60
    while time.monotonic() < deadline:
        get_result = client.content_generation.tasks.get(task_id=task_id)
        status = get_result.status
        if status == "succeeded":
            print("----- task succeeded -----")
            print(get_result)
            break
        elif status == "failed":
            raise RuntimeError(f"Video generation task failed: {get_result.error}")
        else:
            print(f"Current status: {status}, Retrying after 10 seconds...")
            time.sleep(10)
    else:
        raise TimeoutError("Video generation task did not finish within 30 minutes")
Java
package com.ark.sample;

import com.volcengine.ark.runtime.models.content_generation.*;
import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService;
import okhttp3.ConnectionPool;
import okhttp3.Dispatcher;
import retrofit2.Call;
import retrofit2.Retrofit;
import retrofit2.http.Body;
import retrofit2.http.POST;

import java.io.IOException;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ContentGenerationTaskExample {

    interface ContentGenerationApi {
        @POST("contents/generations/tasks")
        Call<CreateContentGenerationTaskResponse> create(@Body Map<String, Object> request);
    }

    // Client initialization
    static String apiKey = System.getenv("ARK_API_KEY");
    static ConnectionPool connectionPool = new ConnectionPool(5, 1, TimeUnit.SECONDS);
    static Dispatcher dispatcher = new Dispatcher();
    static ArkService service = ArkService.builder()
           .baseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3") // The base URL for model invocation
           .dispatcher(dispatcher)
           .connectionPool(connectionPool)
           .apiKey(apiKey)
           .build();
    static Retrofit retrofit = ArkService.defaultRetrofit(
            ArkService.defaultApiKeyClient(apiKey, Duration.ofSeconds(180)),
            ArkService.defaultObjectMapper(),
            "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/",
            Runnable::run);
    static ContentGenerationApi contentGenerationApi =
            retrofit.create(ContentGenerationApi.class);

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // Model ID
        final String modelId = "doubao-seedance-2-5-260628";
        // Text prompt
        final String prompt = "明亮多彩的广告片风格,果味饼干为主角,包含草莓、苹果、葡萄、橙子四种口味,草莓味参考@图像1,饼干与对应水果以强秩序感的几何阵列排布,整体画面干净、高级、节奏强。开场水果快速建立视觉聚焦,参考@视频1的构图,音乐重拍切入。随后不同口味饼干整齐排列,切特写,参考@视频2的动态和运镜。高潮段一块饼干被折断,瞬间进入慢动作,果味夹心爆开,碎屑飞溅,果汁感与颗粒冲击被放大展示,参考@视频3的冲击感。横向阵列,形成节奏抛物感,参考@视频4的运动,突出秩序美感与产品丰富度。随后迅速回到快节奏剪辑。结尾英文文字 One bite of crispness, a heart full of delight 快速分词切换入画,配合强节奏文字运动与产品定格,参考@视频5,最终品牌感收束,饼干和水果向四周发散,参考@视频6画面充满年轻、活力、好吃、想分享的广告氛围。";

        // Example resource URLs
        final String refImage1 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png";
        final String refVideo1 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference2.mp4";
        final String refVideo2 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference3.mp4";
        final String refVideo3 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference4.mp4";
        final String refVideo4 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference5.mp4";
        final String refVideo5 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference6.mp4";
        final String refVideo6 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference7.mp4";

        // Output video parameters
        final boolean generateAudio = true;
        final String videoRatio = "16:9";
        final long videoDuration = 15L;
        System.out.println("----- create request -----");
        // Build request content
        List<ContentItem> contents = new ArrayList<>();

        // 1. Text prompt
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.TEXT)
                .text(prompt)
                .build());

        // 2. Reference image 1
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.IMAGE_URL)
                .imageUrl(ImageURL.builder()
                        .url(refImage1)
                        .build())
                .role("reference_image")
                .build());

        // 3. Reference video 1
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo1)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // 4. Reference video 2
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo2)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // 5. Reference video 3
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo3)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // 6. Reference video 4
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo4)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // 7. Reference video 5
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo5)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // 8. Reference video 6
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo6)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // Create video generation task
        Map<String, Object> createRequest = new LinkedHashMap<>();
        createRequest.put("model", modelId);
        createRequest.put("content", contents);
        createRequest.put("generate_audio", generateAudio);
        createRequest.put("ratio", videoRatio);
        createRequest.put("duration", videoDuration);
        createRequest.put("omni_reference_task_type", "reference");
        createRequest.put("output_format", "mov");
        createRequest.put("watermark", true);

        retrofit2.Response<CreateContentGenerationTaskResponse> response =
                contentGenerationApi.create(createRequest).execute();
        if (!response.isSuccessful() || response.body() == null) {
            throw new IOException("Unexpected code " + response.code());
        }
        CreateContentGenerationTaskResponse createResult = response.body();
        System.out.println("Task Created: " + createResult);

        // Get task details and poll status
        String taskId = createResult.getId();
        pollTaskStatus(taskId);
    }

    /**
     * Poll task status
     * @param taskId Task ID
     */

    private static void pollTaskStatus(String taskId) {
        String getRequest = taskId;

        System.out.println("----- polling task status -----");
        try {
            long deadlineNanos = System.nanoTime() + TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);
            while (System.nanoTime() < deadlineNanos) {
                ContentGenerationTask getResponse = service.getContentGenerationTask(getRequest);
                String status = getResponse.getStatus().toString();

                if ("succeeded".equalsIgnoreCase(status)) {
                    System.out.println("----- task succeeded -----");
                    System.out.println(getResponse);
                    return;
                } else if ("failed".equalsIgnoreCase(status)) {
                    throw new IllegalStateException(
                            "Video generation task failed: " + getResponse.getError());
                } else {
                    System.out.printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds...%n", status);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
                }
            }
            throw new IllegalStateException(
                    "Video generation task did not finish within 30 minutes");
        } catch (InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new RuntimeException("Polling interrupted", ie);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error occurred while polling", e);
        } finally {
            service.shutdownExecutor();
        }
    }
}
Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"time"

	"github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime"
	model "github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime/model/contentgeneration"
)

func main() {
	// Initialize Ark client
	client := arkruntime.NewClientWithApiKey(
		os.Getenv("ARK_API_KEY"),
		// The base URL for model invocation
		arkruntime.WithBaseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"),
	)
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Minute)
	defer cancel()

	// Model ID
	modelID := "doubao-seedance-2-5-260628"
	// Text prompt
	prompt := "明亮多彩的广告片风格,果味饼干为主角,包含草莓、苹果、葡萄、橙子四种口味,草莓味参考@图像1,饼干与对应水果以强秩序感的几何阵列排布,整体画面干净、高级、节奏强。开场水果快速建立视觉聚焦,参考@视频1的构图,音乐重拍切入。随后不同口味饼干整齐排列,切特写,参考@视频2的动态和运镜。高潮段一块饼干被折断,瞬间进入慢动作,果味夹心爆开,碎屑飞溅,果汁感与颗粒冲击被放大展示,参考@视频3的冲击感。横向阵列,形成节奏抛物感,参考@视频4的运动,突出秩序美感与产品丰富度。随后迅速回到快节奏剪辑。结尾英文文字 One bite of crispness, a heart full of delight 快速分词切换入画,配合强节奏文字运动与产品定格,参考@视频5,最终品牌感收束,饼干和水果向四周发散,参考@视频6画面充满年轻、活力、好吃、想分享的广告氛围。"

	// Example resource URLs
	refImage1 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
	refVideo1 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference2.mp4"
	refVideo2 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference3.mp4"
	refVideo3 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference4.mp4"
	refVideo4 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference5.mp4"
	refVideo5 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference6.mp4"
	refVideo6 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_reference7.mp4"

	// Output video parameters
	generateAudio := true
	videoRatio := "16:9"
	videoDuration := int64(15)
	omniReferenceTaskType := "reference"
	outputFormat := "mov"

	// 1. Create video generation task
	fmt.Println("----- create request -----")
	createReq := &model.CreateContentGenerationTaskRequest{
		Model:         modelID,
		GenerateAudio: model.NewOptBool(generateAudio),
		Ratio:         model.NewOptString(videoRatio),
		Duration:      model.NewOptInt64(videoDuration),
		Content: []model.ContentItem{
			{
				Type: model.ContentTypeText,
				Text: model.NewOptString(prompt),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeImageURL,
				ImageURL: model.NewOptImageURL(model.ImageURL{
					URL: refImage1,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_image"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo1,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo2,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo3,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo4,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo5,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo6,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
		},
		Watermark:     model.NewOptBool(true),
	}

	createResp, err := client.CreateContentGenerationTask(
		ctx,
		createReq,
		arkruntime.WithExtraBody(map[string]interface{}{
			"omni_reference_task_type": omniReferenceTaskType,
			"output_format":            outputFormat,
		}),
	)
	if err != nil {
		panic(fmt.Errorf("create content generation task: %w", err))
	}

	taskID := createResp.ID
	fmt.Printf("Task Created with ID: %s\n", taskID)

	// 2. Poll task status
	pollTaskStatus(ctx, client, taskID)
}

// poll task status
func pollTaskStatus(ctx context.Context, client *arkruntime.Client, taskID string) {
	fmt.Println("----- polling task status -----")
	for {
		getReq := taskID
		getResp, err := client.GetContentGenerationTask(ctx, getReq)
		if err != nil {
			panic(fmt.Errorf("get content generation task: %w", err))
		}

		status := getResp.Status
		if status == "succeeded" {
			fmt.Println("----- task succeeded -----")
			fmt.Printf("Task ID: %s \n", getResp.ID)
			fmt.Printf("Model: %s \n", getResp.Model)
			fmt.Printf("Video URL: %s \n", getResp.Content.Or(model.TaskContent{}).VideoURL.Or(""))
			fmt.Printf("Completion Tokens: %d \n", getResp.Usage.Or(model.TaskUsage{}).CompletionTokens)
			fmt.Printf("Created At: %d, Updated At: %d\n", getResp.CreatedAt.Or(0), getResp.UpdatedAt.Or(0))
			return
		} else if status == "failed" {
			if getResp.Error.IsSet() {
				panic(fmt.Errorf("video generation task failed: %s: %s", getResp.Error.Value.Code, getResp.Error.Value.Message))
			}
			panic("video generation task failed")
		} else {
			fmt.Printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds... \n", status)
			time.Sleep(10 * time.Second)
		}
	}
}

更智能的时长和宽高比控制#

Seedance 2.5 模型支持通过配置ratio 为 adaptive、duration 为 -1以智能控制输出视频的宽高比和时长;但在视频编辑、视频延长、首帧或首尾帧生视频任务中,具有特殊的控制行为,详情参考以下示例。

使用示例-视频编辑#

在视频编辑任务中,Seedance 2.5 会根据提示词意图选定待编辑视频,并自动保持输出视频宽高比、时长和待编辑视频一致(参数 ratio 默认且仅支持配置为 adaptive,参数 duration 默认且仅支持配置为 -1,均不支持另行设置)。

输入:文本 + 视频(宽高比 5:4,时长 16 秒) 输出(宽高比 5:4,时长 16 秒)

提示词:视频编辑:删除 @视频1中的所有人,除了主角。

输出视频宽高比自动和待编辑视频的 5:4 保持一致;输出视频时长和待编辑视频的 16 秒基本一致
Bash
curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "视频编辑:删除 @视频1中的所有人,除了主角。"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_edit_input.mov"
            },
            "role": "reference_video"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "adaptive",
    "duration": -1,
    "omni_reference_task_type": "edit",
    "output_format": "mov",
    "watermark": true
}'
Python
import os
import time
# Install SDK: python -m pip install --upgrade arkruntime
from arkruntime import Ark

client = Ark(
    # The base URL for model invocation
    base_url='https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3',
    # Get API Key:https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/apikey
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
)

if __name__ == "__main__":
    print("----- create request -----")
    create_result = client.content_generation.tasks.create(
        model="doubao-seedance-2-5-260628", # Replace with Model ID
        content=[
            {
                "type": "text",
                "text": "视频编辑:删除 @视频1中的所有人,除了主角。",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_edit_input.mov"
                },
                "role": "reference_video",
            },
        ],
        generate_audio=True,
        ratio="adaptive",
        duration=-1,
        extra_body={
            "omni_reference_task_type": "edit",
            "output_format": "mov",
        },
        watermark=True,
    )
    print(create_result)


    # Polling query section
    print("----- polling task status -----")
    task_id = create_result.id
    deadline = time.monotonic() + 30 * 60
    while time.monotonic() < deadline:
        get_result = client.content_generation.tasks.get(task_id=task_id)
        status = get_result.status
        if status == "succeeded":
            print("----- task succeeded -----")
            print(get_result)
            break
        elif status == "failed":
            raise RuntimeError(f"Video generation task failed: {get_result.error}")
        else:
            print(f"Current status: {status}, Retrying after 10 seconds...")
            time.sleep(10)
    else:
        raise TimeoutError("Video generation task did not finish within 30 minutes")
Java
package com.ark.sample;

import com.volcengine.ark.runtime.models.content_generation.*;
import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService;
import okhttp3.ConnectionPool;
import okhttp3.Dispatcher;
import retrofit2.Call;
import retrofit2.Retrofit;
import retrofit2.http.Body;
import retrofit2.http.POST;

import java.io.IOException;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ContentGenerationTaskExample {

    interface ContentGenerationApi {
        @POST("contents/generations/tasks")
        Call<CreateContentGenerationTaskResponse> create(@Body Map<String, Object> request);
    }

    // Client initialization
    static String apiKey = System.getenv("ARK_API_KEY");
    static ConnectionPool connectionPool = new ConnectionPool(5, 1, TimeUnit.SECONDS);
    static Dispatcher dispatcher = new Dispatcher();
    static ArkService service = ArkService.builder()
           .baseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3") // The base URL for model invocation
           .dispatcher(dispatcher)
           .connectionPool(connectionPool)
           .apiKey(apiKey)
           .build();
    static Retrofit retrofit = ArkService.defaultRetrofit(
            ArkService.defaultApiKeyClient(apiKey, Duration.ofSeconds(180)),
            ArkService.defaultObjectMapper(),
            "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/",
            Runnable::run);
    static ContentGenerationApi contentGenerationApi =
            retrofit.create(ContentGenerationApi.class);

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // Model ID
        final String modelId = "doubao-seedance-2-5-260628";
        // Text prompt
        final String prompt = "视频编辑:删除 @视频1中的所有人,除了主角。";

        // Example resource URLs
        final String refVideo = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_edit_input.mov";

        // Output video parameters
        final boolean generateAudio = true;
        final String videoRatio = "adaptive";
        final long videoDuration = -1L;
        System.out.println("----- create request -----");
        // Build request content
        List<ContentItem> contents = new ArrayList<>();

        // 1. Text prompt
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.TEXT)
                .text(prompt)
                .build());

        // 2. Reference video
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // Create video generation task
        Map<String, Object> createRequest = new LinkedHashMap<>();
        createRequest.put("model", modelId);
        createRequest.put("content", contents);
        createRequest.put("generate_audio", generateAudio);
        createRequest.put("ratio", videoRatio);
        createRequest.put("duration", videoDuration);
        createRequest.put("omni_reference_task_type", "edit");
        createRequest.put("output_format", "mov");
        createRequest.put("watermark", true);

        retrofit2.Response<CreateContentGenerationTaskResponse> response =
                contentGenerationApi.create(createRequest).execute();
        if (!response.isSuccessful() || response.body() == null) {
            throw new IOException("Unexpected code " + response.code());
        }
        CreateContentGenerationTaskResponse createResult = response.body();
        System.out.println("Task Created: " + createResult);

        // Get task details and poll status
        String taskId = createResult.getId();
        pollTaskStatus(taskId);
    }

    /**
     * Poll task status
     * @param taskId Task ID
     */

    private static void pollTaskStatus(String taskId) {
        String getRequest = taskId;

        System.out.println("----- polling task status -----");
        try {
            long deadlineNanos = System.nanoTime() + TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);
            while (System.nanoTime() < deadlineNanos) {
                ContentGenerationTask getResponse = service.getContentGenerationTask(getRequest);
                String status = getResponse.getStatus().toString();

                if ("succeeded".equalsIgnoreCase(status)) {
                    System.out.println("----- task succeeded -----");
                    System.out.println(getResponse);
                    return;
                } else if ("failed".equalsIgnoreCase(status)) {
                    throw new IllegalStateException(
                            "Video generation task failed: " + getResponse.getError());
                } else {
                    System.out.printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds...%n", status);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
                }
            }
            throw new IllegalStateException(
                    "Video generation task did not finish within 30 minutes");
        } catch (InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new RuntimeException("Polling interrupted", ie);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error occurred while polling", e);
        } finally {
            service.shutdownExecutor();
        }
    }
}
Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"time"

	"github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime"
	model "github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime/model/contentgeneration"
)

func main() {
	// Initialize Ark client
	client := arkruntime.NewClientWithApiKey(
		os.Getenv("ARK_API_KEY"),
		// The base URL for model invocation
		arkruntime.WithBaseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"),
	)
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Minute)
	defer cancel()

	// Model ID
	modelID := "doubao-seedance-2-5-260628"
	// Text prompt
	prompt := "视频编辑:删除 @视频1中的所有人,除了主角。"

	// Example resource URLs
	refVideo := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/seedance2.5_edit_input.mov"

	// Output video parameters
	generateAudio := true
	videoRatio := "adaptive"
	videoDuration := int64(-1)
	omniReferenceTaskType := "edit"
	outputFormat := "mov"

	// 1. Create video generation task
	fmt.Println("----- create request -----")
	createReq := &model.CreateContentGenerationTaskRequest{
		Model:         modelID,
		GenerateAudio: model.NewOptBool(generateAudio),
		Ratio:         model.NewOptString(videoRatio),
		Duration:      model.NewOptInt64(videoDuration),
		Content: []model.ContentItem{
			{
				Type: model.ContentTypeText,
				Text: model.NewOptString(prompt),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
		},
		Watermark:     model.NewOptBool(true),
	}

	createResp, err := client.CreateContentGenerationTask(
		ctx,
		createReq,
		arkruntime.WithExtraBody(map[string]interface{}{
			"omni_reference_task_type": omniReferenceTaskType,
			"output_format":            outputFormat,
		}),
	)
	if err != nil {
		panic(fmt.Errorf("create content generation task: %w", err))
	}

	taskID := createResp.ID
	fmt.Printf("Task Created with ID: %s\n", taskID)

	// 2. Poll task status
	pollTaskStatus(ctx, client, taskID)
}

// poll task status
func pollTaskStatus(ctx context.Context, client *arkruntime.Client, taskID string) {
	fmt.Println("----- polling task status -----")
	for {
		getReq := taskID
		getResp, err := client.GetContentGenerationTask(ctx, getReq)
		if err != nil {
			panic(fmt.Errorf("get content generation task: %w", err))
		}

		status := getResp.Status
		if status == "succeeded" {
			fmt.Println("----- task succeeded -----")
			fmt.Printf("Task ID: %s \n", getResp.ID)
			fmt.Printf("Model: %s \n", getResp.Model)
			fmt.Printf("Video URL: %s \n", getResp.Content.Or(model.TaskContent{}).VideoURL.Or(""))
			fmt.Printf("Completion Tokens: %d \n", getResp.Usage.Or(model.TaskUsage{}).CompletionTokens)
			fmt.Printf("Created At: %d, Updated At: %d\n", getResp.CreatedAt.Or(0), getResp.UpdatedAt.Or(0))
			return
		} else if status == "failed" {
			if getResp.Error.IsSet() {
				panic(fmt.Errorf("video generation task failed: %s: %s", getResp.Error.Value.Code, getResp.Error.Value.Message))
			}
			panic("video generation task failed")
		} else {
			fmt.Printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds... \n", status)
			time.Sleep(10 * time.Second)
		}
	}
}

使用示例-视频延长#

在视频延长任务中,Seedance 2.5 会根据提示词意图选定待延长视频,并自动保持输出视频宽高比和待延长视频一致(参数 ratio 默认且仅支持配置为 adaptive)。视频输出时长可以自行设置或由模型智能判断(参数 duration 支持配置为 [4, 30] 或 -1)。

输入:文本 + 视频(视频1宽高比 7:5,视频2、视频3宽高比 16:9) 输出(宽高比 7:5)

提示词:延长@视频1,窗户打开后进入@视频2的美术馆室内,最后镜头进入@视频3的画内


输出视频宽高比自动和待延长视频的 7:5 保持一致
Bash
curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "延长@视频1,窗户打开后进入@视频2的美术馆室内,最后镜头进入@视频3的画内"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video1_75.mov"
            },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video2.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video3.mp4"
            },
            "role": "reference_video"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "adaptive",
    "duration": 11,
    "omni_reference_task_type": "extend",
    "output_format": "mov",
    "watermark": true
}'
Python
import os
import time
# Install SDK: python -m pip install --upgrade arkruntime
from arkruntime import Ark

client = Ark(
    # The base URL for model invocation
    base_url='https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3',
    # Get API Key:https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/apikey
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
)

if __name__ == "__main__":
    print("----- create request -----")
    create_result = client.content_generation.tasks.create(
        model="doubao-seedance-2-5-260628", # Replace with Model ID
        content=[
            {
                "type": "text",
                "text": "延长@视频1,窗户打开后进入@视频2的美术馆室内,最后镜头进入@视频3的画内",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video1_75.mov"
                },
                "role": "reference_video",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video2.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video3.mp4"
                },
                "role": "reference_video",
            },
        ],
        generate_audio=True,
        ratio="adaptive",
        duration=11,
        extra_body={
            "omni_reference_task_type": "extend",
            "output_format": "mov",
        },
        watermark=True,
    )
    print(create_result)


    # Polling query section
    print("----- polling task status -----")
    task_id = create_result.id
    deadline = time.monotonic() + 30 * 60
    while time.monotonic() < deadline:
        get_result = client.content_generation.tasks.get(task_id=task_id)
        status = get_result.status
        if status == "succeeded":
            print("----- task succeeded -----")
            print(get_result)
            break
        elif status == "failed":
            raise RuntimeError(f"Video generation task failed: {get_result.error}")
        else:
            print(f"Current status: {status}, Retrying after 10 seconds...")
            time.sleep(10)
    else:
        raise TimeoutError("Video generation task did not finish within 30 minutes")
Java
package com.ark.sample;

import com.volcengine.ark.runtime.models.content_generation.*;
import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService;
import okhttp3.ConnectionPool;
import okhttp3.Dispatcher;
import retrofit2.Call;
import retrofit2.Retrofit;
import retrofit2.http.Body;
import retrofit2.http.POST;

import java.io.IOException;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ContentGenerationTaskExample {

    interface ContentGenerationApi {
        @POST("contents/generations/tasks")
        Call<CreateContentGenerationTaskResponse> create(@Body Map<String, Object> request);
    }

    // Client initialization
    static String apiKey = System.getenv("ARK_API_KEY");
    static ConnectionPool connectionPool = new ConnectionPool(5, 1, TimeUnit.SECONDS);
    static Dispatcher dispatcher = new Dispatcher();
    static ArkService service = ArkService.builder()
           .baseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3") // The base URL for model invocation
           .dispatcher(dispatcher)
           .connectionPool(connectionPool)
           .apiKey(apiKey)
           .build();
    static Retrofit retrofit = ArkService.defaultRetrofit(
            ArkService.defaultApiKeyClient(apiKey, Duration.ofSeconds(180)),
            ArkService.defaultObjectMapper(),
            "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/",
            Runnable::run);
    static ContentGenerationApi contentGenerationApi =
            retrofit.create(ContentGenerationApi.class);

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // Model ID
        final String modelId = "doubao-seedance-2-5-260628";
        // Text prompt
        final String prompt = "延长@视频1,窗户打开后进入@视频2的美术馆室内,最后镜头进入@视频3的画内";

        // Example resource URLs
        final String refVideo1 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video1_75.mov";
        final String refVideo2 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video2.mp4";
        final String refVideo3 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video3.mp4";

        // Output video parameters
        final boolean generateAudio = true;
        final String videoRatio = "adaptive";
        final long videoDuration = 11L;
        System.out.println("----- create request -----");
        // Build request content
        List<ContentItem> contents = new ArrayList<>();

        // 1. Text prompt
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.TEXT)
                .text(prompt)
                .build());

        // 2. Reference video 1
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo1)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // 3. Reference video 2
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo2)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // 4. Reference video 3
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.VIDEO_URL)
                .videoUrl(VideoURL.builder()
                        .url(refVideo3)
                        .build())
                .role("reference_video")
                .build());

        // Create video generation task
        Map<String, Object> createRequest = new LinkedHashMap<>();
        createRequest.put("model", modelId);
        createRequest.put("content", contents);
        createRequest.put("generate_audio", generateAudio);
        createRequest.put("ratio", videoRatio);
        createRequest.put("duration", videoDuration);
        createRequest.put("omni_reference_task_type", "extend");
        createRequest.put("output_format", "mov");
        createRequest.put("watermark", true);

        retrofit2.Response<CreateContentGenerationTaskResponse> response =
                contentGenerationApi.create(createRequest).execute();
        if (!response.isSuccessful() || response.body() == null) {
            throw new IOException("Unexpected code " + response.code());
        }
        CreateContentGenerationTaskResponse createResult = response.body();
        System.out.println("Task Created: " + createResult);

        // Get task details and poll status
        String taskId = createResult.getId();
        pollTaskStatus(taskId);
    }

    /**
     * Poll task status
     * @param taskId Task ID
     */

    private static void pollTaskStatus(String taskId) {
        String getRequest = taskId;

        System.out.println("----- polling task status -----");
        try {
            long deadlineNanos = System.nanoTime() + TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);
            while (System.nanoTime() < deadlineNanos) {
                ContentGenerationTask getResponse = service.getContentGenerationTask(getRequest);
                String status = getResponse.getStatus().toString();

                if ("succeeded".equalsIgnoreCase(status)) {
                    System.out.println("----- task succeeded -----");
                    System.out.println(getResponse);
                    return;
                } else if ("failed".equalsIgnoreCase(status)) {
                    throw new IllegalStateException(
                            "Video generation task failed: " + getResponse.getError());
                } else {
                    System.out.printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds...%n", status);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
                }
            }
            throw new IllegalStateException(
                    "Video generation task did not finish within 30 minutes");
        } catch (InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new RuntimeException("Polling interrupted", ie);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error occurred while polling", e);
        } finally {
            service.shutdownExecutor();
        }
    }
}
Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"time"

	"github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime"
	model "github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime/model/contentgeneration"
)

func main() {
	// Initialize Ark client
	client := arkruntime.NewClientWithApiKey(
		os.Getenv("ARK_API_KEY"),
		// The base URL for model invocation
		arkruntime.WithBaseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"),
	)
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Minute)
	defer cancel()

	// Model ID
	modelID := "doubao-seedance-2-5-260628"
	// Text prompt
	prompt := "延长@视频1,窗户打开后进入@视频2的美术馆室内,最后镜头进入@视频3的画内"

	// Example resource URLs
	refVideo1 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video1_75.mov"
    refVideo2 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video2.mp4"
    refVideo3 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/videos/video-generation/r2v_extend_video3.mp4"

	// Output video parameters
	generateAudio := true
	videoRatio := "adaptive"
	videoDuration := int64(11)
	omniReferenceTaskType := "extend"
	outputFormat := "mov"

	// 1. Create video generation task
	fmt.Println("----- create request -----")
	createReq := &model.CreateContentGenerationTaskRequest{
		Model:         modelID,
		GenerateAudio: model.NewOptBool(generateAudio),
		Ratio:         model.NewOptString(videoRatio),
		Duration:      model.NewOptInt64(videoDuration),
		Content: []model.ContentItem{
			{
				Type: model.ContentTypeText,
				Text: model.NewOptString(prompt),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo1,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo2,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeVideoURL,
				VideoURL: model.NewOptVideoURL(model.VideoURL{
					URL: refVideo3,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_video"),
			},
		},
		Watermark:     model.NewOptBool(true),
	}

	createResp, err := client.CreateContentGenerationTask(
		ctx,
		createReq,
		arkruntime.WithExtraBody(map[string]interface{}{
			"omni_reference_task_type": omniReferenceTaskType,
			"output_format":            outputFormat,
		}),
	)
	if err != nil {
		panic(fmt.Errorf("create content generation task: %w", err))
	}

	taskID := createResp.ID
	fmt.Printf("Task Created with ID: %s\n", taskID)

	// 2. Poll task status
	pollTaskStatus(ctx, client, taskID)
}

// poll task status
func pollTaskStatus(ctx context.Context, client *arkruntime.Client, taskID string) {
	fmt.Println("----- polling task status -----")
	for {
		getReq := taskID
		getResp, err := client.GetContentGenerationTask(ctx, getReq)
		if err != nil {
			panic(fmt.Errorf("get content generation task: %w", err))
		}

		status := getResp.Status
		if status == "succeeded" {
			fmt.Println("----- task succeeded -----")
			fmt.Printf("Task ID: %s \n", getResp.ID)
			fmt.Printf("Model: %s \n", getResp.Model)
			fmt.Printf("Video URL: %s \n", getResp.Content.Or(model.TaskContent{}).VideoURL.Or(""))
			fmt.Printf("Completion Tokens: %d \n", getResp.Usage.Or(model.TaskUsage{}).CompletionTokens)
			fmt.Printf("Created At: %d, Updated At: %d\n", getResp.CreatedAt.Or(0), getResp.UpdatedAt.Or(0))
			return
		} else if status == "failed" {
			if getResp.Error.IsSet() {
				panic(fmt.Errorf("video generation task failed: %s: %s", getResp.Error.Value.Code, getResp.Error.Value.Message))
			}
			panic("video generation task failed")
		} else {
			fmt.Printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds... \n", status)
			time.Sleep(10 * time.Second)
		}
	}
}

使用示例-首帧/首尾帧生视频#

在首帧/首尾帧生视频任务中,Seedance 2.5 会自动保持输出视频宽高比和 first_frame 指定的首帧图片一致(参数 ratio 默认且仅支持配置为 adaptive)。视频输出时长可以自行设置或由模型智能判断(参数 duration 支持配置为 [4, 30] 或 -1)。

输入:文本 + 首帧(宽高比 1:1) + 尾帧 输出(宽高比 1:1)

提示词:图中女孩对着镜头说“茄子”,360 度环绕运镜

输出视频宽高比自动和首帧图片的 1:1 保持一致
Bash
curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "草莓夹心饼干缓慢旋转一周,镜头平滑环绕,保持产品居中"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
            },
            "role": "first_frame"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
            },
            "role": "last_frame"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "adaptive",
    "duration": 5,
    "watermark": true
}'
Python
import os
import time
# Install SDK: python -m pip install --upgrade arkruntime
from arkruntime import Ark

client = Ark(
    # The base URL for model invocation
    base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    # Get API Key: https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/apikey
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
)

if __name__ == "__main__":
    print("----- create request -----")
    create_result = client.content_generation.tasks.create(
        model="doubao-seedance-2-5-260628",  # Replace with Model ID
        content=[
            {
                "type": "text",
                "text": "草莓夹心饼干缓慢旋转一周,镜头平滑环绕,保持产品居中",
            },
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
                },
                "role": "first_frame",
            },
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
                },
                "role": "last_frame",
            },
        ],
        generate_audio=True,
        ratio="adaptive",
        duration=5,
        watermark=True,
    )
    print(create_result)

    # Polling query section
    print("----- polling task status -----")
    task_id = create_result.id
    deadline = time.monotonic() + 30 * 60
    while time.monotonic() < deadline:
        get_result = client.content_generation.tasks.get(task_id=task_id)
        status = get_result.status
        if status == "succeeded":
            print("----- task succeeded -----")
            print(get_result)
            break
        if status == "failed":
            raise RuntimeError(f"Video generation task failed: {get_result.error}")

        print(f"Current status: {status}, Retrying after 10 seconds...")
        time.sleep(10)
    else:
        raise TimeoutError("Video generation task did not finish within 30 minutes")
Java
package com.ark.sample;

import com.volcengine.ark.runtime.models.content_generation.*;
import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService;
import okhttp3.ConnectionPool;
import okhttp3.Dispatcher;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ContentGenerationTaskExample {

    // Client initialization
    static String apiKey = System.getenv("ARK_API_KEY");
    static ConnectionPool connectionPool = new ConnectionPool(5, 1, TimeUnit.SECONDS);
    static Dispatcher dispatcher = new Dispatcher();
    static ArkService service = ArkService.builder()
           .baseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3") // The base URL for model invocation
           .dispatcher(dispatcher)
           .connectionPool(connectionPool)
           .apiKey(apiKey)
           .build();

    public static void main(String[] args) {
        // Model ID
        final String modelId = "doubao-seedance-2-5-260628";
        // Text prompt
        final String prompt = "草莓夹心饼干缓慢旋转一周,镜头平滑环绕,保持产品居中";

        // Example resource URLs
        final String firstFrameUrl = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png";
        final String lastFrameUrl = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png";

        // Output video parameters
        final boolean generateAudio = true;
        final String videoRatio = "adaptive";
        final long videoDuration = 5L;

        System.out.println("----- create request -----");
        // Build request content
        List<ContentItem> contents = new ArrayList<>();

        // 1. Text prompt
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.TEXT)
                .text(prompt)
                .build());

        // 2. First frame image
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.IMAGE_URL)
                .imageUrl(ImageURL.builder()
                        .url(firstFrameUrl)
                        .build())
                .role("first_frame")
                .build());

        // 3. Last frame image
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.IMAGE_URL)
                .imageUrl(ImageURL.builder()
                        .url(lastFrameUrl)
                        .build())
                .role("last_frame")
                .build());

        // Create video generation task
        CreateContentGenerationTaskRequest createRequest = CreateContentGenerationTaskRequest.builder()
                .generateAudio(generateAudio)
                .model(modelId)
                .content(contents)
                .ratio(videoRatio)
                .duration(videoDuration)
                .watermark(true)
                .build();

        CreateContentGenerationTaskResponse createResult = service.createContentGenerationTask(createRequest);
        System.out.println("Task Created: " + createResult);

        // Get task details and poll status
        String taskId = createResult.getId();
        pollTaskStatus(taskId);
    }

    /**
     * Poll task status
     * @param taskId Task ID
     */
    private static void pollTaskStatus(String taskId) {
        String getRequest = taskId;

        System.out.println("----- polling task status -----");
        try {
            long deadlineNanos = System.nanoTime() + TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);
            while (System.nanoTime() < deadlineNanos) {
                ContentGenerationTask getResponse = service.getContentGenerationTask(getRequest);
                String status = getResponse.getStatus().toString();

                if ("succeeded".equalsIgnoreCase(status)) {
                    System.out.println("----- task succeeded -----");
                    System.out.println(getResponse);
                    return;
                } else if ("failed".equalsIgnoreCase(status)) {
                    throw new IllegalStateException(
                            "Video generation task failed: " + getResponse.getError());
                } else {
                    System.out.printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds...%n", status);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
                }
            }
            throw new IllegalStateException(
                    "Video generation task did not finish within 30 minutes");
        } catch (InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new RuntimeException("Polling interrupted", ie);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error occurred while polling", e);
        } finally {
            service.shutdownExecutor();
        }
    }
}
Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"time"

	"github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime"
	model "github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime/model/contentgeneration"
)

func main() {
	// Initialize Ark client
	client := arkruntime.NewClientWithApiKey(
		os.Getenv("ARK_API_KEY"),
		// The base URL for model invocation
		arkruntime.WithBaseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"),
	)
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Minute)
	defer cancel()

	// Model ID
	modelID := "doubao-seedance-2-5-260628"
	// Text prompt
	prompt := "草莓夹心饼干缓慢旋转一周,镜头平滑环绕,保持产品居中"

	// Example resource URLs
	firstFrameURL := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"
	lastFrameURL := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_reference1.png"

	// Output video parameters
	generateAudio := true
	videoRatio := "adaptive"
	videoDuration := int64(5)

	// 1. Create video generation task
	fmt.Println("----- create request -----")
	createReq := &model.CreateContentGenerationTaskRequest{
		Model:         modelID,
		GenerateAudio: model.NewOptBool(generateAudio),
		Ratio:         model.NewOptString(videoRatio),
		Duration:      model.NewOptInt64(videoDuration),
		Content: []model.ContentItem{
			{
				Type: model.ContentTypeText,
				Text: model.NewOptString(prompt),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeImageURL,
				ImageURL: model.NewOptImageURL(model.ImageURL{
					URL: firstFrameURL,
				}),
				Role: model.NewOptString("first_frame"),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeImageURL,
				ImageURL: model.NewOptImageURL(model.ImageURL{
					URL: lastFrameURL,
				}),
				Role: model.NewOptString("last_frame"),
			},
		},
		Watermark:     model.NewOptBool(true),
	}

	createResp, err := client.CreateContentGenerationTask(ctx, createReq)
	if err != nil {
		panic(fmt.Errorf("create content generation task: %w", err))
	}

	taskID := createResp.ID
	fmt.Printf("Task Created with ID: %s\n", taskID)

	// 2. Poll task status
	pollTaskStatus(ctx, client, taskID)
}

// poll task status
func pollTaskStatus(ctx context.Context, client *arkruntime.Client, taskID string) {
	fmt.Println("----- polling task status -----")
	for {
		getReq := taskID
		getResp, err := client.GetContentGenerationTask(ctx, getReq)
		if err != nil {
			panic(fmt.Errorf("get content generation task: %w", err))
		}

		status := getResp.Status
		if status == "succeeded" {
			fmt.Println("----- task succeeded -----")
			fmt.Printf("Task ID: %s \n", getResp.ID)
			fmt.Printf("Model: %s \n", getResp.Model)
			fmt.Printf("Video URL: %s \n", getResp.Content.Or(model.TaskContent{}).VideoURL.Or(""))
			fmt.Printf("Completion Tokens: %d \n", getResp.Usage.Or(model.TaskUsage{}).CompletionTokens)
			fmt.Printf("Created At: %d, Updated At: %d\n", getResp.CreatedAt.Or(0), getResp.UpdatedAt.Or(0))
			return
		} else if status == "failed" {
			if getResp.Error.IsSet() {
				panic(fmt.Errorf("video generation task failed: %s: %s", getResp.Error.Value.Code, getResp.Error.Value.Message))
			}
			panic("video generation task failed")
		} else {
			fmt.Printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds... \n", status)
			time.Sleep(10 * time.Second)
		}
	}
}

原生多语言生成#

Seedance 2.5 原生支持多种语言的提示词输入和有声视频生成,覆盖支持中文、英语、西班牙语、印度尼西亚语、马来语、泰语、阿拉伯语、葡萄牙语、越南语、日语、韩语。

输入:文本 + 图片 输出

提示词:电影级 hip-hop / 说唱音乐视频,歌词覆盖 8 种语言...(详见下方代码示例中的完整提示词)
Bash
curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "电影级 hip-hop / 说唱音乐视频,真实照片级质感,高端调性,海边场景。以@图像1构建画面:一支乐队在金色沙滩、海浪拍岸的岸边表演 —— 一名主唱手握麦克风、麦架立于湿沙上激情演唱,一名吉他手立于画面左侧,一名吉他手立于画面右侧,一名鼓手坐在后方的架子鼓后敲击;辽阔的海岸线在身后展开,滚滚海浪层层涌来,巨大而温暖的黄金时刻夕阳斜掠过沙滩、在水面上粼粼闪耀,空气中漂浮着海雾与咸湿水汽。 红色运动服的主唱对着镜头充满节奏感地 RAP 演唱 —— 口型与下颌随每一个字精准对位,头随节拍用力点动,带动整段 flow。乐手们随节奏摇摆律动,身后海浪层层拍岸。这是一首明快带劲的说唱曲 —— 语速快、自信、节拍强劲。踩着节拍硬切(HARD CUT),每次切换双重反差(景别与镜头类型同时改变)。 歌词(主唱依次演唱以下每种语言的「你好」,精准对口型): 英语:\"Hello\" 中文:\"你好\" 日语:\"こんにちは\" 韩语:\"안녕하세요\" 葡萄牙语:\"Olá\" 泰语:\"สวัสดี\" 西班牙语:\"Hola\" 阿拉伯语:\"مرحبا\" 镜头 1 [0:00–0:03] —— 低角度大远景定场,斯坦尼康在黄金夕照与海雾中缓缓推进,海浪在乐队身后翻涌。歌词第 1 句(英语「Hello」)。硬切。镜头 2 [0:03–0:05] —— 红运动服主唱对镜头 RAP 的特写,手持甩镜切入,身后海面虚焦粼粼波光。歌词第 2 句(中文「你好」)。硬切。镜头 3 [0:05–0:08] —— 微距插入镜头,固定机位,吉他手的手指在弦上快速拨动,沙粒与咸湿水雾从画面前掠过。歌词第 3 句(日语「こんにちは」)。硬切。镜头 4 [0:08–0:10] —— 对某位乐手的 3/4 侧中景,缓慢潜行环绕,乐器金属件与湿润高光映着海面低斜的夕阳。歌词第 4 句(韩语「안녕하세요」)。硬切。镜头 5 [0:10–0:13] —— 岸边一名乐手,快速横移轨道掠过他,他转向镜头,身后一道浪花破碎。歌词第 5 句(葡萄牙语「Olá」)。硬切。镜头 6 [0:13–0:15] —— 水边的鼓手,手持快速上摇,海风与水花吹动他的头发,他随节拍律动敲击。歌词第 6 句(泰语「สวัสดี」)。硬切。镜头 7 [0:15–0:18] —— 对红运动服主唱 flow 正酣时的紧凑猛推,富攻击性的手持,身后暮色海面衬着乐队剪影。歌词第 7 句(西班牙语「Hola」)。硬切。镜头 8 [0:18–0:20] —— 全乐队英雄式大远景,富攻击性的手持推进,主唱与乐手踩着节拍向镜头迈步,海浪拍碎、金色夕光在整支乐队身后炸开光晕。歌词第 8 句(阿拉伯语「مرحبا」)。 白平衡 4000K,青橙(teal-and-amber)调色,35mm,浅景深,胶片颗粒,弥漫的海雾,黄金时刻光晕。质感扎实、高级、高端。节奏感说唱表演,精准对口型,头随节拍点动。无字幕、无文字叠加、无叠化转场、无重复人物,仅用硬切。总时长 20 秒。"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_multi_language_input.png"
            },
            "role": "reference_image"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "16:9",
    "duration": 20,
    "watermark": true
}'
Python
import os
import time
# Install SDK: python -m pip install --upgrade arkruntime
from arkruntime import Ark

client = Ark(
    # The base URL for model invocation
    base_url='https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3',
    # Get API Key:https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/apikey
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
)

if __name__ == "__main__":
    print("----- create request -----")
    create_result = client.content_generation.tasks.create(
        model="doubao-seedance-2-5-260628", # Replace with Model ID
        content=[
            {
                "type": "text",
                "text": "电影级 hip-hop / 说唱音乐视频,真实照片级质感,高端调性,海边场景。以@图像1构建画面:一支乐队在金色沙滩、海浪拍岸的岸边表演 —— 一名主唱手握麦克风、麦架立于湿沙上激情演唱,一名吉他手立于画面左侧,一名吉他手立于画面右侧,一名鼓手坐在后方的架子鼓后敲击;辽阔的海岸线在身后展开,滚滚海浪层层涌来,巨大而温暖的黄金时刻夕阳斜掠过沙滩、在水面上粼粼闪耀,空气中漂浮着海雾与咸湿水汽。 红色运动服的主唱对着镜头充满节奏感地 RAP 演唱 —— 口型与下颌随每一个字精准对位,头随节拍用力点动,带动整段 flow。乐手们随节奏摇摆律动,身后海浪层层拍岸。这是一首明快带劲的说唱曲 —— 语速快、自信、节拍强劲。踩着节拍硬切(HARD CUT),每次切换双重反差(景别与镜头类型同时改变)。 歌词(主唱依次演唱以下每种语言的「你好」,精准对口型): 英语:\"Hello\" 中文:\"你好\" 日语:\"こんにちは\" 韩语:\"안녕하세요\" 葡萄牙语:\"Olá\" 泰语:\"สวัสดี\" 西班牙语:\"Hola\" 阿拉伯语:\"مرحبا\" 镜头 1 [0:00–0:03] —— 低角度大远景定场,斯坦尼康在黄金夕照与海雾中缓缓推进,海浪在乐队身后翻涌。歌词第 1 句(英语「Hello」)。硬切。镜头 2 [0:03–0:05] —— 红运动服主唱对镜头 RAP 的特写,手持甩镜切入,身后海面虚焦粼粼波光。歌词第 2 句(中文「你好」)。硬切。镜头 3 [0:05–0:08] —— 微距插入镜头,固定机位,吉他手的手指在弦上快速拨动,沙粒与咸湿水雾从画面前掠过。歌词第 3 句(日语「こんにちは」)。硬切。镜头 4 [0:08–0:10] —— 对某位乐手的 3/4 侧中景,缓慢潜行环绕,乐器金属件与湿润高光映着海面低斜的夕阳。歌词第 4 句(韩语「안녕하세요」)。硬切。镜头 5 [0:10–0:13] —— 岸边一名乐手,快速横移轨道掠过他,他转向镜头,身后一道浪花破碎。歌词第 5 句(葡萄牙语「Olá」)。硬切。镜头 6 [0:13–0:15] —— 水边的鼓手,手持快速上摇,海风与水花吹动他的头发,他随节拍律动敲击。歌词第 6 句(泰语「สวัสดี」)。硬切。镜头 7 [0:15–0:18] —— 对红运动服主唱 flow 正酣时的紧凑猛推,富攻击性的手持,身后暮色海面衬着乐队剪影。歌词第 7 句(西班牙语「Hola」)。硬切。镜头 8 [0:18–0:20] —— 全乐队英雄式大远景,富攻击性的手持推进,主唱与乐手踩着节拍向镜头迈步,海浪拍碎、金色夕光在整支乐队身后炸开光晕。歌词第 8 句(阿拉伯语「مرحبا」)。 白平衡 4000K,青橙(teal-and-amber)调色,35mm,浅景深,胶片颗粒,弥漫的海雾,黄金时刻光晕。质感扎实、高级、高端。节奏感说唱表演,精准对口型,头随节拍点动。无字幕、无文字叠加、无叠化转场、无重复人物,仅用硬切。总时长 20 秒。",
            },
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_multi_language_input.png"
                },
                "role": "reference_image",
            },
        ],
        generate_audio=True,
        ratio="16:9",
        duration=20,
        watermark=True,
    )
    print(create_result)


    # Polling query section
    print("----- polling task status -----")
    task_id = create_result.id
    deadline = time.monotonic() + 30 * 60
    while time.monotonic() < deadline:
        get_result = client.content_generation.tasks.get(task_id=task_id)
        status = get_result.status
        if status == "succeeded":
            print("----- task succeeded -----")
            print(get_result)
            break
        elif status == "failed":
            raise RuntimeError(f"Video generation task failed: {get_result.error}")
        else:
            print(f"Current status: {status}, Retrying after 30 seconds...")
            time.sleep(30)
    else:
        raise TimeoutError("Video generation task did not finish within 30 minutes")
Java
package com.ark.sample;

import com.volcengine.ark.runtime.models.content_generation.*;
import com.volcengine.ark.runtime.service.ArkService;
import okhttp3.ConnectionPool;
import okhttp3.Dispatcher;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ContentGenerationTaskExample {

    // Client initialization
    static String apiKey = System.getenv("ARK_API_KEY");
    static ConnectionPool connectionPool = new ConnectionPool(5, 1, TimeUnit.SECONDS);
    static Dispatcher dispatcher = new Dispatcher();
    static ArkService service = ArkService.builder()
           .baseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3") // The base URL for model invocation
           .dispatcher(dispatcher)
           .connectionPool(connectionPool)
           .apiKey(apiKey)
           .build();

    public static void main(String[] args) {

        // Model ID
        final String modelId = "doubao-seedance-2-5-260628";
        // Text prompt
        final String prompt = "电影级 hip-hop / 说唱音乐视频,真实照片级质感,高端调性,海边场景。以@图像1构建画面:一支乐队在金色沙滩、海浪拍岸的岸边表演 —— 一名主唱手握麦克风、麦架立于湿沙上激情演唱,一名吉他手立于画面左侧,一名吉他手立于画面右侧,一名鼓手坐在后方的架子鼓后敲击;辽阔的海岸线在身后展开,滚滚海浪层层涌来,巨大而温暖的黄金时刻夕阳斜掠过沙滩、在水面上粼粼闪耀,空气中漂浮着海雾与咸湿水汽。 红色运动服的主唱对着镜头充满节奏感地 RAP 演唱 —— 口型与下颌随每一个字精准对位,头随节拍用力点动,带动整段 flow。乐手们随节奏摇摆律动,身后海浪层层拍岸。这是一首明快带劲的说唱曲 —— 语速快、自信、节拍强劲。踩着节拍硬切(HARD CUT),每次切换双重反差(景别与镜头类型同时改变)。 歌词(主唱依次演唱以下每种语言的「你好」,精准对口型): 英语:\"Hello\" 中文:\"你好\" 日语:\"こんにちは\" 韩语:\"안녕하세요\" 葡萄牙语:\"Olá\" 泰语:\"สวัสดี\" 西班牙语:\"Hola\" 阿拉伯语:\"مرحبا\" 镜头 1 [0:00–0:03] —— 低角度大远景定场,斯坦尼康在黄金夕照与海雾中缓缓推进,海浪在乐队身后翻涌。歌词第 1 句(英语「Hello」)。硬切。镜头 2 [0:03–0:05] —— 红运动服主唱对镜头 RAP 的特写,手持甩镜切入,身后海面虚焦粼粼波光。歌词第 2 句(中文「你好」)。硬切。镜头 3 [0:05–0:08] —— 微距插入镜头,固定机位,吉他手的手指在弦上快速拨动,沙粒与咸湿水雾从画面前掠过。歌词第 3 句(日语「こんにちは」)。硬切。镜头 4 [0:08–0:10] —— 对某位乐手的 3/4 侧中景,缓慢潜行环绕,乐器金属件与湿润高光映着海面低斜的夕阳。歌词第 4 句(韩语「안녕하세요」)。硬切。镜头 5 [0:10–0:13] —— 岸边一名乐手,快速横移轨道掠过他,他转向镜头,身后一道浪花破碎。歌词第 5 句(葡萄牙语「Olá」)。硬切。镜头 6 [0:13–0:15] —— 水边的鼓手,手持快速上摇,海风与水花吹动他的头发,他随节拍律动敲击。歌词第 6 句(泰语「สวัสดี」)。硬切。镜头 7 [0:15–0:18] —— 对红运动服主唱 flow 正酣时的紧凑猛推,富攻击性的手持,身后暮色海面衬着乐队剪影。歌词第 7 句(西班牙语「Hola」)。硬切。镜头 8 [0:18–0:20] —— 全乐队英雄式大远景,富攻击性的手持推进,主唱与乐手踩着节拍向镜头迈步,海浪拍碎、金色夕光在整支乐队身后炸开光晕。歌词第 8 句(阿拉伯语「مرحبا」)。 白平衡 4000K,青橙(teal-and-amber)调色,35mm,浅景深,胶片颗粒,弥漫的海雾,黄金时刻光晕。质感扎实、高级、高端。节奏感说唱表演,精准对口型,头随节拍点动。无字幕、无文字叠加、无叠化转场、无重复人物,仅用硬切。总时长 20 秒。";

        // Example resource URLs
        final String refImage1 = "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_multi_language_input.png";

        // Output video parameters
        final boolean generateAudio = true;
        final String videoRatio = "16:9";
        final long videoDuration = 20L;

        System.out.println("----- create request -----");
        // Build request content
        List<ContentItem> contents = new ArrayList<>();

        // 1. Text prompt
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.TEXT)
                .text(prompt)
                .build());

        // 2. Reference image
        contents.add(ContentItem.builder()
                .type(ContentType.IMAGE_URL)
                .imageUrl(ImageURL.builder()
                        .url(refImage1)
                        .build())
                .role("reference_image")
                .build());

        // Create video generation task
        CreateContentGenerationTaskRequest createRequest = CreateContentGenerationTaskRequest.builder()
                .generateAudio(generateAudio)
                .model(modelId)
                .content(contents)
                .ratio(videoRatio)
                .duration(videoDuration)
                .watermark(true)
                .build();

        CreateContentGenerationTaskResponse createResult = service.createContentGenerationTask(createRequest);
        System.out.println("Task Created: " + createResult);

        // Get task details and poll status
        String taskId = createResult.getId();
        pollTaskStatus(taskId);
    }

    /**
     * Poll task status
     * @param taskId Task ID
     */

    private static void pollTaskStatus(String taskId) {
        String getRequest = taskId;

        System.out.println("----- polling task status -----");
        try {
            long deadlineNanos = System.nanoTime() + TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);
            while (System.nanoTime() < deadlineNanos) {
                ContentGenerationTask getResponse = service.getContentGenerationTask(getRequest);
                String status = getResponse.getStatus().toString();

                if ("succeeded".equalsIgnoreCase(status)) {
                    System.out.println("----- task succeeded -----");
                    System.out.println(getResponse);
                    return;
                } else if ("failed".equalsIgnoreCase(status)) {
                    throw new IllegalStateException(
                            "Video generation task failed: " + getResponse.getError());
                } else {
                    System.out.printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds...%n", status);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
                }
            }
            throw new IllegalStateException(
                    "Video generation task did not finish within 30 minutes");
        } catch (InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new RuntimeException("Polling interrupted", ie);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error occurred while polling", e);
        } finally {
            service.shutdownExecutor();
        }
    }
}
Go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"time"

	"github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime"
	model "github.com/volcengine/ark-runtime-go/arkruntime/model/contentgeneration"
)

func main() {
	// Initialize Ark client
	client := arkruntime.NewClientWithApiKey(
		os.Getenv("ARK_API_KEY"),
		// The base URL for model invocation
		arkruntime.WithBaseUrl("https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"),
	)
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Minute)
	defer cancel()

	// Model ID
	modelID := "doubao-seedance-2-5-260628"
	// Text prompt
	prompt := "电影级 hip-hop / 说唱音乐视频,真实照片级质感,高端调性,海边场景。以@图像1构建画面:一支乐队在金色沙滩、海浪拍岸的岸边表演 —— 一名主唱手握麦克风、麦架立于湿沙上激情演唱,一名吉他手立于画面左侧,一名吉他手立于画面右侧,一名鼓手坐在后方的架子鼓后敲击;辽阔的海岸线在身后展开,滚滚海浪层层涌来,巨大而温暖的黄金时刻夕阳斜掠过沙滩、在水面上粼粼闪耀,空气中漂浮着海雾与咸湿水汽。 红色运动服的主唱对着镜头充满节奏感地 RAP 演唱 —— 口型与下颌随每一个字精准对位,头随节拍用力点动,带动整段 flow。乐手们随节奏摇摆律动,身后海浪层层拍岸。这是一首明快带劲的说唱曲 —— 语速快、自信、节拍强劲。踩着节拍硬切(HARD CUT),每次切换双重反差(景别与镜头类型同时改变)。 歌词(主唱依次演唱以下每种语言的「你好」,精准对口型): 英语:\"Hello\" 中文:\"你好\" 日语:\"こんにちは\" 韩语:\"안녕하세요\" 葡萄牙语:\"Olá\" 泰语:\"สวัสดี\" 西班牙语:\"Hola\" 阿拉伯语:\"مرحبا\" 镜头 1 [0:00–0:03] —— 低角度大远景定场,斯坦尼康在黄金夕照与海雾中缓缓推进,海浪在乐队身后翻涌。歌词第 1 句(英语「Hello」)。硬切。镜头 2 [0:03–0:05] —— 红运动服主唱对镜头 RAP 的特写,手持甩镜切入,身后海面虚焦粼粼波光。歌词第 2 句(中文「你好」)。硬切。镜头 3 [0:05–0:08] —— 微距插入镜头,固定机位,吉他手的手指在弦上快速拨动,沙粒与咸湿水雾从画面前掠过。歌词第 3 句(日语「こんにちは」)。硬切。镜头 4 [0:08–0:10] —— 对某位乐手的 3/4 侧中景,缓慢潜行环绕,乐器金属件与湿润高光映着海面低斜的夕阳。歌词第 4 句(韩语「안녕하세요」)。硬切。镜头 5 [0:10–0:13] —— 岸边一名乐手,快速横移轨道掠过他,他转向镜头,身后一道浪花破碎。歌词第 5 句(葡萄牙语「Olá」)。硬切。镜头 6 [0:13–0:15] —— 水边的鼓手,手持快速上摇,海风与水花吹动他的头发,他随节拍律动敲击。歌词第 6 句(泰语「สวัสดี」)。硬切。镜头 7 [0:15–0:18] —— 对红运动服主唱 flow 正酣时的紧凑猛推,富攻击性的手持,身后暮色海面衬着乐队剪影。歌词第 7 句(西班牙语「Hola」)。硬切。镜头 8 [0:18–0:20] —— 全乐队英雄式大远景,富攻击性的手持推进,主唱与乐手踩着节拍向镜头迈步,海浪拍碎、金色夕光在整支乐队身后炸开光晕。歌词第 8 句(阿拉伯语「مرحبا」)。 白平衡 4000K,青橙(teal-and-amber)调色,35mm,浅景深,胶片颗粒,弥漫的海雾,黄金时刻光晕。质感扎实、高级、高端。节奏感说唱表演,精准对口型,头随节拍点动。无字幕、无文字叠加、无叠化转场、无重复人物,仅用硬切。总时长 20 秒。"

	// Example resource URLs
	refImage1 := "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/seedance2.5_multi_language_input.png"

	// Output video parameters
	generateAudio := true
	videoRatio := "16:9"
	videoDuration := int64(20)

	// 1. Create video generation task
	fmt.Println("----- create request -----")
	createReq := &model.CreateContentGenerationTaskRequest{
		Model:         modelID,
		GenerateAudio: model.NewOptBool(generateAudio),
		Ratio:         model.NewOptString(videoRatio),
		Duration:      model.NewOptInt64(videoDuration),
		Content: []model.ContentItem{
			{
				Type: model.ContentTypeText,
				Text: model.NewOptString(prompt),
			},
			{
				Type: model.ContentTypeImageURL,
				ImageURL: model.NewOptImageURL(model.ImageURL{
					URL: refImage1,
				}),
				Role: model.NewOptString("reference_image"),
			},
		},
		Watermark:     model.NewOptBool(true),
	}

	createResp, err := client.CreateContentGenerationTask(ctx, createReq)
	if err != nil {
		panic(fmt.Errorf("create content generation task: %w", err))
	}

	taskID := createResp.ID
	fmt.Printf("Task Created with ID: %s\n", taskID)

	// 2. Poll task status
	pollTaskStatus(ctx, client, taskID)
}

// poll task status
func pollTaskStatus(ctx context.Context, client *arkruntime.Client, taskID string) {
	fmt.Println("----- polling task status -----")
	for {
		getReq := taskID
		getResp, err := client.GetContentGenerationTask(ctx, getReq)
		if err != nil {
			panic(fmt.Errorf("get content generation task: %w", err))
		}

		status := getResp.Status
		if status == "succeeded" {
			fmt.Println("----- task succeeded -----")
			fmt.Printf("Task ID: %s \n", getResp.ID)
			fmt.Printf("Model: %s \n", getResp.Model)
			fmt.Printf("Video URL: %s \n", getResp.Content.Or(model.TaskContent{}).VideoURL.Or(""))
			fmt.Printf("Completion Tokens: %d \n", getResp.Usage.Or(model.TaskUsage{}).CompletionTokens)
			fmt.Printf("Created At: %d, Updated At: %d\n", getResp.CreatedAt.Or(0), getResp.UpdatedAt.Or(0))
			return
		} else if status == "failed" {
			if getResp.Error.IsSet() {
				panic(fmt.Errorf("video generation task failed: %s: %s", getResp.Error.Value.Code, getResp.Error.Value.Message))
			}
			panic("video generation task failed")
		} else {
			fmt.Printf("Current status: %s, Retrying in 10 seconds... \n", status)
			time.Sleep(10 * time.Second)
		}
	}
}

更多能力#

Seedance 2.5 同样支持以下基础能力,详细使用方式和代码示例请参考对应链接:

  • 文生视频:输入文本提示词生成一段视频。
  • 使用联网搜索:根据提示词自主判断是否搜索互联网内容(如商品、天气等)。提升生成视频的时效性。
  • 样片模式:先生成 480p Draft 视频验证效果,再基于 Draft 视频生成高质量成片。

样片模式#

样片(Draft)模式是一种“先快速验证效果,再生成高质量成片”的两步式视频生成方式。开启该功能后,您可以更快速地生成一段低分辨率的预览视频,用于验证其场景结构、镜头调度、主体动作和提示词意图等关键要素;确认结果符合预期后,再使用 Draft 视频任务 ID 生成高质量成片。

输入 Draft 视频 正式视频

提示词:女孩抱着狐狸,女孩睁开眼,温柔地看向镜头,狐狸友善地抱着,镜头缓缓拉出,女孩的头发被风吹动,可以听到风声

生成一段 Draft 视频,预览并确认生成效果。

复用 Draft 视频使用的模型、提示词、输入素材、种子值、音频设置、视频宽高比、视频时长等关键参数生成正式视频,保证视频关键要素一致。

Step1:生成 Draft 视频#

在调用 POST /contents/generations/tasks 接口创建生视频任务时,通过配置 draft=true,即可开启 Draft 模式。

  1. 创建 Draft 视频生成任务。

    请求成功后,系统将返回一个任务 ID。此 ID 即为 Draft 视频任务 ID,后续需基于这个 ID 生成最终视频。

    Bash
    curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "女孩抱着狐狸,女孩睁开眼,温柔地看向镜头,镜头缓缓拉远"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/images/video-generation/i2v_foxrgirl.png"
            }
          }
        ],
        "duration": 5,
        "ratio": "adaptive",
        "resolution": "480p",
        "output_format": "mov",
        "service_tier": "default",
        "draft": true,
        "watermark": true
      }'
    
  2. 使用 Draft 视频任务 ID,查询生成状态和结果。

    当任务状态变为 succeeded 后,可在 content.video_url 字段处下载生成的 Draft 视频文件。确认 Draft 视频效果符合预期后,即可按照后续步骤生成最终视频。

    Bash
    curl "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks/<DRAFT_TASK_ID>" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY"
    

Step2:生成正式视频#

如果确认 Draft 视频符合预期,可基于 Step1 返回的 Draft 视频任务 ID,再次调用 POST /contents/generations/tasks 接口,生成最终视频。

基于 Draft 视频生成正式视频时,不同参数的处理方式不同:部分需固定传入,部分由模型自动复用,部分可按成片需求重新设置。请按下表规则配置参数,避免请求报错。

类型 参数 规则
取值固定参数
  • 模型 ID(model)
  • 样片模式(draft)
  • 分辨率(resolution)
  • model 必须与创建 Draft 任务时使用的一致。
  • draft 可不传入或设置为 false。
  • resolution 必须传入,仅支持设置为 1080p。
自动复用参数
  • 提示词(content.text)
  • 参考图片/视频/音频(content.image_url、content.video_url、content.audio_url)
  • 时长(duration)
  • 宽高比(ratio)
  • 随机种子数(seed)
  • 是否生成有声视频(generate_audio)
  • 任务类型(omni_reference_task_type)
  • 模型自动复用创建 Draft 任务时使用的参数取值。
  • 禁止传入。即使传入值与 Draft 阶段使用的一致,也会触发报错。
可重新指定参数
  • 返回尾帧(return_last_frame)
  • 输出格式(output_format)
  • 水印(watermark)
  • 服务等级(service_tier)
  • 任务超时阈值(execution_expires_after)
  • 执行优先级(priority)
  • 回调地址(callback_url)
  • 用户标识(safety_identifier)
  • 不传入时,自动使用模型默认值,不会沿用 Draft 视频的实际取值。
  • 参数取值需满足 Seedance 2.5 模型对应的限制,详见 创建视频生成任务 API。
  1. 基于 content.draft_task.id 创建视频生成任务。

    Bash
    curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "doubao-seedance-2-5-260628",
        "content": [
          {
            "type": "draft_task",
            "draft_task": {
              "id": "<DRAFT_TASK_ID>"
            }
          }
        ],
        "resolution": "1080p",
        "output_format": "mov",
        "watermark": true
      }'
    
  2. 使用视频任务 ID,查询生成状态和结果。

    当任务状态变为 succeeded 后,可在 content.video_url 字段处下载生成的视频文件。

    Bash
    curl "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks/<TASK_ID>" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY"
    

自定义视频输出规格#

通过 API 参数控制输出视频的规格,包括分辨率、宽高比、时长、输出格式、是否包含水印等。

  • resolution:指定输出视频的分辨率。
  • ratio:指定输出视频的宽高比。
  • duration:指定输出视频的时长。
  • output_format:指定输出视频的格式。
  • watermark:指定是否为输出视频添加水印。

分辨率#

通过 resolution 参数指定输出视频的分辨率。

  • 默认值:720p
  • 可选值:
    • 480p(8bit 位深)
    • 720p(8bit 位深)
    • 1080p(10bit 位深)
Json
{
    "resolution": "720p"
}

宽高比#

通过 ratio 参数指定输出视频的宽高比。

  • 默认值:adaptive:即模型根据输入的提示词和参考素材,自动适配视频宽高比。
  • 可选值:16:9、4:3、1:1、3:4、9:16、21:9、adaptive
Json
{
    "ratio": "16:9"
}

不同宽高比对应的宽高像素值:

分辨率 宽高比 像素尺寸(宽×高)
480p 16:9 854×480
4:3 752×560
1:1 640×640
3:4 560×752
9:16 480×854
21:9 992×432
720p 16:9 1280×720
4:3 1112×834
1:1 960×960
3:4 834×1112
9:16 720×1280
21:9 1470×630
1080p 16:9 1920×1080
4:3 1664×1248
1:1 1440×1440
3:4 1248×1664
9:16 1080×1920
21:9 2206×946

视频时长#

通过 duration 参数指定生成视频的时长(单位:秒)。

  • 默认值:-1:即模型根据输入的提示词和参考素材,自动适配视频时长。
  • 取值范围:[4, 30] 或 -1
Json
{
   "duration": 10
}

输出格式#

通过 output_format 参数控制输出视频的格式。

  • mp4(默认):通用格式,兼容性最好,采用标准色彩精度可在网页、移动端、各类播放器及分发平台直接播放。
  • mov:面向专业场景的高色彩精度格式,更好地保持画面色彩与亮度一致性、适用于调色、抠像、合成等对色彩还原要求高的专业后期加工。推荐在视频编辑和视频延长场景使用 mov 格式作为输入和输出。
Json
{
    "output_format": "mov"
}

视频中添加水印#

通过 watermark 参数,来控制是否在生成的视频中添加水印。

  • true:在视频右下角添加AI生成水印标识。
  • false(默认):不添加水印。
Json
{
    "watermark": true
}

便利创作含肖像视频#

Seedance 2.5 支持与 Seedance 2.0 系列相同的便利创作功能,详细教程请参见 Doubao Seedance 便利创作含肖像视频:

方案 介绍
信任模型产物作为输入素材 本账号下部分模型生成的含人脸原始产物可作为输入素材,再次调用 Seedance 2.5 系列模型进行二次创作,不会触发输入审核拦截。
使用预置虚拟人像 平台预置虚拟人像库,为创作者提供免费、合规、丰富多样的肖像素材。适用于需真人风格人脸但无需指定具体人物,追求零合规风险、快速创作的场景。
使用已授权真人素材 支持使用已获得授权的真人肖像素材进行视频生成。

提示词技巧#

提示词 Skill#

平台提供 Seedance 2.5 提示词优化技能,方便您对提示词进行调优。

  1. 在本地项目中通过 NPX 安装:
Bash
npx --yes skills@latest add \
  "https://arkdocs.tos-cn-beijing.volces.com/skills/" \
  --skill sd25-pe \
  --yes
  1. 使用方式:在 AI 对话框输入 /sd25-pe + 你的提示词内容,开始调试提示词。

提示词规则#

  • 遵循基础公式:按照"主体 + 动作/事件 + 场景与环境 + 视觉风格 + 运镜/切镜 + 声音"的顺序组织提示词,不需要的部分可省略。
  • 明确素材职责:使用 @图片1、@视频1、@音频1 指代参考素材,说明每份素材具体提供什么(如外貌、动作、音色),以及不采用什么。
  • 声音用特殊字符区分:音乐用 ()、音效用 <>、台词用 {}、字幕用 【】。非中文台词建议在台词前明确语言。

完整的提示词撰写方法、模板和进阶技法详见 Seedance 2.5 提示词指南。

使用限制#

全模态输入#

图片要求

  • 传入方式:图片 URL、图片 Base64 编码、素材 ID。

  • 图片格式:jpeg、png、webp、bmp、tiff、gif、heic、heif。

  • 单个图片尺寸:

    • 宽高比(宽/高): [0.4, 2.5]

    • 宽高长度(px):[300, 6000]

  • 大小:单张图片小于 30 MB。请求体大小不超过 64 MB。大文件请勿使用Base64编码。

  • 图片数量:

    • 图生视频-首帧:1 张

    • 图生视频-首尾帧:2 张

    • 全模态参考生视频:1~30 张

视频要求

  • 传入方式:视频URL、素材 ID。

  • 视频格式:mp4、mov,支持编码格式见下表。

  • 分辨率:480p,720p,1080p,4k

  • 时长:

    • 非视频编辑任务:单个视频时长 [2, 30] s。
    • 视频编辑任务:单个视频时长 [4, 30] s。
    • 最多传入 10 个参考视频,所有视频总时长不超过 30 s。
  • 单个视频尺寸:

    • 宽高比(宽/高):[0.4, 2.5]

    • 宽高长度(px):[300, 6000]

    • 总像素数:[614×664=407696, 3326×2494=8295044],即宽和高的乘积符合 [407696, 8295044] 的区间要求。

  • 大小:单个视频不超过 200 MB。

  • 帧率 (FPS):[24, 60]

容器格式 常用文件扩展名 MIME 支持编码
MP4 .mp4 video/mp4 视频:H.264/AVC、H.265/HEVC
音频:AAC、MP3
QuickTime .mov video/quicktime 视频:H.264/AVC、H.265/HEVC
音频:AAC、MP3、PCM

音频要求

  • 传入方式:音频 URL 、音频 Base64 编码、素材 ID。
  • 音频格式:wav、mp3
  • 时长:单个音频时长 [2, 30] s,最多传入 10 段参考音频,所有音频总时长不超过 30 s。
  • 大小:单个音频不超过 15 MB,请求体大小不超过 64 MB。大文件请勿使用Base64编码。

保存时间#

  • 任务记录:保存 7 天,查询区间 [T-7天, T),T 为请求发起时刻的 UTC 秒级时间戳。
  • 视频 URL:保存 24 小时(超时后无法访问),下载次数上限为 100 次,请及时下载或转存。

限流说明#

同一主账号下,使用同一模型(不区分版本)的请求受到以下限制。超过对应限制会返回 “429: 'Too Many Requests'” 错误。

模型维度的限流#

  • RPM(Requests Per Minute):每分钟允许创建的视频生成任务数上限。超过上限时,创建任务请求将因触发限流而失败。
  • 最大并发任务数:同一时刻可处于处理状态的任务数上限。达到上限后,新创建的任务将进入队列等待处理。

限流维度 企业用户 个人用户
最大 RPM 600 180
最大并发数 10 3

非推理 API 请求频率限制#

  • QPS(Queries Per Second):每秒允许的请求数上限。超过上限时,任务请求将因触发限流而失败。

接口名称 账号维度的 QPS 上限
查询视频生成任务 20
查询视频生成任务列表 1
取消或删除视频生成任务 20