Seedance 2.0 prompt: panduan menulis lengkap untuk hasil maksimal

Sebagian besar artikel "AI video prompt" di internet ditulis oleh orang yang mengetik "cinematic shot of a wolf in the snow" lalu menyebutnya tutorial. Itu bukan cara prompt Seedance 2.0 bekerja dalam praktik. Model ini memiliki grammar multimoda spesifik (@image1, @video2, @audio1, @character:<id>), dan Volcengine, pemilik model ini, menyediakan panduan prompt resmi yang distruktur di sekitar lima kategori berbeda^[1]. Jika prompt Anda tidak cocok dengan struktur itu, Anda akan membuang credits dengan re-rolling hasil yang hampir berhasil.

Ini adalah panduan prompt Seedance 2.0 bentuk panjang yang ingin saya miliki saat memulai. Panduan ini mencakup formula teks resmi, sintaks referensi yang mengontrol run multimoda dan multivideo, template spesifik mode untuk empat jalur generasi nyata (text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video editing), dan mode kegagalan yang mengirim pemula kembali ke antrian. Diverifikasi terhadap spesifikasi API ByteDance/Volcengine dan konfigurasi studio seedance2.so live.

TL;DR

• Prompt Seedance 2.0 mengikuti formula tiga bagian: subject + action, lalu environment / lighting / style, lalu camera atau audio cues^[1].
• Model menerima hingga 9 gambar referensi, 3 video referensi, dan 3 file audio dalam satu permintaan^[2]. Referensikan secara inline sebagai 图片1 / 视频2 / 音频1 (Mandarin) atau @image1 / @video2 / @audio1 (shorthand seedance2.so)^[3].
• Batas panjang prompt: ≤ 500 karakter Mandarin atau ≤ 1.000 kata Bahasa Inggris. Apa pun yang lebih panjang mengencerkan perhatian dan model mulai mengabaikan detail^[2].
• Seedance 2.0 mendukung prompt dalam Bahasa Inggris, Mandarin, Jepang, Indonesia, Spanyol, dan Portugis; varian Seedance yang lebih lama hanya mendukung Bahasa Inggris dan Mandarin^[2].
• Upstream hanya ada tiga mode nyata: text-to-video, image-to-video (frame pertama atau frame pertama+terakhir), dan referensi multimoda. "Video edit" dan "video extend" adalah pola penggunaan reference-to-video, bukan model terpisah^[2].
• Seedance 2.0 akan menolak referensi wajah manusia nyata, diharapkan baik-baik portrait yang dihasilkan, aset yang sudah diizinkan sebelumnya, atau salah satu avatar virtual yang disediakan platform^[2].

Formula prompt Seedance 2.0 tiga bagian

Panduan prompt resmi Volcengine meletakkan struktur sebagai tiga blok yang dapat disusun^[1]. Anda tidak perlu mengisi setiap blok setiap waktu, tetapi menumpuknya dalam urutan ini memberikan model sinyal paling jelas.

Blok 1: subject dan action. Siapa yang ada di scene dan apa yang mereka lakukan. Ini adalah jangkar logis. "Seorang wanita" tidak memberitahu model apa pun. "Seorang wanita tinggi dalam mantel arang panjang melintasi jembatan batu basah" memberikannya subject, postur, dan vektor gerakan.

Blok 2: environment, lighting, style. Tempat terjadi, seperti apa cahayanya, dan register visual. "Di senja, lampu jalan mencerminkan batu bata yang licin di hujan, desaturasi grade teal-dan-amber" melakukan pekerjaan nyata. Lewati blok ini dan model default ke medium shot dengan pencahayaan netral dan nol sudut pandang stilistik.

Blok 3: bahasa kamera dan audio cues. Bagaimana kamera bergerak dan apa yang Anda dengar. "Slow dolly forward, shallow depth of field, ambient piano underscoring" mengubah shot generik menjadi shot yang diarahkan. Seedance 2.0 menghasilkan audio native dengan dialog lip-synced dalam 8+ bahasa, jadi audio cues milik prompt, bukan sebagai afterthought.

Prompt tiga blok yang bersih:

A tall woman in a charcoal coat strides across a rain-slick stone bridge.
Dusk light, streetlights reflecting on cobblestones, desaturated teal-and-amber grade.
Slow dolly forward following the subject. Distant traffic and soft rain on stone.

Itu tiga kalimat dan mencakup ketiga blok. Model memiliki semua yang dibutuhkannya.

Front-load kata-kata dengan informasi tinggi

Seedance 2.0 membaca dari kiri ke kanan dengan perhatian yang berkurang. Kalimat pertama membawa bobot paling berat, kalimat kedua diisi di sekitarnya, dan apa pun setelah kalimat ketiga adalah "detail untuk digunakan jika ada ruang." Letakkan constraint terkuat Anda, identitas subject, action kunci, lokasi utama, di kalimat pembuka. Flourish stilistik datang kemudian.

Ini bukan vibe. Ini memetakan ke cara model menyeimbangkan token prompt terhadap anggaran perhatian di bawah batas panjang yang didokumentasikan (500 karakter Mandarin / 1.000 kata Bahasa Inggris)^[2]. Melampaui batas, prompt diringkas secara agresif secara internal, dan "diringkas" biasanya berarti kehilangan spesifik yang Anda pedulikan.

Pilih satu style dan berkomitmen

Mencampur "Pixar 3D animation, gritty 35mm film grain, watercolor wash" di dalam prompt tunggal adalah cara tercepat untuk mendapatkan visual mush. Model harus merekonsiliasi tiga sinyal estetika yang saling bertentangan dan hasilnya biasanya default yang datar. Pilih satu (katakan, Pixar 3D animation atau gritty 35mm film, heavy grain atau loose watercolor wash) dan sangat ke dalamnya.

Untuk pekerjaan text-to-video khususnya, koherensi style adalah apa yang membedakan "benar-benar dapat digunakan untuk kampanye" dari "menyenangkan untuk dilihat sekali."

Sintaks referensi yang tidak ada orang dokumenkan dengan jelas

Ini adalah bagian yang sebagian besar panduan pihak ketiga salah. Mode reference-to-video Seedance 2.0 (Volcengine menyebutnya 多模态参考生视频, "multi-modal reference video generation") menggunakan sistem pointer numerik eksplisit di prompt itu sendiri^[3].

Sintaks Volcengine resmi adalah penomoran bracket persegi Mandarin: 图片1, 图片2, ..., 图片9 untuk gambar; 视频1, 视频2, 视频3 untuk video^[3]. Di seedance2.so, studio menghadirkan shorthand yang ramah Bahasa Inggris yang dipetakan ke kontrak upstream yang sama, @image1 melalui @image9, @video1 melalui @video3, dan @audio1 melalui @audio3^[4]. Mereka menghasilkan output identik; pilih mana pun yang dibaca lebih bersih bagi Anda.

Poinnya: reference-to-video tanpa pointer eksplisit hanya petunjuk samar ke model. Dengan pointer, Anda memberitahu model dengan tepat slot input mana yang memetakan ke ide mana di prompt.

Multi-image references: pola shopping-list

Template yang direkomendasikan Volcengine untuk referensi multimaga^[3]:

Reference @image1, @image2, @image3 (the camera), put it on a white desk.
Slowly orbit the camera, showing front, side, and back. White seamless backdrop.

Pemetaan nomor-ke-input bersifat posisional. Gambar pertama yang Anda upload adalah @image1, yang kedua adalah @image2, dan seterusnya. Ini tidak dapat dinegosiasikan, tidak ada bidang "nama" pada upload, hanya urutan. Jika Anda mengunggah ulang gambar yang sama di kedua tempat alih-alih pertama, referensi @image1 Anda sekarang menunjuk ke gambar yang berbeda dan prompt rusak secara diam-diam.

Panduan Volcengine resmi memberikan contoh composed ini untuk menggunakan tiga input gambar untuk mendefinisikan subject, outfit, dan product masing-masing^[3]:

A boy wearing glasses and a blue T-shirt next to a corgi puppy, sitting on a lawn,
3D cartoon style.

versus versi terstruktur:

[image 1] a boy wearing glasses and a blue T-shirt and [image 2] the corgi puppy,
sitting on [image 3] the lawn, 3D cartoon style.

Keduanya berhasil. Yang kedua menghasilkan adherence yang terukur lebih ketat terhadap gambar input. Jika Anda peduli tentang commercial fidelity, product photography, character continuity across shots, gunakan explicit-pointer form setiap waktu.

Video references: action, camera, FX

Pola yang sama berlaku untuk input video^[3]. Volcengine mendokumentasikan tiga cara berbeda untuk menggunakan video referensi:

Ini benar-benar superpower jika Anda memproduksi seri. Tembak satu reference clip dengan camera move yang Anda inginkan, handheld push-in, smooth orbit, vertigo zoom, dan gunakan kembali di sepuluh variasi subject dan setting. Anda mendapatkan visual continuity tanpa re-prompting cinematography dari awal.

Audio references dan beat-sync

Input audio bekerja dengan cara yang sama: hingga tiga file audio, direferensikan sebagai @audio1, @audio2, @audio3^[4]. Penggunaan paling umum adalah beat-sync video, pin motion yang dihasilkan ke track musik jadi cuts dan movements landing pada downbeat.

Prompt beat-sync yang berfungsi:

Reference the rhythm of @audio1. A skateboarder cuts through a Tokyo alley at night,
neon reflections in puddles. Camera tracks alongside at hip height. Each turn lands
on the kick drum. Dynamic editing, fast cuts on the beat.

Model tidak melakukan literal audio analysis pada setiap drum hit, tetapi secara konsisten menghasilkan motion yang terasa synced ke audio sumber saat Anda memberitahu untuk melakukannya.

Mode-by-mode prompt templates

Seedance 2.0 memiliki tiga mode generasi upstream nyata, ditambah beberapa pola penggunaan reference-to-video yang API permukaan sebagai workflow berbeda^[2]. Berikut cara prompt berbeda di seluruh mereka.

Text-to-video (T2V)

Mode paling sederhana. Hanya prompt Anda yang mendorong output. Formula tiga blok penuh membawa seluruh beban. Aspect ratio (16:9, 9:16, 4:3, 3:4) dan durasi (5, 10, atau 15 detik) berasal dari parameter permintaan, bukan prompt, jangan buang token menulis "in 16:9 format"^[4].

Pattern:

<Subject + action, one sentence>.
<Environment + lighting + style, one sentence>.
<Camera move + audio cue, one sentence>.

Jalankan di seedance2.so/text-to-video ketika Anda tidak memiliki input referensi.

Image-to-video (I2V), first-frame mode

Anda mengunggah satu gambar; itu menjadi frame pembuka. Prompt Anda hanya menjelaskan motion dan continuation, bukan subject, karena subject sudah ada di gambar. Re-describing apa yang ditunjukkan gambar biasanya menyebabkan model "menggambar ulang" subject dan hanyut jauh dari sumber.

Pattern:

<Animation cue: how should the subject move?>
<Camera cue: how should the camera move?>
<Atmosphere cue: ambient sound, light shifts.>

Bad I2V prompt:

A blonde woman in a red dress walks through a market.

(Gambar sudah menunjukkannya. Anda melawan model.)

Good I2V prompt:

She turns slowly toward the camera and lifts her hand to brush hair from her face.
Slow dolly in. Distant market chatter, soft afternoon breeze.

Image-to-video (I2V), first+last-frame mode

Unggah dua gambar. Model melakukan interpolasi di antara mereka dan prompt Anda menjelaskan transition path. Ini adalah cara paling bersih untuk mendapatkan deterministic narrative arc dalam 5 detik.

Pattern:

Transition from <description of first frame> to <description of last frame>.
<Movement style during transition: smooth, snappy, dreamy.>
<Camera cue.>

Catatan: gambar pertama dan terakhir harus near-aspect-ratio-matched. Model auto-crops yang kedua untuk menyelaraskan jika mereka berbeda, tetapi heavy cropping merendahkan hasil^[2].

Reference-to-video / multi-modal reference (R2V)

Ini adalah mode Seedance 2.0 yang menonjol dan yang membenarkan sebagian besar panduan ini. Anda dapat mencampur gambar, video, dan audio dalam satu permintaan, hingga 9 + 3 + 3, dan menenun mereka dalam prompt dengan pointer eksplisit yang tercakup di atas^[2].

Struktur template resmi^[3]:

Reference / extract / combine + [图片n / @imageN] of <referenced element>,
generate <full scene description>, keep <referenced element> consistent.

Contoh ditarik dari panduan resmi^[3]:

The scene is set inside @image4 (the restaurant). The girl from @image1 is wearing
the outfit from @image2 and tidying items at the counter. The boy from @image3 is
a customer who walks up to ask for her contact. The logo from @image5 stays in the
bottom-right corner throughout.

Lima input gambar, lima role eksplisit, satu narasi kohesif. Jenis prompt terstruktur ini adalah apa yang memungkinkan reference-to-video pada production quality. Tanpa discipline pointer, model menjadi samar dan elemen blur.

Video editing through R2V

Volcengine memperlakukan video editing (add / delete / modify elements) sebagai pola penggunaan R2V, bukan mode terpisah^[3]. Template dari panduan resmi:

Tail "keep motion and camera unchanged" melakukan pekerjaan penting, tanpanya, model sering meregenerasi scene dari awal. Cobalah di video editing.

Video extension (forward/backward)

Mekanisme R2V yang sama. Dua template^[3]:

Extend @video1 backward + <description of pre-segment>.
Extend @video1 forward + <description of post-segment>.

Model auto-clips seam frames dari input Anda, itu tidak meregenerasi original, dan hanya mensintesis tail atau head baru. Kirimkan extension intent Anda di video extension.

Track stitching (3-clip composition)

Jika Anda mengunggah beberapa video untuk stitching, constraint adalah hard: maximum 3 video inputs, total duration ≤ 15 seconds^[3].

Template:

@video1 + <transition description> + connects to @video2 + <transition description>
+ connects to @video3.

Contoh yang berfungsi dari panduan resmi^[3]:

@video1, the moment a leaf hits the ground, gold particles burst, a gust of wind
blows through, connects to @video2.

Model menemukan hanya frame transisi; source clips tetap utuh.

Camera language Seedance 2.0 sebenarnya mengerti

Model dilatih pada cinematography descriptions, jadi vocabulary shot profesional outperforms casual language. Istilah di bawah adalah yang saya lihat menghasilkan reliable output, ditarik dari production runs di seluruh seedance2.so dan cross-checked terhadap contoh referensi Volcengine^[3].

Movement:

• slow dolly forward (physical camera moving toward subject) beats zoom in (lens adjustment) every time
• tracking shot following subject from left to right
• orbiting around subject at eye level
• crane shot ascending over <location>
• steady push-in toward <subject>
• handheld, slight shake for documentary feel
• whip pan to <new subject> for snappy transitions

Angle:

• low angle looking up at subject makes subjects look powerful
• overhead establishing shot for spatial relationships
• dutch tilt for unease
• extreme close-up on hands directs attention to detail
• eye-level medium shot for neutral conversation framing

Lens:

• shallow depth of field, subject in focus, background blurred
• rack focus from foreground object to subject
• anamorphic lens flare
• wide-angle distortion at the edges

Pola: gunakan kata-kata yang akan digunakan cinematographer yang bekerja. "Cinematic" terlalu samar; "anamorphic 2.39:1, lens flare on highlights, shallow DoF at f/1.8" adalah sesuatu yang dapat ditindaklanjuti model.

Style dan lighting descriptors yang benar-benar menggerakkan jarum

Style adalah di mana Blok 2 dari formula mendapatkan keepnya. Beberapa kategori yang layak diingat.

Lighting: golden hour, blue hour, harsh midday sun, soft window light, single key light from screen-left, practical neon underlighting, silhouette against sunset, volumetric god rays through fog.

Color: desaturated teal-and-amber grade, high-contrast monochrome, pastel washed-out palette, saturated tropical color, cool moonlit blues, warm tungsten interiors.

Stock / format: 35mm film, fine grain, 16mm film, heavy grain, digital cinema, clean, VHS, scan lines, color bleed, super-8 home movie, polaroid faded edges.

Genre: Wes Anderson symmetry, pastel, David Fincher cool palette, low-key, Studio Ghibli watercolor backgrounds, '80s sci-fi, neon and chrome, noir, deep shadows, venetian blind patterns.

Semakin dekat descriptor Anda ke referensi cinematographic atau produksi nyata, hasil yang lebih baik. "Cinematic and dramatic" tidak memberitahu model apa pun. "Roger Deakins golden hour, low contrast, subtle haze" memberitahu banyak.

Common failure modes dan cara memperbaikinya

Setelah meninjau ratusan generasi di seluruh seedance2.so dan membaca laporan pengguna, lima failure modes yang sama menyumbang sebagian besar feedback "ini terlihat buruk". Berikut lookup diagnostik.

"Output mengabaikan setengah dari prompt saya"

Hampir selalu masalah panjang. Prompt Anda mungkin melampaui batas (500 karakter Mandarin / 1.000 kata Bahasa Inggris)^[2], atau Anda menyumbat terlalu banyak ide ke satu shot. Rule of thumb: 1–2 subjects per prompt, 2–4 sentences total. Jika Anda membutuhkan tiga subjects melakukan tiga hal berbeda di tiga lokasi, itu adalah tiga generasi terpisah yang dijahit di post, bukan satu prompt.

"Gambar referensi tertarik di atas"

Dalam mode I2V, Anda menjelaskan apa yang ada di gambar alih-alih apa yang harus terjadi next. Re-write prompt untuk mendeskripsikan motion hanya, bukan subject. Dalam mode R2V, Anda lupa pointer @imageN eksplisit, jadi model memperlakukan upload sebagai petunjuk estetika samar alih-alih constraint keras.

"Ini menolak untuk membuat dengan foto referensi saya"

Seedance 2.0 secara eksplisit tidak menerima referensi wajah manusia nyata, upload dengan wajah manusia nyata yang dapat dideteksi ditolak di safety layer^[2]. Tiga workaround: gunakan portrait yang dihasilkan Seedream dari orang fiksi sebagai referensi Anda, gunakan salah satu avatar virtual pre-set Volcengine, atau berikan dokumentasi otorisasi untuk orang nyata yang digambarkan. Tidak ada toggle "matikan filter ini".

"Motion bergetar / subject bermorfosis"

Anda mungkin terlalu lama. Generate pada 5 detik terlebih dahulu untuk memverifikasi prompt bertahan bersama-sama, lalu berkomitmen untuk 10 atau 15 detik. Kualitas pada 15s secara berarti berbeda dari kualitas pada 5s, bukan karena model lebih buruk, tetapi karena lebih banyak yang terjadi, dan ambiguitas prompt apa pun mendapat amplified di seluruh 25–35 frames per second konten tambahan.

"Audio out of sync dengan visuals"

Baik Anda tidak mereferensikan audio secara eksplisit dengan @audio1, atau prompt Anda menjelaskan visual rhythm yang bertentangan dengan audio aktual. Jika audio adalah track 110 BPM dan prompt Anda mengatakan "slow contemplative pacing," model harus memilih satu. Katakan secara eksplisit: match cuts to the kick drum of @audio1 tidak ambigu.

Iteration workflow yang tidak membakar credits

Menghasilkan video Seedance 2.0 berkualitas tinggi 10 detik berjalan sekitar 7 credits per detik pada tier standar, tentang 70 credits per generasi, atau kira-kira $2,80 pada entry-tier credit rate^[5]. Run yang terbuang menambah. Workflow yang meminimalkan waste:

1. Draft pada tier fast/basic terlebih dahulu. Prompt yang sama, parameter yang sama, credit cost lebih rendah. Jika komposisi salah pada basic, itu akan salah pada high juga, perbaiki sebelum membayar high. Lihat pricing untuk current tier rates.
2. Generate pada 5 detik terlebih dahulu, bahkan jika Anda akhirnya menginginkan 15. Test 5 detik biaya sepertiga dari run 15 detik. Jika prompt bertahan pada 5, scale up.
3. One variable at a time. Jangan ubah subject, camera, dan style dalam single re-roll. Anda tidak akan tahu perubahan mana yang menggerakkan jarum.
4. Simpan seed images Anda. Ketika portrait yang dihasilkan Seedream bekerja sebagai referensi, simpan gambar yang tepat itu, menjalankan kembali prompt R2V yang sama dengan referensi yang sama adalah hal terdekat ke deterministic re-roll.
5. Gunakan prompt-enhancement toggle saat memulai dari ide sparse. Mode web-search-enhanced studio menulis ulang prompt Anda dengan context yang diambil sebelum mengirimnya ke model^[4]. Berguna untuk queries seperti "apa yang terlihat seperti authentic Seoul jjajangmyeon shop interior pada 11pm di weekday", karena model sekarang memiliki context yang diambil untuk ditarik.

Multi-language prompts dan kapan untuk beralih

Seedance 2.0 dilatih pada corpus multilingual dan mendukung prompt dalam Bahasa Inggris, Mandarin, Jepang, Indonesia, Spanyol, dan Portugis^[2]. Varian Seedance yang lebih lama (1.5 Pro, 1.0 Pro) hanya mendukung Bahasa Inggris dan Mandarin. Ini penting dalam dua skenario:

• Dialogue terlokalisasi. Jika video yang dihasilkan membutuhkan karakter penutur Spanyol atau subtitle Korea, tulis dialogue dalam bahasa target secara langsung. Jangan tulis Bahasa Inggris dan minta model untuk "memiliki mereka berbicara Spanyol", itu bekerja, tetapi kualitas lebih buruk daripada hanya menulis baris di Spanyol.
• Spesifisitas budaya. Prompt seperti "a typical Mexican breakfast on a wooden table" yang ditulis dalam Spanyol (un desayuno mexicano típico sobre una mesa de madera) sering menghasilkan output yang lebih akurat secara budaya daripada equivalent Bahasa Inggris. Weighting data pelatihan berbeda.

Untuk segalanya, Bahasa Inggris adalah default dan bekerja baik. Prompt Mandarin agak lebih ringkas per token (≤ 500 karakter versus ≤ 1.000 kata Bahasa Inggris) tetapi menghasilkan output setara.

FAQ

Berapa lama seharusnya prompt Seedance 2.0?

Tujukan untuk 2–4 kalimat, kira-kira 60–200 kata Bahasa Inggris. Batas keras adalah 1.000 kata Bahasa Inggris / 500 karakter Mandarin^[2], tetapi Anda akan menekan diminishing returns jauh sebelum itu. Melampaui ~250 kata model mulai mengompresi prompt Anda secara internal dan Anda kehilangan spesifik.

Apakah Seedance 2.0 mendukung negative prompts?

Tidak sebagai parameter dedicated. Tidak ada bidang "negative_prompt" dalam kontrak API^[2]. Anda dapat menambahkan constraint inline, no on-screen text, no logos, no people in the background, dan model menghormati mereka dengan konsistensi yang masuk akal. Ini tidak sedeterministik sebagai slot negative-prompt yang benar dalam model gambar seperti Stable Diffusion, tetapi itu berfungsi.

Bisakah saya mereferensikan 9 gambar dan 3 video dan 3 file audio dalam prompt yang sama?

Ya, itu adalah beban R2V multimoda maksimal: hingga 9 gambar, 3 video, 3 input audio dalam satu permintaan^[2]. API menegakkan caps ini. Secara praktis, prompt dengan banyak referensi sangat sulit untuk tetap kohesif, sebagian besar pekerjaan R2V produksi menggunakan 2–5 referensi gambar dan paling banyak satu video atau audio referensi.

Mengapa generasi saya gagal dengan "real face not allowed"?

Seedance 2.0 menolak referensi yang mengandung wajah manusia nyata yang dapat dideteksi^[2]. Gunakan portrait fiksi yang dihasilkan, avatar virtual yang sudah diizinkan, atau upload otorisasi eksplisit untuk orang nyata yang digambarkan. Pemeriksaan berjalan upstream di tingkat model, tidak ada platform-level override.

Apa perbedaan antara Seedance 2.0 dan Seedance 2.0 Fast untuk prompt?

Grammar prompt sama, sintaks referensi sama, batas panjang sama. Fast adalah tier lower-cost basic-quality; Preview adalah high-quality. Prompt yang bekerja pada Fast akan bekerja identik pada Preview, hanya dengan visual fidelity lebih tinggi dan kira-kira 1.7× credit cost pada sebagian besar provider^[5]. Iterate pada Fast, finalize pada Preview.

Bisakah saya menulis prompt dalam Bahasa Mandarin untuk output Bahasa Inggris, atau sebaliknya?

Ya. Bahasa prompt dan bahasa output independen. Tulis dalam bahasa apa pun yang Anda pikir paling jelas, model menangani terjemahan cross-language secara internal. Pengecualiannya adalah teks dan dialog on-screen: akan muncul dalam bahasa yang Anda tulis.

Apakah urutan prompt dalam kalimat penting?

Ya, secara material. Token awal mendapatkan anggaran perhatian lebih. Memimpin dengan constraint terkeras (identitas subject, action utama, lokasi kunci) dan biarkan flourish stilistik ikuti. "A red sports car at sunset, cinematic" prompts model untuk mengoptimalkan "red sports car"; "Cinematic shot of a red sports car at sunset" bobot "cinematic shot" pertama dan mobil menjadi secondary.

Apakah ada prompt library Seedance 2.0 resmi?

Volcengine mengirim panduan prompt resmi dengan contoh yang berfungsi untuk slogans, subtitles, bubble dialogue, multi-image references, action references, camera-move references, VFX references, dan video editing^[1][3]. Ini sumber canonical. Studio di seedance2.so/text-to-video memetakan pola yang sama ke UI; jika Anda dapat mengekspresikan struktur prompt di salah satu, Anda dapat menggunakan yang lain.

Prompts yang ship: ringkasannya

Menulis prompt Seedance 2.0 dengan baik bermuara pada tiga kebiasaan. Pertama, ikuti formula tiga blok, subject dan action, lalu environment dan style, lalu camera dan audio cues, dan front-load constraint terkeras Anda dalam kalimat pembuka. Kedua, gunakan sintaks referensi eksplisit (@image1 melalui @image9, @video1 melalui @video3, @audio1 melalui @audio3) setiap waktu Anda memiliki input multimoda; perbedaan antara referensi samar dan referenced pointer adalah perbedaan antara "kind of works" dan "ships." Ketiga, hormati constraint yang didokumentasikan model, 2–4 sentence prompts, 1–2 subjects, tidak ada wajah manusia nyata, panjang di bawah 1.000 kata Bahasa Inggris, dan iterate murah pada tier Fast sebelum berkomitmen credit ke Preview. Lakukan tiga hal itu dan prompt Seedance 2.0 Anda akan menghasilkan output ship-quality pada roll pertama atau kedua, bukan yang kelima atau keenam.

References

1. Volcengine ArkClaw. Doubao Seedance 2.0 系列提示词指南, Section 1: 总体要领. Retrieved May 2026 from volcengine.com/docs/82379/2222480
2. Volcengine ArkClaw. 创建视频生成任务 API, Seedance 2.0 model capability spec, prompt language and length, input limits. Retrieved May 2026 from volcengine.com/docs/82379/1520757
3. Volcengine ArkClaw. Doubao Seedance 2.0 系列提示词指南, Sections 3–5: image / video reference and editing templates. Retrieved May 2026 from volcengine.com/docs/82379/2222480
4. Seedance2.so. Studio reference syntax and parameter helpText for omni-reference generation. Retrieved May 2026 from seedance2.so/reference-to-video
5. Seedance2.so. Pricing and credit-per-second rates by tier. Retrieved May 2026 from seedance2.so/pricing

Further reading

• BytePlus ModelArk. Product updates, Dreamina Seedance 2.0 API release. docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk
• ByteDance Seed. Seedance technical report and benchmark results. seed.bytedance.com/seedance