Seedance 2 角色生成: AI 图像编辑器

[Beta] 将虚构角色参考图转化为可复用的视频角色。上传参考图并描述服装,即可获得可用于 SD 2.0 Omni Reference 的 character_id。

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概览

关于此模型

⚠️ Beta 功能 — 结果可能有所不同。为视频生成创建可复用的虚构角色。上传 1–3 张原创角色或插画作品的参考图,描述服装,即可获得可在 SD 2.0 Omni Reference 中使用的 character_id。此功能面向虚构、原创和插画角色,不适用于真人或名人。输出质量仍处于实验阶段,不作保证。

1原创角色:将你自己的插画或虚构角色带入 AI 生成的视频。
2角色一致性:尝试在多次视频生成中保持角色身份一致。
3故事叙事:为多场景视频项目构建可复用的虚构角色阵容。
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价格与价值

成本分析

muapiapp$0.18 每个角色 (beta 定价)

每次创建按固定费用计费。角色 ID 可无限次复用,无需额外收费。该功能退出 beta 后价格可能调整。

Fal.ai暂不可用

没有等效的自定义角色视频流程。

Replicate暂不可用

没有等效的自定义角色视频流程。

** 竞品价格根据相似模型架构和使用层级估算。

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技术详情

配置参数

参考图像array

用于构建角色表的 1–3 张参考照片。

默认值https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/ai-images/186/956660418681/1b84d57d-0869-40f7-8ceb-85ea38074022.jpg
角色名称string

可选的 label to identify this character.

默认值A Hero
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实施指南

开发者文档

如何使用 SD 2 Character

⚠️ Beta 提示:这是一项实验性功能,无法保证结果始终完美。此功能专为虚构和原创角色设计——不支持使用真人或公众人物的照片,使用这类素材可能产生质量较差或出乎意料的结果。输出质量取决于你的参考图和提示词。建议在生产工作流中使用前先进行测试。

获得最佳效果的技巧

  • 使用你的原创角色或插画角色的清晰参考图
  • 简洁、中性的背景有助于清晰分离角色
  • 详细描述服装——模糊的描述会导致结果不一致
  • 如果第一次结果不符合预期,请尝试使用不同的参考图,或提供更详细的服装描述

操作步骤

  1. 上传参考图:提供 1–3 张虚构角色的参考图。

  2. 描述服装:在 outfit_description 中填写具体描述(例如:'red leather jacket, black jeans, white sneakers')。

  3. 可选:为角色命名:添加 character_name 以便你自行识别。

  4. 提交并轮询:提交到 /sd-2-character。轮询 /predictions/{request_id}/result,直到状态为 completed

  5. 使用角色 ID:将 request_id 作为 character_id 传入 /sd-2.0-omni-reference,并同时提供场景提示词,即可生成包含该角色的视频。

常见问题

常见问答

这项功能已经适合用于生产环境了吗?

这项功能目前处于 beta 阶段。输出质量可能因参考图和提示词而有所不同。建议在关键工作流中使用前先进行测试。无论输出质量如何,生成完成都会收取积分,因为生成过程本身会运行至完成。

可以使用真人或名人的照片吗?

不可以。这项功能仅面向虚构、原创和插画角色。不支持使用真人、公众人物或名人的照片,使用这类素材可能产生质量较差的结果,也可能引发法律和伦理问题。

什么样的参考图效果最好?

建议使用清晰、光线良好的原创或插画角色图,并搭配简洁的背景。角色应完整可见,避免严重遮挡。插画或风格化艺术通常效果不错。

为什么我的角色在视频中看起来不准确?

角色还原度取决于参考图的质量,以及你对服装的描述是否具体。这是一项实验性功能,无法保证完全相似。请尝试使用更清晰的参考图,或提供更详细的服装描述。

如何在视频生成中使用 character_id?

将已完成的 `sd-2-character` 任务返回的 `request_id` 作为 `character_id` 字段传入 `/sd-2.0-omni-reference`。生成视频时将使用你的角色。

应该使用多少张参考图?

大多数情况下,1 张清晰的图像就足够了。你最多可以上传 3 张图像以提供更多细节。质量和清晰度比数量更重要。

同一个 character_id 可以重复使用多次吗?

可以。创建 character_id 后,你可以在任意多次视频生成中使用它,无需额外付费。

如果输出质量不好,积分会退还吗?

生成完成时会收取积分,无论输出质量如何。这与所有 AI 生成模型的工作方式一致——无论结果是否符合预期,计算成本都会产生。建议先使用低风险提示词进行测试。