Erstellen Sie atemberaubende AI-Videos mit Seedance 2.0 auf Vorla
Erleben Sie flüssigere Bewegungen, höhere Prompt-Genauigkeit, cineastische Visuals und konsistentere AI-Videoerzeugung mit dem bahnbrechenden Seedance 2.0 Modell.
Sehen Sie, was Seedance 2.0 erzeugen kann
Unübertroffene zeitliche Konsistenz
Seedance 2.0 liefert branchenführende zeitliche Konsistenz und hält Charaktere, Objekte und Umgebungen über jedes einzelne Frame hinweg stabil. Kein Flackern, keine Identitätsdrift und keine unterbrochenen Bewegungssequenzen — einfach ein glattes, stimmiges Video von Anfang bis Ende.
Ihre Vision noch präziser verstehen
Seedance 2.0 versteht komplexe Prompts mit deutlich höherer Genauigkeit und übersetzt detaillierte Anweisungen in stimmige visuelle Erzählungen.
Ganz gleich, ob Sie mehrere Motive definieren, cineastische Kamerabewegungen oder geschichtete Szenenbeschreibungen — Seedance 2.0 erfasst die Absicht hinter Ihren Worten, nicht nur die Keywords.
Intelligentere Multi-Reference-Videoerzeugung
Seedance 2.0 wurde für fortschrittliche Multi-Modal Videoerzeugung entwickelt, bei der Bilder, Videos, Audio und Text kombiniert werden können, um eine einzige kohärente Ausgabe zu steuern. Anstatt Eingaben unabhängig zu behandeln, richtet das Modell die visuelle Struktur, Bewegungsmuster, den Rhythmus und die semantische Intention intelligent aus, um Videos zu erzeugen, die konsistent, cineastisch und über verschiedene Eingabetypen hinweg stark steuerbar wirken. Das macht es besonders leistungsstark für Creator, die mit mehreren Referenzen reichere Szenen im Rahmen einer einheitlichen kreativen Richtung aufbauen möchten.
So schreiben Sie bessere Prompts für Seedance 2.0
Für die besten Ergebnisse mit Seedance 2.0 verwenden Sie einen strukturierten Prompt-Ansatz mit vier Kernelementen: Aktion, Szene, Stil und Kameraausrichtung. So wird klar definiert, was passiert, wo es passiert, wie es aussieht und wie es gefilmt wird — für cineastischere und konsistentere Ergebnisse.
Für noch mehr Kontrolle unterstützt Seedance 2.0 eine präzise @-Referenzzuweisung. So können Sie die Erzeugung mit mehreren Eingaben steuern, statt sich nur auf Inferenz zu verlassen. Sie können explizit festlegen, welchen Beitrag jede Referenz leistet — zum Beispiel eine Referenz für die Charakter-Identität, eine für Umgebung und Beleuchtung und eine weitere für Bewegungsstil oder Kamerabewegung — sodass jedes Element genau dort angewendet wird, wo es zählt.
Beispiel-Prompt: Eine junge Frau, die nachts durch eine neonbeleuchtete Gasse in Tokio läuft, cineastischer Sci-Fi-Stil, Handheld-Tracking-Shot mit geringer Tiefenschärfe. Verwenden Sie @image1 für die Figur, @image2 für Umgebung und Beleuchtung und @video1 für Bewegung und Kamerabewegung.
