Seedance 2.5 Image to Video - Jedes Foto animieren
Erwecke Standbilder mit Seedance 2.5 Image-to-Video zum Leben. Referenziere bis zu 50 Bilder, beschreibe die Bewegung und kopiere den API-Request für animierte 4K-Ergebnisse.
Describe your scene — Seedance 2.5 generates up to 30 seconds of native audio-visual output.
Tip: put spoken dialogue in "double quotes" for better synced audio.
a cinematic scene. with natural ambient sound.
{
"model": "dreamina-seedance-2-5-260628",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "a cinematic scene. with natural ambient sound."
}
],
"resolution": "720p",
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"duration": 10,
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"camera_fixed": false,
"output_format": "mp4"
}Ihre Dateien werden lokal in Ihrem Browser verarbeitet. Es wird nichts auf einen Server hochgeladen.
So animierst du ein Bild
Referenziere dein Bild
Wechsle in den Image-to-Video-Modus und verweise im Prompt mit @image1 auf dein Bild. Seedance 2.5 akzeptiert bis zu 50 Referenzen für Charaktere, Produkte und Stil.
Beschreibe die Bewegung
Erkläre, wie sich das Bild bewegen soll — eine langsame Drehung, fallende Blätter, ein Push-in der Kamera. Halte das Motiv konsistent und lass die Bewegung die Geschichte erzählen.
Kopiere den Request
Kopiere den generierten Prompt und den JSON-Body, füge deine Bild-URLs in images_list ein und sende ihn an deinen Seedance 2.5 Anbieter, um die Animation zu rendern.
Image-to-Video FAQ
Wie viele Referenzbilder kann Seedance 2.5 nutzen?
Bis zu 50 multimodale Referenzen in einem einzigen Request. Du kannst ein Charakterbild, eine Produktaufnahme, ein Style-Board und eine Bewegungsreferenz kombinieren, damit das Modell alles über den ganzen Clip hinweg konsistent hält.
Wie referenziere ich ein Bild im Prompt?
Nutze die Syntax @image1, @image2 im Prompt-Text und liste die tatsächlichen Bild-URLs im Feld images_list des Requests. Der Builder fügt das @image1-Tag automatisch ein, wenn du in den Image-to-Video-Modus wechselst.
Bleibt mein Charakter konsistent?
Seedance 2.5 ist auf Charakter- und Markenkonsistenz ausgelegt. Ein klares Referenzbild und die Beschreibung der Bewegung — statt das Motiv zu verändern — liefern die stabilsten, modelltreuen Ergebnisse.