Seedance 2.0 全能参考角色训练: Training
从参考照片训练可复用的角色。完成后，可在全能参考视频提示词中使用 `@omni-character:<request_id>`，持续生成包含该角色且外观一致的视频。
从参考照片训练可复用的角色。完成后，可在全能参考视频提示词中使用 `@omni-character:<request_id>`，持续生成包含该角色且外观一致的视频。
关于此模型
从单张参考照片训练可复用的角色身份。训练后的角色可在多次全能参考视频生成中使用，只需在提示词中通过 @omni-character:<request_id> 引用，即可在不同场景和运动类型中保持外观、风格与身份一致。
成本分析
| 提供商 | 费用 | 备注 |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.50 每个角色 | 每个角色只需支付一次训练费用。训练后的角色可在无限次 Omni Reference 视频生成中复用。 |
| Fal.ai | 暂不可用 | Character training for Omni Reference-style generation is 不可用 on Fal.ai. |
| Replicate | 暂不可用 | Character training for Omni Reference-style generation is 不可用 on Replicate. |
每个角色只需支付一次训练费用。训练后的角色可在无限次 Omni Reference 视频生成中复用。
Character training for Omni Reference-style generation is 不可用 on Fal.ai.
Character training for Omni Reference-style generation is 不可用 on Replicate.
** 竞品价格根据相似模型架构和使用层级估算。
配置参数
| 参数 | 类型 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| 参考图像 | string | 角色参考照片（JPEG/PNG/WebP）。清晰的正面人脸肖像效果最佳。 | https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/seedance-v2.0-omni-reference.png |
| 角色名称 | string | 此角色的名称。在 Omni Reference 提示词中使用 @omni-character:<request_id> 加上此名称。 | Juno |
| 描述 | string | 可选的 description of the character. | A brave explorer with piercing blue eyes |
角色参考照片（JPEG/PNG/WebP）。清晰的正面人脸肖像效果最佳。
https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/seedance-v2.0-omni-reference.png此角色的名称。在 Omni Reference 提示词中使用 @omni-character:<request_id> 加上此名称。
Juno可选的 description of the character.
A brave explorer with piercing blue eyes开发者文档
上传参考照片：提供清晰、光线充足的角色肖像照。单人脸部照片效果最佳——避免合照或面部严重遮挡的照片。
设置角色名称：为角色取一个容易记忆的名字（例如 'Alex'）。此名称仅供你自己识别，不会影响生成。
提交并等待：训练大约需要 20–60 秒。任务完成后，你会收到一个 request_id。
用于全能参考：在任意全能参考视频提示词中使用 @omni-character:<request_id> 引用已训练角色。示例：@character:abc123ef walking through a neon-lit city at night。
结合其他参考素材：可以在同一个提示词中将角色参考与图像、视频和音频参考结合使用。
常见问答
训练完成后，在任意全能参考视频提示词中使用 @omni-character:<request_id>。将 <request_id> 替换为此端点返回的 request_id。角色会自动作为图像参考加入。
清晰、正面且光线良好的肖像照效果最佳。避免合照、阴影过重、极端角度或面部部分被遮挡的图像。
可以。训练完成后，你可以在任意多个全能参考提示词中重复使用该角色的 request_id——只需支付一次 $0.50 的训练费用。
训练通常需要 20–60 秒。如果训练未完成，请求会在 5 分钟后超时。