时长翻倍至 30 秒！Seedance2.5 对比 2.0 画质、素材上限全面升级

Seedance 2.5 I2V 提示词公式

= 镜头运动 + 运动主体 + 动作类型 + 节奏 + 氛围词

示例：
镜头缓慢向前推进，人物转头微笑，雨滴从伞面滑落，节奏舒缓，电影感氛围
↑ 镜头  ↑ 主体  ↑ 动作  ↑ 节奏  ↑ 氛围

# 产品展示类（电商主图）
镜头从全景缓慢推近至特写，产品在纯色背景上缓缓旋转展示，配合柔和轮廓光，节奏平稳，商业广告质感

# 人物动态类（写真/短视频）
镜头轻微右移，女生转头看向镜头，微风拂动发丝，嘴角微微上扬，节奏自然，温馨氛围

# 风景延时类
镜头缓慢向上摇，朝阳缓缓升起，湖面雾气渐渐消散，光线从暖橙渐变为金黄，节奏舒缓，电影色调

# 赛博朋克类
镜头环绕旋转，霓虹灯光在雨后街道反射，远处飞行器掠过，节奏动感，赛博朋克风格

# 美食/物品展示
镜头俯拍平移，蒸汽缓缓升腾，液体从高处滴落溅起水花，节奏适中，食欲感

# 安装依赖
pip install openai requests

# Python 示例
from openai import OpenAI
import requests
import time
import json

# 初始化客户端（以TokenStar为例）
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_TOKENSTAR_API_KEY",
    base_url="https://api.tokenstar.world/v1"   # 替换为实际中转API地址
)

# ========== Step 1: 提交图生视频任务 ==========
image_url = "https://your-cdn.com/product_image.jpg"   # 图片必须可公网访问
prompt = "镜头缓慢推进，产品在纯色背景上缓缓旋转，配合柔和轮廓光，商业广告质感"

response = client.chat.completions.create(
    model="seedance-2.5",          # 模型名称：seedance-2.5
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": prompt},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}
        ]
    }],
    max_tokens=1024
)

# 解析任务ID（具体格式视API返回而定）
task_id = response.id   # 或从response['task_id']获取，视实际接口文档
print(f"任务已提交，Task ID: {task_id}")

# ========== Step 2: 轮询任务状态 ==========
status_url = "https://api.tokenstar.world/v1/tasks/{task_id}"   # 替换实际查询端点
headers = {"Authorization": f"Bearer YOUR_TOKENSTAR_API_KEY"}

max_wait = 120   # 最多等待120秒
for i in range(max_wait // 10):
    resp = requests.get(status_url, headers=headers)
    result = resp.json()
    status = result.get("status")   # pending / processing / completed / failed
    print(f"[{i*10}s] 状态: {status}")
    if status == "completed":
        video_url = result["output"]["video_url"]
        print(f"✅ 生成完成！视频地址: {video_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"❌ 生成失败: {result.get('error')}")
        break
    else:
        time.sleep(10)

# ========== Step 3: 下载视频 ==========
if status == "completed":
    video_resp = requests.get(video_url)
    with open("output_video.mp4", "wb") as f:
        f.write(video_resp.content)
    print("💾 视频已保存为 output_video.mp4")

# 火山方舟 API（即将上线，正式发布后接入方式）
# 基础URL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
# 模型名称: seedance-2.5

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_VOLCANO_API_KEY",
    base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
)

# 图生视频请求
response = client.chat.completions.create(
    model="seedance-2.5",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://your-cdn.com/input.jpg"}},
            {"type": "text", "text": "镜头缓慢推进，人物微笑转身，微风拂动衣角，电影感氛围"}
        ]
    }],
    max_tokens=512
)
print(response.choices[0].message.content)

根据以下九宫格分镜图，生成一个完整的古风故事视频，音画同步：
镜头1：缓慢推镜，铁骑洪流向前涌动，马蹄扬起雪尘，旌旗猎猎飘动
镜头2：跟拍镜头，南衣女主回头张望，身后家丁追近，雪花在镜头前飞舞
镜头3：固定镜头，男主家丁抢走女主的玉镯，女主神色惊讶