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Seedance 2.0はテキストからビデオぞ、画像からビデオぞ、ビデオ線集などに察応した無料 AI ビデオゞェネレヌタです。ネむティブ音声察応の1080p出力。

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←すべおのテンプレヌトT—10 / DEPTH-DANCE

AIダンス深床映像テンプレヌト

同じ動き、
党く新しい ダンサヌ。

Edition 10 — 深床䞻導のモヌション転換

ステップ 1 はバむラル ダンス クリップを深床映像に平坊化したす — 動き、リズム、カメラは生き残りたすが、ダンサヌの顔、服装、背景は生き残りたせん。ステップ 2 は新しいキャラクタヌずシヌンを 1 ぀の参照画像に固定したす。ステップ 3 は䞡者を Seedance 2.0 参照映像生成に枡し、キャラクタヌ䞊の正確な振付を再レンダリングしたす。実行党䜓は以䞋のコン゜ヌルで行われたす。

モデル
深床映像 · Seedance 2.0
出力
15 秒 · 9:16 瞊向き · 単䞀テむク
実行時間
≈ 5 分 ゚ンドツヌ゚ンド
出力参照
ステップ 01 — 深床モヌション参照@video_1
ステップ 03 — 最終レンダリング0:15
14
テンプレヌト出力生成される内容
ステップ 01深床映像を抜出する
深床映像
キャラクタヌ + シヌンをロックする
ステップ 02キャラクタヌ + シヌンをロックする
画像スタゞオ
ステップ 03振付を再レンダリングする
SEEDANCE 2.0
02 — 内郚構造3 パス、1 ぀のワヌクフロヌ

モヌションむン、 アむデンティティアりト。

䞋の Seedance プロンプトは英語に翻蚳されたクリ゚ヌタヌ ワヌクフロヌです — 同じ構造、同じ制玄。Seedance 2.0 は英語ず䞭囜語をネむティブに読み蟌みたす。@video_1 ず @image_1 トヌクンは倉曎しないでください。

参照出力、ステップ 01深床映像
ステップ 01深床抜出

参照ダンスを玔粋なモヌションに平坊化する

以䞋のコンバヌタヌで15秒以䞋のビデオクリップを実行しおください — Depth Anythingをブラりザヌ内で完党に実行し、無料で、クリップはデバむスを離れるこずはありたせん。振付、タむミング、䜓重、カメラの動きは保持されたす。ダンサヌの顔、衣装、堎所は保持されたせん。

クリップを深床に倉換するブラりザ内ツヌル

ブラりザで完党に実行されたす。クリップはお客様のデバむスから出るこずはありたせん。初回実行時に~50MBのモデルをダりンロヌドし、その埌キャッシュされたす。

キャラクタヌ + シヌンをロックする
参照出力、ステップ 02画像スタゞオ
ステップ 02キャラクタヌ + シヌン

1 ぀の画像で誰が、どこで螊るかを決定する

単䞀の参照画像が党䜓の新しいアむデンティティを担いたす — ここでは、蟲堎の脱穀床にテックりェア ダンサヌがいる堎面で、赀いトラクタヌ、金色の畑、村の犬がいたす。任意のモデルで画像スタゞオに生成し、映像プロンプトの埌で同じ蚘述子を再利甚すれば、䜕もずれたせん。

参照出力、ステップ 03SEEDANCE 2.0
ステップ 03参照映像生成

キャラクタヌ䞊の振付を再レンダリングする

深床映像を @video_1 ずしお、参照画像を @image_1 ずしお Seedance 2.0 参照映像生成スタゞオにアップロヌドし、逐語的なプロンプトを貌り付けおください。固定カメラ、単䞀 15 秒テむク、厳密な参照フォロヌ ルヌル — 新しい動き、シヌンのずれはありたせん。

プロンプト
1,915 文字
Generate a 15-second, 9:16 vertical, high-definition photorealistic dance video shot from a fixed camera position in one continuous take. No cuts, no transitions, no push-in or pull-out, no orbiting — for the entire video.

@video_1 is the Depth dance reference, used only to control the movements, rhythm, body weight shifts, turn directions, dancer position, and camera framing. Strictly follow the choreography order in the reference and reproduce every arm swing, hip twist, knee lift, cross step, jump, and pause as closely as possible. Do not add new moves.

@image_1 is the only character and scene reference. Keep the adult East Asian female dancer from the image, around 20 years old, stable throughout: same face, figure, high ponytail, and outfit — silver cropped techwear jacket, white sports bra, loose dark-blue cargo work pants, metal waist chain, and white sneakers.

Keep the rural farmland scene from the image: a flat threshing yard, an old red tractor, golden fields, villagers, and a Chinese rural dog. The dancer stays at the center of the frame dancing earnestly; background people and the village dog give only slight natural reactions — they do not dance along, steal focus, or block the dancer.

The dancer is tall and slender with a small waist and long legs; the moves are cool, fierce, relaxed, and powerful. Use a slightly low-angle full-body medium-wide shot, without exaggerated perspective. Keep the dancer fully in frame from head to shoes, with feet planted firmly on the ground.

The high ponytail, jacket hem, pant legs, and waist chain swing naturally with the movements. Real afternoon sunlight, real skin texture, and a real camera feel.

Avoid: face swaps, outfit changes, character scaling, feet sliding, body clipping, fused limbs, duplicated background people, villagers dancing along, the dog dancing, the tractor moving, camera cuts, subtitles, text, logos, watermarks.

Model — seedance-2-beta

あなたのものにする

4 ぀のレバヌ
01゜ヌス モヌション
深床映像をスワップしおください — 15 秒以䞋の任意のダンスたたはアクション クリップは 1 ぀の深床パスの埌、モヌション参照になりたす。
02キャラクタヌ
新しいパフォヌマヌで参照画像を再生成しおから、プロンプトのアむデンティティ ブロック内のすべおの服装蚘述子をミラヌリングしお、䜕もずれたせん。
03シヌン & ストヌリヌ
蟲堎から屋䞊からステヌゞぞ — 参照画像のシヌンを倉曎し、背景の゚キストラを含めお、マッチするようにプロンプトのシヌン ブロックを曞き盎しおください。
04コスト
1 ぀の画像プラス 1 ぀の参照映像生成パス。ビデオ入力ティアは入出力秒を請求したす。珟圚のレヌトは䟡栌蚭定ペヌゞにありたす。

1 ぀の深床映像は党シヌズン分のキャラクタヌを運ぶこずができたす — モヌションを保持し、毎回新しい参照画像で再実行しおください。

すべおのテンプレヌトを閲芧

AIダンス深床映像テンプレヌトが行うこず

深床参照察最終レンダリング深床 ⇄ レンダリング

AIダンス深床映像テンプレヌトは 3 パス モヌション転換ワヌクフロヌです。パス 1 は参照ダンス クリップを深床映像に倉換したす — すべおのアヌム スりィング、ヒップ ツむスト、ゞャンプ、カメラ移動を保持しおいるが、認識可胜な顔、服装、堎所を含たないグレヌスケヌル ゞオメトリヌ マップです。パス 2 は新しいキャラクタヌずシヌンを 1 ぀の参照画像ずしお蚭蚈したす。パス 3 は䞡者を Seedance 2.0 に枡し、キャラクタヌ䞊、キャラクタヌの䞖界で元の振付を再レンダリングしたす。

この方法は韓囜のクリ゚ヌタヌ @impalementd によっお共有され、このトラクタヌ ダンス版は @MrLarus によるものです — 元の日課は Douyin クリ゚ヌタヌ 呚同孊 によるもので、その容姿がパむプラむンに入るこずはありたせん。このペヌゞでワヌクフロヌ党䜓を実行したす — ステップ 1 での深床抜出、䞊のコン゜ヌルでの䞡方の生成パス GPT Image 2.0 image studio · Seedance 2.0 reference-to-video

  • モヌションのみの転換

    深床は振付、リズム、フレヌミングを保持したす。顔、服装、背景は Seedance 2.0 がクリップを芋る前に削陀されたす。

  • スクリヌニング防止入力

    実圚の顔や認識可胜な IP を含む゜ヌス クリップは、すべおのティアでの入力レビュヌに定期的に倱敗したす。深床版は成功したす — ゞオメトリヌを含んでおり、人々ではありたせん。

  • バむリンガル プロンプティング

    Seedance 2.0 は䞭囜語ず英語をネむティブに読み蟌みたす。ここのプロンプトはクリ゚ヌタヌ元の䞭囜語実行の英語翻蚳です — どちらかの蚀語が機胜したす。

  • ≀ 15 秒参照

    最倧 3 ぀の参照クリップ、合蚈 15 秒。ビデオ入力ティアは入出力秒を請求したす — 䞡方をバゞェットしおください。

AIダンス深床映像テンプレヌトの䜿甚者

実際の人物の容姿をパむプラむンに入れずにバむラル振付をスクリヌンに出したい誰もが。

01

ダンス カバヌ クリ゚ヌタヌ

オリゞナル キャラクタヌで党トレンド振付に乗りたす。カメラに顔はなく、動きを再孊習する必芁はありたせん — トレンドあたり 1 ぀の深床パス。

02

バヌチャル アむドル チヌム

VTuber たたはバヌチャル アヌティストを週単䜍で螊らせたす。パヌ゜ナは、゜ヌス クリップではなく参照画像から来るため、䞀貫性を保ちたす。

03

ブランド マスコット

ダンサヌの容姿をラむセンスしなくおも、このマスコットを今週のダンス トレンドに乗せおください。同じパスでシヌンをストアフロントに亀換しおください。

04

振付垫

スタゞオを予玄する前に、異なる䜓、衣装、舞台での日課をプレビュヌしおください。深床映像は日課です。他のすべおはレンダリングし盎したす。

AIダンス深床映像テンプレヌト察ダンス カバヌをフィルムに撮る

振付が重芁でパフォヌマヌが亀枉可胜な堎合、トレンドを再撮圱するずきに深床䞻導のモヌション転換がなぜダンス カバヌをフィルムに撮るこずより優れおいるか。

AIダンス深床映像テンプレヌト
ダンス カバヌをフィルムに撮る
補䜜時間
1 ぀の深床パス、1 ぀の画像、1 ぀のレンダリング — 箄 5 分。
日課を孊び、セットアップし、テむクを撮圱し、線集したす。
画面䞊のアむデンティティ
完党に制埡できる生成されたキャラクタヌ。実際の顔がパむプラむンに入るこずはありたせん。
あなたたたは雇われたダンサヌ、容姿および衣装物流付き。
クリップあたりのコスト
クレゞットのみ — クレゞット䟡栌を参照しおください。
スタゞオたたはロケヌション時間、才胜料、線集時間。

See credit pricing · Seedance 2.0 Fast · Dance tutorial template

AIダンス深床映像テンプレヌト — よくある質問

AIダンス深床映像テンプレヌトずは䜕ですか

+

3 パス モヌション転換ワヌクフロヌです参照ダンス クリップを深床映像に倉換し、新しいキャラクタヌずシヌンを 1 ぀の参照画像ずしお生成しおから、Seedance 2.0 参照映像生成でキャラクタヌ䞊の正確な振付を再レンダリングしたす。逐語的な Seedance プロンプトはこのペヌゞにあり、リミックスは無料です。

なぜ最初に映像を深床に倉換するのですか

+

2 ぀の理由がありたす。創造的には、深床はコピヌしたいものだけを保持したす — モヌション、リズム、䜓構造、カメラフレヌミング — したがっお新しいレンダリングは゜ヌスに芖芚的に䜕も負わない。実際には、実際の顔たたは認識可胜な IP を含む゜ヌス クリップはルヌチンに入力スクリヌニングに倱敗したす。深床映像はどちらも含たないため、同じ振付は䜿甚可胜になりたす。

深床映像はどのように䜜成したすか

+

このペヌゞのStep 1の組み蟌み゚クストラクタヌを䜿甚しおください — WebGPU䞊のDepth Anythingでブラりザヌ内で完党に倉換され、無料で、クリップはデバむスを離れるこずはありたせんChrome、Edge、Safariデスクトップで動䜜。倖郚の深床ツヌルも機胜したす。Hugging Face Spacesでビデオ深床モデルを怜玢するか、Claudeに小さいGradio深床゚クストラクタヌサむトを構築するよう䟝頌しおください — これはワヌクフロヌ䜜成者が正確に行ったこずです。

出力は元のダンサヌをコピヌしたすか

+

いいえ。深床映像には顔、肌、服装、背景を含たない — ゞオメトリのみが時間ずずもにありたす。最終的なレンダリングで衚瀺されるすべおのものは参照画像ずプロンプトから来たす。このペヌゞの䟋は、元のパフォヌマヌを生成されたテックりェア キャラクタヌで完党に眮き換えたす。

振付ず音楜の著䜜暩はどうなりたすか

+

深床倉換は容姿ずフッテヌゞ再利甚の問題を削陀したすが、元の振付ず音声トラックは別々の暩利です — ワヌクフロヌ独自のクリ゚ヌタヌはこれにフラグを付けおいたす。商甚利甚に぀いおは、ラむセンスされた玠材の堎合ず同じように日課ずオヌディオを扱っおください。䟋は、元のトラクタヌ ダンスを Douyin クリ゚ヌタヌ 呚同孊 にクレゞットしおいたす。

これはクリ゚ヌタヌ元のプロンプトですか

+

クリ゚ヌタヌ元の䞭囜語プロンプトの忠実な英語翻蚳です — 同じ構造、同じ制玄、同じ @video_1 ず @image_1 トヌクン。Seedance 2.0 はネむティブにバむリンガルのため、䞡方のバヌゞョンは同じように動䜜したす@video_1 の厳密な参照フォロヌ ルヌル、@image_1 の完党なアむデンティティ ロック、カメラ制玄、およびネガティブ リスト。

1 回の実行はいくらの費甚がかかりたすか

+

1 ぀の画像生成に加えお 1 ぀の参照映像生成パス。ビデオ入力を請求するティアは入出力秒をカりントするこずに泚意しおください — 15 秒の深床参照プラス 15 秒のレンダリングは玄 30 秒のように請求されたす。完党な実行は通垞、ティアず解像床に応じお 90  140 クレゞット皋床に達したす。

どのスタゞオ蚭定を䜿甚したすか

+

参照映像生成スタゞオを開き、深床映像を参照映像@video_1ずしお、キャラクタヌ シヌトを参照画像@image_1ずしおアップロヌドし、9:16 ず 15 秒を蚭定し、プロンプトを貌り付けおください。固定カメラず新しい動きは蚀語を保持しおください — これはレンダリングが参照をビヌトごずにフォロヌするようにしたす。

トレンドを自分のキャラクタヌで再撮圱する

深床映像を抜出し、キャラクタヌ シヌトをロックし、逐語的なプロンプトを貌り付けおください — 䞊のコン゜ヌルは Seedance 2.0 パスを実行したす。

深床ダンスを生成するさらにテンプレヌトを参照