云雾API接入Seedance2.0视频生成模型完整教程：从API密钥到生产环境部署

本文介绍了如何通过云雾API接入字节跳动豆包团队的Seedance AI视频生成模型。文章详细讲解了Seedance模型的三个版本特点（1.0Pro、1.5Pro和Lite），并提供了Python和Node.js的代码示例，涵盖文生视频、图生视频和首尾帧视频三种生成方式。教程包含API密钥获取、环境准备、核心调用方法、任务状态查询等完整流程，同时给出了视频质量优化参数和Prompt工程技巧。最后还

数据狂人

769人浏览 · 2026-02-24 00:00:00

数据狂人 · 2026-02-24 00:00:00 发布

标签：Seedance2.0 API 云雾API AI视频生成 豆包视频模型 API接入教程 文生视频 图生视频

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一、Seedance2.0模型简介与云雾API优势

1.1 什么是Seedance2.0？

Seedance2.0是字节跳动豆包团队推出的AI视频生成大模型，基于DiT架构构建，具备强大的文本到视频（Text-to-Video）和图像到视频（Image-to-Video）生成能力。目前主流版本包括：

Seedance 2.0 Pro (doubao-seedance-1-0-pro-250528)：基础版本，支持文生视频和图生视频
Seedance 1.5 Pro (doubao-seedance-1-5-pro-251215)：增强版本，支持首尾帧控制、相机运动控制
Seedance Lite (seedance-lite)：轻量级版本，适合快速原型验证

1.2 为什么选择云雾API？

云雾API作为专业的AI模型聚合服务平台，提供了标准化的OpenAI兼容接口，让开发者无需直接对接火山引擎方舟平台复杂的原生API，即可快速接入Seedance系列模型。

核心优势：

✅ 统一接口格式：兼容OpenAI SDK，降低学习成本
✅ 多模型切换：一个密钥调用Seedance2.0、GPT-4o、Claude等多种模型
✅ 高可用性：多节点部署，自动故障转移
✅ 详细文档：提供Apifox在线调试文档

二、环境准备与认证

2.1 注册与获取API密钥

访问云雾API控制台https://yunwu.com点击直达
创建应用并获取 API Key
记录基础URL：https://api.yunwu.ai/v1（示例）

2.2 安装依赖库

# Python环境 pip install openai requests python-dotenv

# Node.js环境 npm install openai axios dotenv

# 或者使用curl测试

三、核心API调用详解

3.1 文生视频（Text-to-Video）

场景描述： 输入文本提示词，生成5-10秒的短视频。

Python实现：

import os import time from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 初始化客户端 client = OpenAI( api_key=os.getenv("YUNWU_API_KEY"), base_url="https://api.yunwu.ai/v1" # 云雾API基础地址 ) def create_text_to_video(prompt, model="doubao-seedance-1-0-pro-250528"): """ 文生视频核心函数 :param prompt: 视频描述文本（支持中文，建议详细描述场景、动作、风格） :param model: 模型版本 :return: 任务ID """ try: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=[ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": prompt } ] } ], extra_body={ "task_type": "video_generation", "parameters": { "ratio": "16:9", # 视频比例：16:9, 9:16, 1:1 "duration": 5, # 视频时长：5或10秒 "resolution": "1080p", # 分辨率：720p, 1080p "fps": 30 # 帧率 } } ) # 提取任务ID（实际返回结构可能有所不同，请根据实际响应调整） task_id = response.id print(f"✅ 视频生成任务已创建，任务ID: {task_id}") return task_id except Exception as e: print(f"❌ 创建任务失败: {str(e)}") return None # 使用示例 if __name__ == "__main__": prompt = "一位穿着汉服的少女在樱花树下翩翩起舞，花瓣随风飘落，镜头缓慢推进，电影级光影效果" task_id = create_text_to_video(prompt)

Node.js实现：

3.2 图生视频（Image-to-Video）

场景描述： 上传首帧图片，AI生成后续动态视频。

Python实现（支持本地图片和URL）：

import base64 import requests def image_to_video(image_path, prompt="", model="doubao-seedance-1-0-pro-250528"): """ 图生视频：支持本地图片路径或图片URL :param image_path: 本地图片路径或网络图片URL :param prompt: 可选的动作描述文本 """ # 判断是本地文件还是URL if image_path.startswith(('http://', 'https://')): image_url = image_path else: # 本地图片转Base64 with open(image_path, "rb") as image_file: encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') image_url = f"data:image/jpeg;base64,{encoded_string}" response = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{ "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": {"url": image_url} }, { "type": "text", "text": prompt or "让这张图片动起来，保持画面主体稳定" } ] }], extra_body={ "task_type": "image_to_video", "parameters": { "ratio": "9:16", # 竖屏适合短视频平台 "duration": 5, "motion_strength": 0.5 # 运动强度 0-1 } } ) return response.id # 使用示例 task_id = image_to_video( image_path="https://example.com/portrait.jpg", prompt="人物微微转头看向镜头，头发自然飘动，背景虚化" )

3.3 首尾帧视频（Seedance 1.5 Pro特性）

高级场景： 提供首帧和尾帧，AI生成中间过渡动画。

def create_first_last_frame_video( first_image_url, last_image_url, prompt="", model="doubao-seedance-1-5-pro-251215" ): """ 首尾帧视频生成 - 适合制作场景转换、变形动画 """ response = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{ "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": {"url": first_image_url} }, { "type": "image_url", "image_url": {"url": last_image_url} }, { "type": "text", "text": prompt or "生成平滑的过渡动画" } ] }], extra_body={ "task_type": "first_last_frame_video", "parameters": { "ratio": "16:9", "duration": 5, "camera_motion": "zoom_in", # 相机运动：zoom_in, zoom_out, pan_left等 "return_last_frame": True # 是否返回尾帧截图 } } ) return response.id

四、任务查询与结果获取

4.1 轮询查询任务状态

视频生成通常需要30秒-5分钟，需要异步查询结果：

def query_video_task(task_id, max_retries=30, interval=10): """ 轮询查询视频生成任务状态 :param task_id: 任务ID :param max_retries: 最大重试次数 :param interval: 查询间隔（秒） :return: 视频URL或None """ for i in range(max_retries): try: # 使用云雾API提供的任务查询接口 response = requests.get( f"https://api.yunwu.ai/v1/tasks/{task_id}", headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('YUNWU_API_KEY')}"}, timeout=30 ) data = response.json() status = data.get('status') print(f"⏳ 第{i+1}次查询，状态: {status}") if status == 'succeeded': video_url = data['content']['video_url'] print(f"✅ 视频生成成功！URL: {video_url}") return video_url elif status == 'failed': error_msg = data.get('error', '未知错误') print(f"❌ 任务失败: {error_msg}") return None elif status in ['queued', 'processing']: time.sleep(interval) continue except Exception as e: print(f"⚠️ 查询异常: {str(e)}") time.sleep(interval) print("⌛️ 查询超时") return None # 完整调用流程 if __name__ == "__main__": # 1. 创建任务 task_id = create_text_to_video("猫咪在草地上追逐蝴蝶，慢动作镜头") if task_id: # 2. 查询结果 video_url = query_video_task(task_id) if video_url: # 3. 下载视频（可选） video_data = requests.get(video_url).content with open("output.mp4", "wb") as f: f.write(video_data) print("💾 视频已保存至 output.mp4")

4.2 Webhook回调接收（生产环境推荐）

对于生产环境，建议配置Webhook回调而非轮询：

from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/webhook/seedance', methods=['POST']) def handle_seedance_webhook(): """ 接收云雾API的视频生成完成回调 """ data = request.json task_id = data.get('task_id') status = data.get('status') if status == 'succeeded': video_url = data['content']['video_url'] # TODO: 保存到数据库，通知用户，触发后续流程 print(f"🎉 任务{task_id}完成，视频地址: {video_url}") elif status == 'failed': error = data.get('error') # TODO: 记录失败日志，触发重试或告警 print(f"💥 任务{task_id}失败: {error}") return jsonify({"code": 0, "message": "success"}) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000)

五、高级参数调优指南

5.1 视频质量优化参数

参数	类型	说明	推荐值
`ratio`	string	画面比例	`16:9`(横屏) / `9:16`(竖屏) / `1:1`(方形)
`duration`	int	视频时长(秒)	`5` 或 `10`
`resolution`	string	分辨率	`1080p` / `720p`
`fps`	int	帧率	`30` 或 `60`
`motion_strength`	float	运动强度	`0.3-0.7`（值越大运动越剧烈）
`camera_motion`	string	相机运动	`static`, `zoom_in`, `zoom_out`, `pan_left`等
`seed`	int	随机种子	固定值可复现结果

5.2 Prompt工程技巧

优质Prompt示例：

# ✅ 好的Prompt（详细、结构化） "一位亚洲女性坐在咖啡厅窗边，阳光透过窗户洒在脸上，她轻轻拿起咖啡杯抿了一口，看向窗外微笑。画面风格：电影级景深，柔和自然光，4K画质，色调温暖" # ❌ 差的Prompt（过于简单） "一个女人喝咖啡"

Prompt优化原则：

主体明确：描述人物/物体的具体特征（性别、年龄、服装、表情）
动作具体：使用"缓缓转头"、"轻盈跳跃"而非"动一下"
环境细节：光线、天气、背景元素
风格限定：电影感、动漫风、赛博朋克等
镜头语言：特写、全景、跟拍、环绕等

六、完整项目实战：短视频批量生成器

完整的生产级示例，支持批量生成短视频：

import os import json import time import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed from openai import OpenAI class SeedanceVideoGenerator: def __init__(self, api_key, base_url="https://api.yunwu.ai/v1"): self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url) self.results = [] def generate_batch(self, prompts_config, max_workers=3): """ 批量生成视频 :param prompts_config: 列表，每个元素包含prompt和参数 :param max_workers: 并发数（注意API速率限制） """ with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor: future_to_task = { executor.submit(self._generate_single, config): config for config in prompts_config } for future in as_completed(future_to_task): config = future_to_task[future] try: result = future.result() self.results.append({ "config": config, "result": result, "status": "success" }) except Exception as e: self.results.append({ "config": config, "error": str(e), "status": "failed" }) return self.results def _generate_single(self, config): """单个视频生成流程""" # 1. 提交任务 response = self.client.chat.completions.create( model=config.get('model', 'doubao-seedance-1-0-pro-250528'), messages=[{ "role": "user", "content": [{"type": "text", "text": config['prompt']}] }], extra_body={ "task_type": "video_generation", "parameters": config.get('params', {}) } ) task_id = response.id # 2. 轮询等待 return self._wait_for_completion(task_id) def _wait_for_completion(self, task_id, timeout=300): """等待任务完成""" start_time = time.time() while time.time() - start_time < timeout: resp = requests.get( f"https://api.yunwu.ai/v1/tasks/{task_id}", headers={"Authorization": f"Bearer {self.client.api_key}"} ).json() if resp['status'] == 'succeeded': return { "task_id": task_id, "video_url": resp['content']['video_url'], "duration": resp.get('metadata', {}).get('duration') } elif resp['status'] == 'failed': raise Exception(f"Task failed: {resp.get('error')}") time.sleep(5) raise TimeoutError("Video generation timeout") # 使用示例 if __name__ == "__main__": generator = SeedanceVideoGenerator(api_key=os.getenv("YUNWU_API_KEY")) batch_tasks = [ { "prompt": "产品经理在白板前讲解流程图，手势专业，办公室环境明亮", "params": {"ratio": "16:9", "duration": 5} }, { "prompt": "程序员深夜加班，屏幕代码反光在脸上，咖啡杯冒着热气，赛博朋克风格", "params": {"ratio": "9:16", "duration": 5, "motion_strength": 0.3} }, { "prompt": "无人机航拍海岸线，海浪拍打礁石，日落时分金色阳光，电影级调色", "params": {"ratio": "16:9", "duration": 10, "camera_motion": "pan_right"} } ] results = generator.generate_batch(batch_tasks) # 保存结果 with open("video_results.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)