Seedance 2

リファレンス優先のマルチモーダル制御

テキスト、画像、動画、音声アセットに明確な@ロールを割り当て、創造的な意図を維持し、指示への準拠を向上させ、複雑な動画ショットにおける予測不可能な逸脱を軽減します。

高忠実度の画像ガイダンス

参照画像を使用して構図とキャラクターの詳細を固定し、生成された各ショットで安定した顔、衣装、ブランド化されたオブジェクトを確保し、一貫したビジュアル出力を実現します。

動画モーション転送

ソース動画参照からのカメラ移動とペースを複製し、動的なシーケンスに対して個々のモーションキューを手動でスクリプト化することなく、複雑なモーションパターンを可能にします。

ネイティブオーディオ駆動動画生成

音声参照を付加して動画のタイミングとムードをガイドし、モーションのリズムをサウンドトラックの意図と一致させ、凝聚力のある短編叙事詩や音楽駆動型コンテンツを実現します。

キャラクターとシーンの一貫性

プロンプトロールと参照を通じてシーン変更間で主体の同一性を保持し、再作業を削減し、複数ショットのストーリーテリングプロジェクトで連続性を維持します。

既存動画クリップの拡張

ソース動画を継続する新しいセグメントのみを生成し、完全な再生成を行わずに編集者にランタイム延長の柔軟な制御を提供しながら、ナレーションの流れを保持します。

完全な再生成なしで動画を編集

主体の交換やシーンの一部調整などのターゲットを絞った修正を既存の動画に適用し、前のドラフト出力を破棄せずに、より高速なイテレーションサイクルを可能にします。

• 音楽プロデューサー：MP3参照を添付することで、ビートと同期した動画を生成し、モーションのタイミングと雰囲気をガイド。
• ソーシャルメディアマネージャー：マルチモーダル入力を使用して、ブランドイメージを統一した複数の広告バリエーションを迅速に制作。
• 映画制作者：全体を再生成せずに、既存クリップをシームレスに延長し、物語の流れを維持。
• インフルエンサー：参照画像を用いて、複数ショットのストーリー全体でキャラクターとスタイルの一貫性を確保。
• マーケティングチーム：主体の交換などのターゲット編集を適用し、キャンペーン動画を効率的に反復改善。

Seedance 2 AI ビデオジェネレーターとは何ですか？

Seedance 2 は、テキスト、画像、動画、音声など様々な入力からシネマティックな動画を生成するために設計されたマルチモーダル AI ビデオジェネレーターです。予測可能で一貫性のある出力を優先する「リファレンスファースト」アプローチにより、動画の生成、延長、編集を精密に制御でき、プロダクションワークフローに適合します。

Seedance 2 はどのような入力をサポートしていますか？

Seedance 2 は、自然言語のテキストプロンプト、リファレンス画像、リファレンス動画、MP3 音声ファイルを入力としてサポートしています。このマルチモーダル機能により、ユーザーは画像で構図を、動画で動きを、テキストでシーン説明を担当させるなど、さまざまなメディアタイプを組み合わせ、AI により豊かで明示的な指示を与えることができます。

Seedance 2 における @ リファレンスの仕組みは？

ユーザーはテキストプロンプトに @ リファレンスを組み込み、アップロードしたアセットに特定の役割を割り当てます（例：@first_frame は初期構図、@camera_reference はカメラワーク、@motion_reference はアクションのペース、@audio_ はサウンドトラックのガイダンス）。この構造化された方法で創造意図を明確にし、AI が複雑な指示をより確実に追従できるようにします。

現在のビデオ入力の制限は？

システムは、最大 9 枚のリファレンス画像、合計 15 秒までの 3 本のリファレンス動画、合計 15 秒までの 3 個の MP3 ファイルを許可します。入力タイプを混合する場合、処理効率と最適な生成パフォーマンスを維持するため、ファイルの総数は 12 個に制限されます。

Seedance 2 はマルチショット動画で character の一貫性をどのように維持しますか？

Seedance 2 は、プロンプトロールと永続的なリファレンスアセットを使用して、シーンtransition間の主体の identity を固定します。キャラクターや主要な物体に特定の参照を割り当てることで、AI は複数のショットを通じて衣装、顔の特徴、ブランド要素などの視覚的詳細を保持し、物語ベースやキャンペーンベースの動画シリーズの再作業を削減します。

ビデオモーショントランスファーはカメラ運動の複製をどのように簡素化しますか？

ビデオモーショントランスファーでは、カメラ言語、運動パターン、ペースを定義するリファレンスクリップをアップロードできます。AI はその後、各キューを手動でスクリプト化する必要なく、生成されたフッテージでこれらの複雑な動きを複製します。これにより、ソース素材から直接、パン、ズーム、トラッキングショットなどのシネマティックな技術を精密に制御できます。

Seedance 2 はビデオを参照音声とどのように同期させますか？

ネイティブのオーディオ駆動生成を通じて、Seedance 2 は生成されたビデオの動きを、添付された MP3 リファレンストラックのリズム、ビート、ムードに合わせます。この同期により、カット、トランジション、キャラクターの動きなどの視覚的なアクションがオーディオのタイミングと一致し、音楽ビデオ、広告、または物語コンテンツのための cohesive なオーディオビジュアル体験を創造します。

既存のビデオクリップを拡張できますか？

はい。Seedance 2 は、必要な追加セグメントのみを生成することでビデオ拡張をサポートしています。ユーザーが希望する追加時間を指定すると、AI は元のビデオの視覚スタイル、動き、連続性を維持しながらクリップを続けます。この機能により、ビデオ全体を再生成せずに柔軟なランタイム拡張が可能になり、ポストプロダクションを合理化します。

すべてを再生成する代わりに、既存のビデオを編集できますか？

Seedance 2 は、既存のビデオに対する対象を絞った編集（例：被写体の交換、ローカルシーンの変更、特定要素の調整）を可能にします。これにより完全再生成を回避し、より迅速な反復を実現します。例えば、クリエイターはビデオの残りの部分をそのままに、背景やキャラクター属性を変更でき、ドラフトの洗練に効率的です。

Seedance 2 は音声を生成しますか？

生成されたビデオには効果音や音楽を含めることができます。さらに、ユーザーはサウンドトラックのスタイル、トーン、タイミングをガイドするために参照音声ファイルを添付できます。このネイティブ音声統合により、ビデオのムードとペースを意図した聴覚要素と合わせ、全体的な制作品質を高めます。

どのような出力ビデオの期間がサポートされていますか？

各生成実行は、4 秒から 15 秒の期間のビデオを生成します。この範囲は、ソーシャルメディアクリップ、プロモーションビデオ、ミュージックビジュアライザーなどのショートフォームコンテンツに最適化されています。より長いシーケンスは、複数の出力を連結するか、拡張機能を使用してセグメントを徐々に追加することで構築できます。

Seedance 2.0 で何が改善されましたか？

Seedance 2.0 は、運動の安定性、リファレンスの忠実度、命令への準拠、クリエイティブコントロールを大幅に強化しました。これらの改善により、より一貫性のあるキャラクターの外観、より滑らかなトランジション、プロンプトへのより良い準拠、そして全体的なより高いリアリズムが実現され、出力は以前のバージョンと比較して、プロフェッショナルおよびクリエイティブプロジェクトにより信頼性が高くなります。

Seedance 2 でビデオを生成するためのクレジット要件は？

クレジット消費は、ビデオの長さ、解像度、複雑さによって異なります。料金プランは年間クレジットを割り当てます——例えば、スタータープランは月額 30 本までのビデオに 3600 クレジットを提供し、標準的な 10 秒の生成で約 10 クレジットを意味します。より高額なプランでは、クレジット単価が低くなる形でより多くのクレジットを提供し、拡張または編集は通常、完全な生成よりも少ないクレジットを使用します。

Seedance 2 は Veo 3、Sora 2、Kling 3 と比較してどうですか？

Seedance 2 は、高速なセットアップと短いシーケンスでの安定した一貫性を実現する「リファレンスファースト」ワークフローで himself を区別します。対象を絞った編集とビデオ拡張に優れ、キャンペーンバリアントと迅速な反復のための理想的な選択肢です。Veo 3 が映画的なリアリズムを優先し、ブランド継続性にさらに調整が必要となる可能性があるのに対し、Seedance 2 は混合入力タイプを使用するプロダクションチームにより良いコントロールを提供し、編集のためにパイプライン統合が少なくて済みます。

Seedance 2は、参照優先のマルチモーダルアプローチを採用したAIビデオ生成器であり、ショットレベルコントロールを備えたシネマティックな動画を制作し、多様な入力から創造、延長、ターゲット編集を可能にします。

• まずSeedance 2のワークスペースにアクセスし、利用可能な参照アセットに基づいて、テキスト→ビデオ、画像→ビデオ、またはマルチモーダル生成に適したモデルを選択します。
• 記述的なテキストプロンプト、画像、短いビデオクリップ、オーディオファイルなどの参照アセットを収集し、合計12ファイルのアップロード制限と各ファイルの特定の時間制限を遵守します。
• プロンプトフィールドでは、各アセットに@ロール割り当てを使用します。例えば、構図には@first_frame、カメラの動きとペースを指示するには@motion_referenceです。
• 希望する出力時間を4〜15秒の間に設定し、複合プロンプトをAI生成に提出する前にモーションまたはスタイルパラメータを構成します。
• 完了したら、生成されたビデオクリップをレビューし、参照精度、モーションの一貫性、キャラクターの安定性、およびオーディオが提供された場合は音声と映像の同期を確認します。
• 改善するには、編集機能を使用して主体の置き換えなどの局所的な変更を行い、または再開せずに新しく生成したセグメントを追加してクリップを延長します。
• レビューの洞察に基づいてプロンプトまたは参照アセットを洗練させて反復し、意図した映画的な品質とナレーションの流れを段階的に達成するために再生成します。
• 最終ビデオを商用利用権付きでエクスポートし、ソーシャルメディアコンテンツ、広告キャンペーン、またはショートフォームストーリーテリングに適したものとし、参照優先ワークフローの効率性を活用します。