Seedream と Seedance：キーフレーム引き渡しワークフロー

テキストから動画への生成には、プロンプトでは解決できない構造的な問題があります。1つディテールを変更すると、シーン全体が書き換わってしまいます。照明を調整するとキャラクターの顔がずれます。顔を修正するとバックグラウンドが動きます。どの試行も新たなやり直しになります。

解決策は、1つのモデルに2つのタスクをやらせようとしないことです。まず画像モデルでフレームをロックします。次に、承認されたフレームを参照画像としてビデオモデルに渡します。これが Seedream Seedance ワークフローであり、その価値は世代ごとの品質向上ではありません。承認が永続的になることです。

TL;DR

• 2つのフェーズ、2つのモデル。 Seedream 5.0 Pro はシーンがどのように見えるかを決定します。Seedance は何が動くかを担当します。
• 引き渡しは参照画像です。再記述ではありません。承認されたフレームは image_urls として渡されます。
• Seedream は最大 10 個の参照画像を、アンカー付きエディットと 2K での多言語タイポグラフィでサポートします。
• スティル段階で安く反復します。再生成はドルと分ではなく、セントと秒単位で計算されます。
• 詳細より前に動きを承認してください。 カメラの動きが正しくなったら、残りの修正はローカルです。
• 階層化ワークフローの一部の主張は検証に耐えません。 実際に出荷されるもので別々に確認しました。

なぜ分離がうまくいくのか

ビデオ生成は 2 つの意味で高コストです。画像よりも呼び出しあたりのコストが高く、悪い結果が実時間を無駄にするほど十分に長時間実行されます。すべての創造的判断をそのループを通して押すことが、チームが再撮影にスケジュールの大部分を消費していると報告する理由です。

パイプラインを分割することで、各反復のコストが変わります。

フェーズ 1 は安価で高速です。 構図、照明、プロダクトジオメトリ、タイポグラフィ、ブランドカラー。これらはスティルフレーム判断であり、画像モデルでそれらを確定すると、各試行は数セント単位で数秒で返されます。

フェーズ 2 は確定されたフレームを継承します。 モーション生成は段落から場面を再導出するのではなく、既に承認されたもので開始されます。移動する変数が少ないため、問題になることも少なくなります。

経済的な議論は簡潔です。高コストの呼び出しは、安価な呼び出しが不確実性を排除した後に、1 回実行されるべきです。

フェーズ 1：フレームを確定します。

Seedream 5.0 Pro はアセットステップです。引き渡しに重要なもの：

アンカー付きエディット付き最大 10 個の参照画像。プロダクトまたはキャラクターは記述ではなくピン留めできます。

2K での多言語タイポグラフィ。正確な色とレイアウトを保持します。フレームに動画に生き残る必要があるブランドテキストが含まれている場合に重要です。

ピクセル予算課金。2.36M ピクセルで分割されます。16:9 フレーム 2048×1152 はより安い階層に落ちます。これはほとんどのキーフレームの適切なサイズです。詳細は料金内訳にあります。

このフェーズの出力はオプションのフォルダではありません。1 ショットあたり 1 つの承認されたフレームと、それを生成したプロンプトです。

curl https://reapi.ai/api/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-5-0-pro",
    "prompt": "product hero on a stone counter, soft window light from camera left, brand wordmark legible on the label",
    "image_urls": ["https://example.com/packshot.jpg"],
    "size": "2048x1152"
  }'

フェーズ 2：フレームを先に渡します。

引き渡しは人々が間違える部分です。本能は、承認されたフレームをビデオプロンプトで再度記述することです。それは、フェーズ 1 が削除した正確なあいまいさを再導入します。

フレーム自体を渡します：

curl https://reapi.ai/api/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedance-2-5",
    "prompt": "0-5s: [locked medium] no camera movement, steam rises from the cup. 5-12s: [slow dolly in] 0.3 m/s, product stays centered. Do not add text or logos.",
    "image_urls": ["https://cdn.example.com/approved-keyframe.png"],
    "resolution": "1080p",
    "duration": 12
  }'

ビデオプロンプトが何をするか、何をしないかに注目してください。モーションと制約を記述します。照明、構図、またはプロダクトを再度記述しません。参照フレームがすでにそれらを運んでいるからです。

この分割が規律です。キーフレームに表示されるものすべてはキーフレームに属し、モーションプロンプトには属しません。

各フェーズが担当するもの

最も混乱を生じさせる行は照明とフレーミングです。最終出力がそこから来ているため、両方ともビデオプロンプトに属しているように感じます。それらをそこに置くことは、世代ごとにそれらを決定し直すことを意味します。

節約が実際にどこから来るか

このワークフロー周辺を浮かぶ 60% の速い反復クレームはマーケティング図です。測定ではありません。その下のメカニズムは本物ですが、割合としてではなく率直に述べる価値があります。

拒否されたスティルは 1 つの画像生成の費用です。 拒否されたビデオは、ビデオ生成と待機の費用がかかります。

承認されたスティルは再利用可能です。 同じキーフレームは複数のモーションバリアント、異なる期間、異なるカメラの動きを駆動できます。シーンを再生成することなく。

ローカル編集はローカルに留まります。 キーフレームのハイライトを修正しても、既に承認したカメラの動きが干渉されません。その動きはまだ生成されていないからです。

3 番目の要点はチームが遅く発見するものです。承認を順序付けして、安価な判断が最初に確定されるようにすることは、生産性のハック ではありません。それは高コストの通話を価値あるものにするものです。

パイプラインが壊れる場所

ビデオプロンプトでフレームを再度記述します。 最も一般的なエラー。既に確定されたものを再解釈する権限をビデオモデルに与えます。

間違ったアスペクト比でキーフレームを承認します。 スティルをビデオが使用するアスペクト比で生成します。1:1 キーフレームを 16:9 ショットにクロップすると、既に完了した フレーミング判断が再導入されます。

「シンプル」なショットのためにスティルをスキップします。 シンプルなショットは、スティルが最も安い場所であり、節約比率が最も高い場所です。

参照を提案として扱います。 出力がキーフレームから逸脱する場合、説明を書き換えるのではなく、ビデオをそれに結び付ける明示的な制約を追加します。

FAQ

1 つのテキストからビデオへの呼び出しではなく 2 つのモデルを使うのはなぜですか？

テキストからビデオへの呼び出しは毎回シーン全体を再導出するため、1 つの詳細を変更すると他のすべてが変更されます。最初にフレームを確定すると、反復全体での承認が永続的になります。

フェーズ間で正確に何が渡されますか？

参照画像としての承認されたキーフレーム、とモーションプロンプト。ビジュアルの説明は繰り返されません。

ビデオプロンプトは照明を記述すべきですか？

いいえ。キーフレームに表示されるものすべてはキーフレームに属します。モーションプロンプトはカメラパス、タイミング、制約に対応します。

キーフレームのアスペクト比はどうあるべきですか？

ビデオが使用するものと同じもの。異なる比率でスティルを生成してクロップすると、既に行ったフレーミング判断が再導入されます。

1 つのキーフレームが複数のビデオを駆動できますか？

はい。これは価値の多くです。異なる期間、カメラの動き、カットダウンはシーンを再生成することなく承認されたフレームを共有できます。

これは複数ショットのシーケンスで機能しますか？

はい。ショットあたり 1 つのキーフレームを承認し、各ショットのモーションを独自の参照から生成します。ショット間の一貫性は、スティルが参照を共有することから生じます。長いプロンプトからではなく。

このワークフローについて広く繰り返される階層化出力の主張は正確ですか？

複数の広くサポートされている仕様は、公式機能テーブルに対しては成立しません。これらを実際に出荷されるもので確認しました。

生成ではなく承認を順序付けます。

Seedream Seedance ワークフローは品質テクニックとして説明されていますが、本当にはそうではありません。どちらのモデルも、チェーンしているかどうかに関わらず、製造するものを製造します。

チェーンが変更するのは、判断が最終的になる順序です。構図、照明、ブランド詳細は、間違って数セント単位で計算される表面で確定されます。モーション生成は 1 回実行され、誰もまだ議論していないフレームに対して。パイプラインはその理由だけでビルドする価値があり、最大のゲインを報告するチームは、より良いプロンプトを見つけたチームではなく、承認を早く移動したチームです。

References

1. Volcano Engine. Seedream and Seedance model families. Retrieved July 2026 from volcengine.com

Further reading

• reAPI. Seedream 5.0 Pro Seedance 2.5 workflow: what actually ships. reapi.ai/blog/seedream-5-0-pro-seedance-2-5-workflow
• reAPI. Seedance 2.5 camera control. reapi.ai/blog/seedance-2-5-camera-control
• reAPI. Seedream 5.0 Pro price. reapi.ai/blog/seedream-5-0-pro-price