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Seedance 2.0 圖生視頻指南

圖生影片即用一張或多張參考圖加文字提示生成動態影片。根據公開文檔,單次可最多使用 9 張圖。模型用圖定外觀與構圖,用文字驅動動作、運鏡與風格,是產品演示、角色驅動片段與「角色鎖定」一致性的主要用法。本頁依據第三方報導與公開資訊整理,具體規格以平台為準。

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更新節奏: 每隔數日

來源基礎與閱讀邊界

這些指南按第三方參考站方式整理,用來解釋公開資訊與常見用法,不等同於官方產品文件或官方支援內容。

內容來源

已於 2026 年 3 月 24 日重新核對目前的 ByteDance Seedance 2.0 專案頁、Seed Models 頁、Dreamina 官方資源與 BytePlus / ModelArk 文件。

閱讀邊界

這些頁面適合用來理解公開能力表述、常見流程和術語,不應被理解為官方支援、授權聲明或產品方立場。

時效性

接入路徑、輸入上限、排隊行為、價格與 API 可用性都可能因產品表面而變。請把 Dreamina、BytePlus / ModelArk 與合作夥伴路徑視為不同產品,直到最新文件明確證實一致。

來源依據

本頁基於公開資料整理。規格、價格與接入方式可能變化,決策前請再核對官方與一手來源。

上傳與描述

上傳參考圖(以平台為準,如最多 9 張、單張約 30 MB)。再寫描述運動、運鏡與風格的提示詞。若介面支援 @ 標籤,可用「@Image1 作角色參考」等明確每張圖的用途。根據公開資訊,高解析度、光線清晰的單主體圖效果更好;避免浮水印過重或畫質過差的素材。產品圖建議用簡潔背景,便於模型聚焦主體。格式與尺寸要求請以平台或 Seedance 2.0 官方文檔為準。常見失敗原因包括提示詞過於模糊、參考圖品質差或光照不一致;指令矛盾也會導致失敗。詳見本站最佳實踐指南。

多鏡頭共用一參考

多鏡使用同一參考圖並在每鏡提示詞中引用(如「與參考同角色,保持服裝與表情」),可保持角色或產品一致。根據第三方報導,公開反饋中「角色鎖定」常被列為 Seedance 2.0 在廣告與短片敘事上的優勢。每鏡生成時複用同一參考,並在提示詞中重複身份錨點(如髮型、服裝),有助於降低漂移。公開文檔允許最多 9 張圖,但第三方建議角色一致性時用 1–2 張以減少漂移。僅在需要多角度或多場景時再加更多。詳見本站角色一致性能力頁。

角色一致性建議

第三方教程建議:用 1–2 張參考圖(過多易漂移);角色佔畫面 60–80%;參考圖的光照與角度保持一致;在提示詞中用固定錨點(面部、髮型、服裝)並重複以降低特徵侵蝕。4–6 秒片段中,每鏡只做一次有意變化(如一次運鏡)通常更穩定。根據公開資訊,常見失敗原因包括提示詞過於模糊、參考圖品質差或光照不一致;指令矛盾(如同時要求特寫與遠景)也會導致失敗。詳見本站最佳實踐指南與角色一致性能力頁。每鏡生成時複用同一參考圖並在提示詞中引用,有助於保持角色或產品一致。以平台為準。

示例與來源

產品圖轉旋轉展示

根據公開文檔與第三方教程,上傳產品參考圖後,用提示詞描述旋轉、推進或簡單場景即可生成短片。高解析度、光線清晰的單主體圖效果更好。

@Image1 作角色參考,產品緩慢旋轉,簡潔背景,鏡頭緩慢推近,2K。
Dreamina 體驗入口

常見問題

圖片格式與尺寸有什麼要求?

以您使用的平台或 Seedance 2.0 官方文檔為準(如檔案大小、比例)。通常高解析度、光線清晰的單主體圖效果更好,避免浮水印過重或畫質過差。

如何保持多鏡頭角色一致?

每鏡生成時複用同一參考圖並在提示詞中引用(如「與參考同角色」)。第三方建議用 1–2 張參考、主體佔 60–80% 畫面、在提示詞中重複身份錨點。詳見本站最佳實踐指南。

Seedance 2.0 最佳實踐 — 提升影片輸出品質的專業技巧

為什麼角色會漂移?

常見原因:參考圖過多、光照不一致、提示詞缺少「同角色」。每角色用一張清晰參考並在每鏡提示詞中引用。詳見本站角色一致性能力頁。

角色與風格一致性

應該用幾張參考圖?

公開文檔允許最多 9 張,但第三方建議角色一致性時用 1–2 張以減少漂移。僅在需要多角度或多場景時再加更多。

圖生視頻生成失敗常見原因有哪些?

根據公開資訊,常見原因包括:提示詞過於模糊、參考圖品質差或光照不一致、缺少運動或鏡頭描述;指令矛盾(如同時要求特寫與遠景)也會導致失敗。詳見本站最佳實踐指南。

Seedance 2.0 最佳實踐 — 提升影片輸出品質的專業技巧

為什麼模型忽略了我上傳的素材?

最常見原因是上傳後忘記在提示詞中用 @ 標籤引用。上傳圖片後,在提示詞中寫 '@Image1 作為角色' 等明確引用。沒有 @ 標籤,模型可能不會使用你的素材。

生成幾次再放棄比較合適?

AI 影片生成有隨機性,每次結果不同。公開教程建議每個提示詞至少生成 3-5 次再調整。保留最好的,基於成功經驗迭代提示詞。

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