Seedance 2.0 Mini & Fast APIを䞖界最安倀で — 公匏䟡栌から最倧68%オフ

Meet the Happy Horse 1.0 API & Happy Horse 1.1 API

HappyHorse API on Atlas Cloud は、アプリケヌションを Alibaba の HappyHorse 1.0 および 1.1 ビデオ生成モデルに接続したす。315秒のクリップを720pたたは1080pで生成でき、最倧9枚の参照画像で結果を調敎し、補品に合わせたアスペクト比を遞択できたす。Atlas Cloud は Day-0 モデルの利甚可胜性、安定したアップタむム、シンプルな非同期 REST 統合を提䟛したす。今すぐ構築を開始したしょう。

Happy Horse は Alibaba が開発したモデルです。Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは本モデルぞのアクセスを提䟛するものであり、その所有者ではありたせん。すべおの商暙は各所有者に垰属したす。

䞻芁モデルを探玢

Atlas Cloudは、業界をリヌドする最新のクリ゚むティブモデルを提䟛したす。

最高速床

最䜎コスト

モダリティ説明
HappyHorse-1.1 Text-to-Video APIテキストプロンプトから同期された音声付きの1080p動画をシングルパスで生成したす。バヌゞョン1.1では、耇雑なマルチショットの物語ナラティブ向けに、モヌションの衚珟力の向䞊、プロンプトぞの忠実床の匷化、およびよりスマヌトなシヌン蚈画が導入されおいたす。
HappyHorse-1.1 Image-to-Video API被写䜓の同䞀性ず芖芚的な䞀貫性を保ちながら、静止画を滑らかな動画にアニメヌション化したす。バヌゞョン 1.1 では、動的な構図党䜓においお、より物理法則に基づいた動きず優れたフレヌム間の連続性を実珟しおいたす。
HappyHorse-1.1 Reference-to-Video API耇数の参照画像を䜿甚しお動画生成をガむドし、スタむル、キャラクタヌのアむデンティティ、ブランド芁玠を正確に制埡したす。バヌゞョン1.1のアップグレヌドされたマルチリファレンス融合により、クリップ党䜓で補品の詳现ず芖芚的な忠実床が安定しお維持されたす。
HappyHorse-1.0 T2V API (Text To Video)Transforms detailed text prompts into cinematic video sequences with claimed synchronized audio generation. Leverages unified Transformer architecture for joint video-audio synthesis.
HappyHorse-1.0 I2V API (Image To Video)Animates static images with fluid motion while maintaining visual consistency. Processes reference image latents jointly with text and audio tokens in unified sequence.
HappyHorse-1.0 T2V+Audio API (Text to Video with Audio)Generates complete audio-visual content from text alone — dialogue, environmental sounds, and Foley effects through unified token denoising.
HappyHorse-1.0 I2V+Audio API (Image to Video with Audio)Transforms still images into animated scenes with synchronized soundscapes — cinematic audio accompaniment generated in single forward pass.

HappyHorse APIの内偎ビデオずオヌディオを統合するワンパス凊理

Arenaトップの映画的品質からネむティブな倚蚀語サりンドたで、HappyHorse APIは統合マルチモヌダル生成、リアルな動き、画像アニメヌション、非同期ワヌクフロヌを1぀のpay-as-you-go゚ンドポむントで提䟛したす。

HappyHorse APIからの映画的品質

HappyHorseはArtificial Analysis Video Arenaでtext-to-videoずimage-to-videoの䞡方でトップの䜍眮を占めおおり、ブラむンド人間評䟡で刀定されおいたす。そのランキングは、説埗力のある詳现、ラむティング、映画的構成を備えた映像をもたらしたす。

7぀の蚀語にわたるリップシンク

ネむティブなリップシンクはMandarin、Cantonese、English、Japanese、Korean、German、Frenchにたたがり、ダむアログずFoleyはビデオずずもに生成されたす。ロヌカラむズされたキャンペヌンは、個別のダビングやサりンドデザむンパスを必芁ずしなくなりたした。

HappyHorse APIの統合マルチモヌダルコア

テキスト、画像、ビデオ、オヌディオトヌクンは、チェヌンされたマルチステヌゞパむプラむンの代わりに、1぀の統合Transformerシヌケンスを通じお流れたす。すべおの生成モヌドが同じ基盀ずなるアヌキテクチャを共有するため、統合はシンプルなたたです。

珟実䞖界の物理に埓う動き

被写䜓が走ったり、衝突したり、盞互䜜甚したりするずき、物理は信じられたたたです。この匷みにより、HappyHorseはVideo Arenaのブラむンドimage-to-video比范をリヌドしおいたす。スポヌツクリップ、チェむスシヌン、ダンスシヌケンスは画面䞊の重さを保ちたす。

静止写真から生きたシヌンぞHappyHorse API

1぀の写真をimage-to-video゚ンドポむントに入力しお、被写䜓のアむデンティティを保ちながら、それが流動的な1080pモヌションになるのを芋おください。補品ショット、ポヌトレヌト、コンセプトアヌトはすべお、その芋た目を倱わずにアニメヌション化したす。

高速タヌンアラりンド、非同期蚭蚈

非同期タスクワヌクフロヌは生成を進め続けたすプロンプトを送信しおステヌタスをポヌリングし、アプリケヌションをブロックせずに完成したクリップを取埗したす。急速な反埩サむクルは、厳しいキャンペヌンずプロトタむピングの期限に適合したす。

HappyHorse vs その他モデル - ワンプロンプト

同じプロンプトを HappyHorse ず他の䞻芁ビデオモデルで生成: シネマティック短線映画ずハむ゚ンド商業映像

プロンプト

10秒のシネマティック短線映画を䜜成しおください。街のミュヌゞシャンず子䟛が晎れた広堎で出䌚う物語です。 シヌン10-2秒: 遅い午埌の明るいペヌロッパ調の広堎を映す、ワむド・゚スタブリッシングショット。街のミュヌゞシャンが噎氎の近くに座っおアコヌスティックギタヌを匟いおいたす。枩かい日差し、柔らかい圱、背景を動くハト、自然な広堎の音。 シヌン22-5秒: 小さな赀い颚船を持ちながら、ミュヌゞシャンに向かっお歩いおくる小さな子䟛を映すミディアム・トラッキングショット。ミュヌゞシャンはギタヌを匟き続けたす。子䟛の足音、ギタヌのリズム、呚囲の矀衆音がシンクロしおいお自然に聞こえるべきです。 シヌン35-8秒: クロヌス・ツヌショット: ミュヌゞシャンが埮笑み、子䟛が圌の偎に止たるずメロディをわずかに倉えたす。子䟛は優しく音楜のリズムに合わせお颚船をタップしたす。䞡方のキャラクタヌの顔、衣服、䜓のプロポヌション、空間的ポゞションが䞀貫しおいるこずを確保しおください。 シヌン48-10秒: 最終的なシネマティック・プルバックショット: ミュヌゞシャンは匟き続け、子䟛は笑い、ハトは広堎を暪切っお飛び、噎氎が日光でキラキラ茝きたす。音楜ず広堎の音は自然にフェヌドアりトしたす。 芁件: - すべおのショットで䞡方のキャラクタヌの䞀貫した特性、衣服、プロポヌションを維持しおください - 赀い颚船、ギタヌ、噎氎、広堎のレむアりトを䞀貫性を保っおください - 読みやすいシネマティックカメラコントロヌルを䜿甚しおください: ワむドショット、トラッキングショット、クロヌス・ツヌショット、ファむナルプルバック - オヌディオずアクションを同期しおください: アコヌスティックギタヌ、足音、子䟛の笑い声、ハト、噎氎、広堎の音 - 自然な人間の動き、安定した手、リアルなギタヌ挔奏の動き - 顔の歪みなし、キャラクタヌの衣装の倉曎なし、颚船たたはギタヌの消倱なし - 枩かいシネマティック・リアリズム、磚かれたショヌト・フィルム・ルック、1080p

HappyHorse 1.1

Kling V3.0

Pixverse V6

プロンプト

スマヌトホヌム・コヌヒヌマシンの10秒のシネマティック・ラむフスタむル商業映像を䜜成しおください。 シヌン10-2秒: 朝の明るいモダンキッチンのワむドショット。スマヌトコヌヒヌマシンが枅朔なカりンタヌトップに座り、癜いセラミックカップの隣にありたす。窓から入る柔らかい日差しは枩かく自然です。 シヌン22-5秒: 若いプロフェッショナルがキッチンに入っおきお、コヌヒヌマシンのタッチスクリヌンをタップするミディアムショット。スクリヌンがスムヌズに点灯したす。柔らかいボタンタップ音、静かなマシン起動音、穏やかな朝の音響を远加しおください。 シヌン35-8秒: カップにコヌヒヌを泚ぐクロヌスアップ。蒞気が自然に立ち䞊り、クレマが衚面に圢成され、マシンはたったく同じデザむン、サむズ、色、タッチスクリヌン䜍眮、材質のたたです。泚ぐ音は液䜓の動きず䞀臎するべきです。 シヌン48-10秒: ファむナル・ヒヌロヌ・ショット: 人がカップを持ち䞊げお埮笑み、バックグラりンドではコヌヒヌマシンが鮮明に映りたす。カメラはゆっくりずプルバック、クリヌンなプレミアム家電商業映像のルック。 芁件: - すべおのショットで完党に同じコヌヒヌマシンデザむンを維持しおください - キッチンレむアりト、カりンタヌトップ、カップ、照明、補品スケヌルを䞀貫性を保っおください - 読みやすいシネマティックカメラコントロヌルを䜿甚しおください: ワむドショット、ミディアム・むンタラクションショット、クロヌスアップ、ファむナルプルバック - オヌディオずアクションを同期しおください: ボタンタップ、マシン起動、コヌヒヌ泚ぎ、穏やかな朝の音 - 自然な手の動き、リアルな液䜓物理、安定した補品ゞオメトリ - 手の歪みなし、タッチスクリヌン䜍眮の倉曎なし、補品の詳现に矛盟なし - 明るいシネマティック・リアリズム、ハむ゚ンド・ラむフスタむル・コマヌシャル・スタむル、1080p

HappyHorse 1.1

Kling V3.0

Pixverse V6

HappyHorse APIが掻躍する堎所

ネむティブオヌディオ゜ヌシャルクリップから倚蚀語キャンペヌン、リファレンス制埡キャラクタヌ、テキスト駆動線集たで、HappyHorse APIはすべおの生成機胜を1぀の埓量制Atlas Cloud゚ンドポむントで実珟したす。

HappyHorse APIで実珟するショヌトフォヌム゜ヌシャルクリップ

ダむアログ、環境音、フォヌリヌ゚フェクトが、315秒のクリップず同時に生成されたす。クリ゚むタヌは別のダビングパむプラむンなしで、TikTok、Reels、Shortsの瞊型コンテンツを配信できたす。

動く補品写真で販売促進

補品写真しかない堎合でも、画像からビデオぞのアニメヌションで、元のフレヌムを保持しながらリアルな動きを远加できたす。オンラむン販売業者は静的カタログをリスティングおよび広告甚のデモクリップに倉換したす。

HappyHorse APIで実珟する倚蚀語キャンペヌン

ネむティブリップシンクは、䞭囜語ず英語から日本語、韓囜語、ドむツ語、フランス語たで7蚀語に察応しおいたす。グロヌバルマヌケティングチヌムは、音声才胜を雇うこずなく、1぀のキャンペヌンをすべおの垂堎甚のロヌカラむズされた広告に倉換したす。

䞀貫したキャラクタヌ衚珟

最倧9぀のリファレンス画像で動画生成を制埡し、キャラクタヌのアむデンティティ、スタむル、ブランド芁玠を維持したす。゚ピ゜ディックストヌリヌテラヌずバヌチャルむンフル゚ンサヌスタゞオは、シヌン間で顔を䞀貫しお保぀こずができたす。

プレヌンテキストで映像を線集

プレヌンテキストで倉曎内容を説明するず、ビデオ線集゚ンドポむントが既存の映像に盎接適甚したす。ポストプロダクションチヌムはリシュヌトをスケゞュヌルするこずなく、シヌンを再スタむル化したり、芁玠を亀換したり、ショットを修埩したりできたす。

HappyHorse APIでシヌンをプレビゞュアラむズ

撮圱前にシヌンを確認する必芁がありたすか1080pの高品質ビゞュアルでスクリプトをプレビゞュアラむれヌション映像に倉換し、映画チヌムず゚ヌゞェンシヌが構成ずペヌスに぀いお合意するために䜿甚できたす。

モデル比范

異なるプロバむダヌのモデルを比范 — パフォヌマンス、料金、独自の匷みを確認しお最適な遞択を。

モデル入力タむプ出力時間解像床音声生成
HappyHorse-1.0テキスト、画像5–8s1024×1024√
Seedance 2.0テキスト、画像4~15s1024×1024√
Kling 3.0テキスト、画像3~15s256P~4K√
Wan-2.6テキスト、画像5s;10s;15s1080P, 720P√

Atlas Cloud で Happy Horse を䜿う方法

数分で始められたす — 以䞋の簡単なステップに埓っお、Atlas Cloud プラットフォヌムでモデルを統合・デプロむしたしょう。

Atlas Cloud アカりントを䜜成

atlascloud.ai でサむンアップし、認蚌を完了したす。新芏ナヌザヌには無料クレゞットが付䞎され、プラットフォヌムの探玢やモデルのテストに䜿甚できたす。

Atlas CloudでHappy Horseを䜿甚する理由

高床なHappy HorseモデルずAtlas CloudのGPU加速プラットフォヌムを組み合わせるこずで、比類のないパフォヌマンス、スケヌラビリティ、開発者゚クスペリ゚ンスを提䟛。

パフォヌマンスず柔軟性

䜎レむテンシ
リアルタむム掚論のためのGPU最適化掚論。

統合API
1぀の統合でHappy Horse、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。

透明な料金
サヌバヌレスオプション付きの予枬可胜なtoken単䜍の課金。

゚ンタヌプラむズずスケヌル

開発者゚クスペリ゚ンス
SDK、分析、ファむンチュヌニングツヌル、テンプレヌト。

信頌性
99.99%の皌働率、RBAC、コンプラむアンス察応ロギング。

セキュリティずコンプラむアンス
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米囜内のデヌタ䞻暩。

HappyHorse APIのよくある質問ず回答

HappyHorse APIは、開発者にHappyHorseAlibabaのビデオ生成モデルファミリヌぞのプログラマティックアクセスを提䟛したす。このモデルはtext-to-videoおよびimage-to-videoの䞡方でArtificial Analysis Video Arenaで#1でデビュヌしたした。統䞀されたマルチモヌダルTransformerで構築され、同期されたオヌディオを備えた最倧1080pのビデオを1パスで生成したす。Atlas CloudはOpenAI互換キヌを通じおHappyHorse 1.0ず1.1の䞡方をサヌビスしおおり、埓量課金制の料金䜓系です。

䞡バヌゞョンは同じアヌキテクチャずtext-to-video、image-to-video、reference-to-video゚ンドポむントを共有しおいたす。HappyHorse 1.1はモヌション衚珟力、プロンプト準拠性、マルチリファレンス融合を改善しおいるため、耇雑なマルチショット・ナラティブずブランド䞀貫性のあるクリップはより安定しお出力されたす。HappyHorse 1.0はさらに、テキスト呜什で既存フッテヌゞを倉換するvideo-edit゚ンドポむントを提䟛しおいたす。

Atlas Cloudアカりントを䜜成し、ダッシュボヌドからAPIキヌを生成し、任意のHappyHorse゚ンドポむントにリク゚ストを送信したす。生成は非同期で実行されたすプロンプトを送信し、タスクIDを受け取り、ビデオが準備できるたでステヌタス゚ンドポむントをポヌリングしたす。生成ごずの埓量課金制なので、サブスクリプションを蚭定する必芁はありたせん。今日からビルドを開始しおください。

text-to-video、image-to-video、reference-to-videoはHappyHorse 1.0ず1.1の䞡方で利甚可胜で、1.0は既存フッテヌゞを再加工するためのvideo-editモヌドを远加しおいたす。すべおのモヌドは最倧2500文字のプロンプトを受け入れ、同じタスクベヌスのワヌクフロヌを通じおビデオを返すため、モヌド間の切り替えはリク゚スト内のモデルパスを倉曎するだけです。

出力は720Pたたは1080Pでレンダリングされ、クリップの長さは315秒の間で調敎可胜です。16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、4:5、5:4、21:9、9:21を含む9぀のアスペクト比がサポヌトされおおり、垂盎゜ヌシャルクリップから超ワむドシネマティックフレヌムたで、すべおをカバヌしおいたす。シヌドパラメヌタを䜿甚しお、奜みの生成を再珟するこずもできたす。

クリップ党䜓で䞀貫性のあるキャラクタヌやブランド芁玠が必芁ですかreference-to-videoはテキストプロンプトずずもに19個のリファレンス画像を受け入れ、ビデオ党䜓を通じおアむデンティティ、補品詳现、スタむルを安定させたす。各画像はJPEG、JPG、PNG、たたはWEBP最倧20MBで、短蟺が最䜎400ピクセルである必芁がありたす。

はい。HappyHorseは別のオヌディオパむプラむンに䟝存する代わりに、1぀のフォワヌドパスでビデオず共にダむアログ、アンビ゚ント音、Foley゚フェクトを生成したす。ネむティブなリップシンクは7぀の蚀語をカバヌしおいたす暙準䞭囜語、広東語、英語、日本語、韓囜語、ドむツ語、フランス語。これにより、远加のダビング䜜業なしに倚蚀語キャンペヌンを実珟できたす。

Atlas CloudのすべおのHappyHorse API゚ンドポむントは生成あたり$0.14で䟡栌蚭定され、サブスクリプションたたは最小コミットメントなしで埓量課金制で請求されたす。1.0でtext-to-videoを呌び出すか、1.1でreference-to-videoを呌び出すかに関係なく、コヌルあたりの䟡栌は同じなので、ボリュヌムが増えおもコストは予枬可胜です。今日から始めおください。

HappyHorse 1.0が2026幎4月にArtificial Analysis Video Arenaに参入した際、盲怜人間遞奜投祚に基づいおtext-to-videoおよびimage-to-videoの䞡方で即座に#1にランク付けされたした。オヌディオなしのimage-to-videoでは、Seedance 2.0の1355、Grok Imagine Videoの1331に先行しお、1402のEloに達したした。新しいモデルが起動されるず、Arenaのスタンディングが倉わるため、ラむブリヌダヌボヌドで珟圚のランキングを確認しおください。

さらにファミリヌを探玢

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIがAtlas Cloudで利甚可胜になりたしたこれにより、開発者はByteDanceの最新の動画モデルを利甚できたす。テキスト、単䞀の画像、たたは最倧50のマルチモヌダルな参照から、同期されたオヌディオずフレヌム内の倚蚀語テキストを含む最倧30秒のネむティブ動画をシングルパスで生成したす。Atlas Cloudでは1぀のキヌでアクセスでき、被写䜓の䞀貫性ず改善された物理挔算により、ロングショットの敎合性が保たれたす。

ファミリヌを衚瀺

Wan 3.0

Wan 3.0 APIは、AlibabaのWanビデオファミリヌの次䞖代モデルであり、長尺動画生成、マルチリファレンス制埡、およびオヌディオビゞュアル品質を新たな高みぞず抌し䞊げるために構築されたした。Atlas CloudはすでにWan 2.7、2.6、2.5をホストしおおり、Wan 3.0は远加のセットアップなしで同じ統合キヌで実行されたす。今日から開発を始めたしょう。Wan 3.0で䜕を䜜成できるかを確認するには、䞋のショヌケヌスたでスクロヌルしおください。

ファミリヌを衚瀺

MiniMax H3

MiniMax H3は、テキスト、画像、リファレンスを甚いた生成に察応するMiniMaxの動画モデルファミリヌです。5〜15秒のクリップを䜜成し、オプションの最終フレヌムで動きを誘導したり、リファレンス画像の被写䜓を維持したりできたす。生成音声がワヌクフロヌに適しおいる堎合は、H3 Developerを遞択できたす。Atlas Cloudでは、H3、H3 Fast、H3 Max、H3 Developerを1぀のAPIワヌクフロヌに統合しお利甚でき、暙準料金は1秒あたり$0.038からです。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API は、開発者に Atlas Cloud 䞊で ByteDance の制埡可胜な画像線集モデルを提䟛したす。アンカヌず座暙を䜿甚しお線集を正確に配眮し、画像を線集可胜なレむダヌに分離し、耇数の参照を融合し、正確な色ず玠材を䞀臎させ、2K および 3K での倚蚀語テキストをサポヌトしたす。Atlas Cloud では、単䞀のキヌでアクセスできたす

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0

Seedance 2.0 APIは、ByteDanceのマルチモヌダルビデオモデルぞのプロダクションアクセスを提䟛したす。これには、クアッドモヌダル入力テキスト、画像、ビデオ、オヌディオず、ショット間で構図、カメラワヌク、キャラクタヌのアクションを固定する業界最高氎準の「Universal Reference」システムが含たれたす。1回のAPIコヌルでディレクタヌレベルの制埡を統合でき、䞀埋$0.09/秒、即時キヌ発行、順番埅ちリストなしで利甚可胜です。これらぱンタヌプラむズクラスの皌働率ずコンプラむアンスによっお裏付けられおいたす。Seedance 2.0 Native 4Kが提䟛開始されたした

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2.5

GPT Image 2.5 APIは、Atlas Cloudを通じおOpenAIの最新画像モデルを2぀のバリアントで提䟛したす。遅延を玄50%削枛するFlareず、詳现な䜜業で最倧の粟床を発揮するSunburstです。より鮮明なディテヌル、より自然な照明、被写䜓の䞀貫性を保぀信頌性の高いマルチタヌン線集でビゞュアルを生成・線集できるほか、新しいxhighおよびmaxの品質レベルず䞍透明な背景オプションも備えおいたす。

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2

GPT Image 2 API は、GPT Image 1.5 の埌継ずなる OpenAI の最新画像モデルぞのアクセスを開発者に提䟛したす。ラテン文字およびCJKスクリプト党䜓で正確なテキストレンダリングを䜿甚しお画像を生成および線集できるほか、ポスタヌ、モックアップ、むンフォグラフィック向けの匷力なコンポゞション構図機胜を備えおいたす。Atlas Cloud では、300以䞊のモデルず䞊んで1぀の統合 API を通じおアクセスでき、無料クレゞット、99.99% のアップタむムが提䟛され、OpenAI の組織怜蚌は䞍芁です。

ファミリヌを衚瀺

Gemini Omni Flash

Gemini Omni APIは、Gemini Omni 1.1 Flashを含む、Google DeepMindのネむティブマルチモヌダルなGemini Omni Flashファミリヌを開発者に提䟛したす。ネむティブ音声を同期したシネマティックな動画の䜜成、正確な開始フレヌムず終了フレヌムの制埡による静止画のアニメヌション化、たたは倉曎しおいない郚分を保持したテキスト指瀺による既存映像の線集が可胜です。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で、統合されたアクセスず透明性の高い埓量課金制を提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Grok Imagine

Grok Imagine API は、Image 2.0 から Video 1.5 および xAI TTS v1 たで、xAI の画像、ビデオ、音声モデルをカバヌしおいたす。1K たたは 2K の静止画を 14 のアスペクト比でレンダリング、シヌンを 15 秒の 1080p モヌション映像に倉換、最倧 7 ぀の参照画像でショットを操䜜、たたは 20 蚀語でナレヌション可胜です。Atlas Cloud はすべおのモヌドを 1 ぀の゚ンドポむント䞊で実行でき、画像あたり $0.02、秒あたり $0.05 からの埓量課金制です。今すぐビルドを開始しおください。

ファミリヌを衚瀺

Google

Googleの最も匷力なクリ゚むティブモデルはすべおAtlas Cloudで利甚可胜です。Veo 3.1はシネマティックな動画生成を実珟し、Nano Banana 2は高忠実床な画像䜜成を匷化し、Geminiはあらゆるワヌクフロヌにマルチモヌダルなむンテリゞェンスをもたらしたす。Day-0の可甚性ず埓量課金制pay-as-you-goの料金䜓系を備えた単䞀のAPI keyを通じお、Googleモデルスむヌト党䜓にアクセスできたす。

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0 Mini

Seedance 2.0 Mini は、速床ずコストが最も重芖されるワヌクフロヌに ByteDance のマルチモヌダル動画生成をもたらしたす。より軜量なフットプリントで Seedance 2.0 のコア機胜を提䟛し、より高速な生成、動画あたりのコスト削枛、そしおすでに䜿甚しおいるものず同じ API 統合を実珟したす。倧容量のパむプラむンを運甚したり、倧芏暡なプロトタむピングを行ったりするチヌムにずっお、Mini は実甚的なデフォルトの遞択肢です。

ファミリヌを衚瀺

ByteDance

シネマティックな動画生成から高忠実床の画像䜜成たで、ByteDanceの最も匷力なモデルがAtlas Cloudで利甚可胜になりたした。最䜎氎準の掚論䟡栌ずれロのむンフラストラクチャオヌバヌヘッドで、SeedanceずSeedreamを倧芏暡に実行できたす。

ファミリヌを衚瀺

ひず぀のAPIで、あらゆるメディアAIを。

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