ByteDance: Seedance 2.0 Fast

ByteDance: Seedance 2.0 Fast to model generowania wideo od ByteDance, firmy stojącej za linią Seedance generatywnych systemów wideo. Należy do kategorii wideo i jest pozycjonowany jako szybsza, lżejsza opcja w rodzinie Seedance 2.0, skierowana do zadań, w których szybkość generowania liczy się bardziej niż maksymalna wierność. Został wydany przez dostawcę 15 kwietnia 2026.

Model przyjmuje tekst, obraz, wideo i dźwięk jako dane wejściowe, a jako jedyne wyjście generuje wideo. Obsługuje text-to-video, image-to-video z kontrolą pierwszej i ostatniej klatki (obrazy klatek noszą nazwy first_frame i last_frame) oraz multimodalne reference-to-video, gdzie można mieszać materiał referencyjny spośród obsługiwanych typów danych wejściowych. Wyjściowe wideo można generować w rozdzielczości 480p lub 720p, w proporcjach 1:1, 3:4, 9:16, 4:3, 16:9, 21:9 i 9:21, z czasem trwania wybieranym od 4 do 15 sekund w krokach co jedną sekundę. Generowanie dźwięku jest dostępne razem z wideo. Dla tego modelu nie opublikowano długości kontekstu, więc planowanie oparte na tokenach tutaj nie ma zastosowania.

Te możliwości wskazują na dość konkretny zestaw zadań. Text-to-video i image-to-video obejmują krótkie spoty reklamowe, klipy społecznościowe i formaty pionowe, takie jak 9:16 i 9:21, natomiast szersze proporcje 21:9 i 16:9 pasują do materiałów w stylu trailerów lub banerów. Kontrola pierwszej i ostatniej klatki jest przydatna, gdy ujęcie ma zaczynać się i kończyć na określonych obrazach, co pasuje do zdjęć produktowych, przejść i pracy opartej na storyboardach. Reference-to-video z danymi wejściowymi wideo i audio pomaga, gdy chcesz, aby wynik podążał za wyglądem, ruchem lub dźwiękiem istniejącego materiału, a nie tylko za opisem tekstowym. Ponieważ czas trwania wynosi od 4 do 15 sekund, model pasuje do krótkich form, a nie długich sekwencji.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "bytedance/seedance-2.0-fast". Format żądania jest zgodny z tą samą strukturą co inne modele w bramie, więc istniejące klienty w stylu OpenAI działają bez specjalnej obsługi. Spośród wymienionych parametrów model obsługuje frequency_penalty. Inne ustawienia, takie jak proporcje, rozdzielczość, czas trwania, obrazy pierwszej i ostatniej klatki oraz generowanie dźwięku, są częścią własnych opcji generowania modelu, a nie wspólnej listy parametrów.

Ponieważ model jest zbudowany pod szybkość i niższy koszt, może być złym wyborem, gdy ujęcie wymaga najwyższej możliwej wierności wizualnej, bo naturalnym porównaniem byłby cięższy wariant Seedance. Nie opublikowano tutaj długości kontekstu, maksymalnej liczby tokenów wyjściowych ani szerszego zestawu parametrów, więc jeśli twój potok zależy od kontroli próbkowania wykraczających poza frequency_penalty, sprawdź, co brama obecnie udostępnia dla tego identyfikatora modelu, zanim się na niego zdecydujesz.