Prompts de Seedance 2.0: guía completa para la generación multimodal de vídeo

Seedance 2.0 acepta texto, imágenes, clips de vídeo y archivos de audio, todo en un solo prompt. La clave para obtener resultados cinematográficos reside en cómo estructuras ese prompt y cómo haces referencia a los archivos multimedia que subes mediante @Tags.

Construido sobre el modelo fundacional de vídeo Seed de ByteDance, Seedance 2.0 es el modelo de generación de vídeo multimodal más potente disponible a través de API.

Esta guía desglosa la fórmula de prompts de Seedance 2.0, explica el sistema de referencia @Tag y te ofrece más de 15 plantillas de prompts listas para copiar y pegar con código Python funcional para la API.

Sigue los ejemplos de código: consigue tu clave API gratuita en EvoLink para ejecutar todos los fragmentos que aparecen a continuación.

La fórmula de prompts de Seedance 2.0

Todo prompt eficaz de Seedance sigue una estructura de cinco partes:

Sujeto + Acción + Cámara + Estilo + Restricciones

Por qué funciona esta fórmula

Seedance 2.0 utiliza una arquitectura de Diffusion Transformer de doble rama. Una rama procesa la información espacial (cómo se ven las cosas), mientras que la otra maneja la información temporal (cómo se mueven las cosas a lo largo del tiempo). Un prompt bien estructurado alimenta ambas ramas con claridad.

Los prompts vagos como "un vídeo genial de un coche" obligan al modelo a adivinar los detalles espaciales y temporales. Los prompts estructurados eliminan esa incertidumbre.

Para consultar la referencia completa de parámetros de la API, revisa la documentación de generación de vídeo.

Avanzado: el formato de guion de tomas

La fórmula de cinco partes es un excelente punto de partida. Pero los resultados de mayor calidad de Seedance 2.0 —los que se vuelven virales en redes sociales— utilizan un formato más potente: el guion de tomas.

Un guion de tomas añade tres capas sobre la fórmula básica:

1. Códigos de tiempo — Divide tu vídeo en segmentos de 3 a 5 segundos con marcadores explícitos [00:00-00:05].
2. Lenguaje de tomas — Nombra cada toma y su función: "Toma 1: La Escala (Plano General Extremo)".
3. Anclas de estilo + detalles de física — Ancla a un estilo específico de director o película, y describe reacciones físicas en lugar de conceptos abstractos.

Esta es la estructura:

【Style】Ancla de estilo especifica (nombre de director / estilo cinematografico / movimiento artistico)
【Duration】Duracion total

[00:00-00:04] Shot 1: Nombre de la Toma (Tipo de Camara).
Descripcion de la escena con detalles fisicos.
Accion del personaje con lenguaje corporal especifico.
Indicacion de audio.

[00:04-00:07] Shot 2: Nombre de la Toma (Tipo de Camara).
...

[00:07-00:10] Shot 3: Nombre de la Toma (Tipo de Camara).
...

Restricciones de consistencia. Requisitos de fisica. Notas de paleta de colores.

Fórmula básica vs. guion de tomas: comparación directa

Comparemos el mismo concepto —un astronauta en Marte— escrito de ambas formas:

Fórmula básica (ideal para principiantes):

An astronaut in a white spacesuit stands at the edge of a Mars crater.
Red dust blows across the visor. Camera slowly pushes in to reveal
Earth reflected in the helmet. Sci-fi epic style, desaturated
teal-orange palette. 10 seconds.

Guion de tomas (utilizado por los mejores creadores):

【Style】Denis Villeneuve Sci-Fi Epic, IMAX 70mm, desaturated teal-orange palette.
【Duration】10 seconds

[00:00-00:04] Shot 1: The Scale (Extreme Wide Shot).
A lone astronaut in a white spacesuit stands at the edge of an enormous
crater on Mars. Red dust blows across the visor in gusts. The crater
stretches to the horizon — the scale of nature dwarfs the human figure
completely. Deep rumbling bass audio.

[00:04-00:07] Shot 2: The Discovery (Push-in to Close-up).
Camera slowly pushes from the wide shot into a tight close-up of the
astronaut's helmet visor. In the curved reflection, we see Earth — tiny,
blue, impossibly far away. The astronaut's breathing is audible.
Anamorphic lens flare streaks across the frame.

[00:07-00:10] Shot 3: The Decision (Low Angle, Static).
From below, the astronaut steps forward off the crater edge — a leap of
faith into the unknown. Dust particles float in slow motion around the
boots. Camera holds steady as the figure descends. Cut to black.

Consistent spacesuit design. Realistic Mars dust physics. Epic
orchestral audio swell on final shot.

Por qué el guion de tomas produce mejores resultados

El guion de tomas supera a la fórmula básica por tres razones:

1. Precisión temporal. Los códigos de tiempo le indican a Seedance exactamente cuándo ocurre cada acción. Sin ellos, el modelo distribuye las acciones de forma impredecible a lo largo de la duración.
2. Arco narrativo. Las tomas con nombre te obligan a construir una historia: planteamiento → descubrimiento → desenlace. El modelo genera un movimiento más convincente cuando entiende la progresión emocional.
3. Fundamento físico. Detalles como "partículas de polvo flotan en cámara lenta alrededor de las botas" le dan al motor de física restricciones concretas en lugar de estéticas vagas.

Los mejores creadores de la comunidad awesome-seedance utilizan sistemáticamente el formato de guion de tomas para sus mejores trabajos, desde escenas de carreras hasta transformaciones de estilo artístico. El patrón es claro: códigos de tiempo estructurados + anclas de estilo específicas = resultado cinematográfico.

Desglosamos estas técnicas de cámara paso a paso en nuestra guía de replicación de movimiento de cámara.

Prompts de solo texto vs. prompts multimodales

Un prompt de solo texto depende por completo del lenguaje para describir la escena:

A red sports car drifts around a mountain curve, tires smoking,
drone shot tracking from above, cinematic color grading, 10 seconds

Un prompt multimodal combina texto con referencias que subes:

image 1 as first frame, car drifts around the curve following
video 1 camera path, audio 1 as engine sound, cinematic grading, 10 seconds

La versión multimodal le proporciona a Seedance 2.0 anclas visuales exactas en lugar de depender de la interpretación que haga el modelo de "coche deportivo rojo".

Tu primer prompt de Seedance 2.0 — Ejemplo con la API

Aquí tienes una llamada completa de generación de texto a vídeo usando el formato de guion de tomas:

import requests
import os
import time

API_KEY = os.environ.get("SEEDANCE_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.evolink.ai/v1"

# Submit generation task
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-text-to-video",
        "prompt": (
            "【Style】Hollywood Professional Racing Movie, Cinematic Night, Rain.\n"
            "【Duration】10 seconds\n\n"
            "[00:00-00:03] Shot 1: The Veteran (Interior/Close-up).\n"
            "Rain hammers the windshield of a high-tech race car on a night track. "
            "Inside the cockpit, the veteran driver in a black helmet looks sideways "
            "at his rival. Dashboard instruments glow green on his visor.\n"
            "Dialogue Cue: He gives a subtle nod and mouths 'Let's go.'\n\n"
            "[00:03-00:06] Shot 2: The Challenger (Interior/Close-up).\n"
            "Cut to the rival car. A younger driver grips the steering wheel with "
            "white knuckles. Raindrops streak across the side window. Eyes wide with "
            "adrenaline through the visor slit.\n"
            "Dialogue Cue: He whispers 'Focus' to himself.\n\n"
            "[00:06-00:10] Shot 3: The Green Light (Wide Action Shot).\n"
            "Starting lights turn GREEN. Both cars launch forward in sync on gleaming "
            "wet asphalt. Massive water rooster tails spray behind them. Rain hits "
            "the camera lens. Motion blur turns stadium lights into long golden streaks.\n\n"
            "Consistent car designs. Realistic rain physics, water reflections. "
            "Tension-building audio."
        ),
        "duration": 10,
        "quality": "720p"
    }
)
task = response.json()
task_id = task["id"]

# Poll for result
while True:
    status = requests.get(
        f"{BASE_URL}/tasks/{task_id}",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    ).json()
    if status["status"] == "completed":
        print(f"Video ready: {status['results'][0]}")
        break
    elif status["status"] == "failed":
        print(f"Error: {status['error']}")
        break
    time.sleep(5)

Esto produce un vídeo de 10 segundos en 720p con audio nativo. El guion de tomas le proporciona a Seedance códigos de tiempo claros, direcciones de cámara y detalles físicos, lo que da como resultado una secuencia cinematográfica de carreras en tres actos a partir de un solo prompt de texto.

¿Es tu primera vez con la API? Empieza con la guía de inicio rápido para la configuración y la autenticación.

Nota: todos los ejemplos de código siguientes usan la misma configuración. Copia el import, API_KEY, BASE_URL y la lógica de sondeo del ejemplo anterior. Solo mostramos la llamada a la API con el prompt y los parámetros específicos.

El sistema de referencia @Tag, explicado

El sistema @Tag es lo que convierte los prompts de Seedance 2.0 en verdaderamente multimodales. Cuando subes archivos, cada uno recibe una etiqueta automática según su tipo y orden de carga.

Reglas de sintaxis

• Imágenes: image 1, image 2, ... image 9 (hasta 9 imágenes)
• Vídeos: video 1, video 2, video 3 (hasta 3 clips)
• Audio: audio 1, audio 2, audio 3 (hasta 3 archivos)
• Límites de referencia: hasta 9 imágenes + 3 vídeos + 3 audios por solicitud

Las etiquetas se asignan en orden de carga dentro de cada tipo. El texto de tu prompt le indica a Seedance cómo usar cada referencia.

Para profundizar en cada patrón de @tag con más de 8 casos reales, consulta la guía completa de @Tags.

5 formas de usar referencias de imagen

4 formas de usar referencias de vídeo

3 formas de usar referencias de audio

Estrategia óptima de asignación de archivos

Con los límites de 9 imágenes + 3 vídeos + 3 audios, así es como conviene distribuir las referencias para distintos casos de uso:

Consejo: rara vez necesitarás los 12 espacios. Menos referencias de mayor calidad suelen superar a muchas de baja calidad.

Más de 15 plantillas de prompts de Seedance listas para usar

Plantillas de prompts de texto a vídeo

T1: cortometraje de diálogo con varios personajes

Descripción: dos personajes animados con personalidades vocales distintas mantienen una conversación dinámica, demostrando las capacidades de actuación vocal, ahora en formato de guion de tomas.

# T1: Diálogo multi-personaje — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-text-to-video",
        "prompt": (
            "【Style】Pixar-quality 3D animation, warm color palette, expressive character acting.\n"
            "【Duration】12 seconds\n\n"
            "[00:00-00:04] Shot 1: The Philosopher (Medium Close-up).\n"
            "A wise old cat in round spectacles sits at a cozy cafe table, paws wrapped "
            "around a tiny porcelain cup. Steam curls upward. The cat speaks in a calm, "
            "measured tone: 'Experience teaches patience, young friend.' Warm afternoon "
            "light through the cafe window. Subtle ear twitch.\n\n"
            "[00:04-00:08] Shot 2: The Adventurer (Medium Close-up, Reverse Shot).\n"
            "Cut to the opposite side of the table. An energetic young golden retriever "
            "bounces in his seat, tail wagging visibly behind the chair. He leans forward "
            "with wide eyes and responds: 'But adventure awaits right now!' His paws "
            "gesture wildly, nearly knocking over a pastry plate.\n\n"
            "[00:08-00:12] Shot 3: The Punchline (Wide Two-Shot).\n"
            "Camera pulls back to show both at the table. The cat calmly catches the "
            "falling pastry with one paw without looking — places it back. The dog's jaw "
            "drops in amazement. Beat of silence. Both burst into laughter.\n\n"
            "Consistent character designs throughout. Distinct vocal timbres per character. "
            "Warm cafe lighting with bokeh background."
        ),
        "duration": 12,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

T2: transformación de estilo — Pintura viviente de Van Gogh

Descripción: transforma una escena clásica postimpresionista en un mundo que respira y se mueve, demostrando un control preciso del estilo artístico mediante la ingeniería de prompts.

# T2: Transformación de estilo — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-text-to-video",
        "prompt": (
            "【Style】Van Gogh Post-Impressionism, thick impasto oil paint texture, "
            "swirling brushstrokes, dreamy high-saturation.\n"
            "【Duration】10 seconds\n\n"
            "[00:00-00:04] Shot 1: The Living Sky (Wide Shot, Slow Pan Up).\n"
            "A young woman in a flowing blue dress stands in a sunlit village square. "
            "Behind her, cobblestone streets and rustic cottages are painted with thick, "
            "visible brushstrokes. The entire sky swirls with golden celestial bodies "
            "and flowing paint. Everything moves — the sky itself breathes.\n\n"
            "[00:04-00:07] Shot 2: The Portrait Focus (Medium Shot, Slow Pan Down).\n"
            "Camera pushes in closer to the woman's face. Her features are rendered "
            "in Van Gogh's distinctive style — bold brushstrokes define her cheekbones "
            "and flowing hair. The village behind her shifts with painted texture, "
            "windows glowing with warm yellow-orange light.\n\n"
            "[00:07-00:10] Shot 3: The Immersion (Tracking Shot, Moving Into the Painting).\n"
            "Camera slowly pushes forward deeper into the painted world. We move past "
            "the woman, through the village streets. Paint texture becomes visible at "
            "close range. The entire world is alive with flowing brushstrokes.\n\n"
            "Pure Van Gogh aesthetic throughout. No photorealism. Every surface is visible "
            "oil paint. Blue-yellow-orange palette dominant."
        ),
        "duration": 10,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

T3: expresión emocional — Actuación de personaje anime

Descripción: un personaje de estilo anime lee una carta con cambios detallados de expresión emocional, demostrando cómo los prompts de solo texto pueden crear una actuación de personaje llena de matices.

# T3: Expresión emocional — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-text-to-video",
        "prompt": (
            "【Style】High-quality anime, Studio Ghibli-inspired character animation, "
            "detailed facial expressions.\n"
            "【Duration】12 seconds\n\n"
            "[00:00-00:04] Shot 1: The Letter Arrives (Medium Close-up).\n"
            "A young anime girl with long black hair sits by a sunlit window. She holds "
            "an unopened envelope with both hands, turning it over carefully. Her eyes "
            "show curiosity mixed with anticipation. Soft morning light illuminates her face.\n\n"
            "[00:04-00:08] Shot 2: The Reading (Close-up on Face).\n"
            "Camera pushes closer as she opens the letter and begins reading. Her "
            "expression changes dramatically — eyes widening with surprise, then a slow "
            "smile spreading across her face. Her lips part slightly as if to gasp. "
            "Every micro-expression is clearly animated.\n\n"
            "[00:08-00:12] Shot 3: The Joy (Medium Shot, Slight Pull Back).\n"
            "She clutches the letter to her chest and closes her eyes with pure happiness. "
            "A single tear of joy rolls down her cheek. Cherry blossom petals drift past "
            "the window behind her. Camera holds on her peaceful, radiant expression.\n\n"
            "Consistent anime character design. Detailed emotional facial animation. "
            "Natural lighting transitions."
        ),
        "duration": 12,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Plantillas de prompts de imagen a vídeo

I1: comercial de producto — Auriculares premium

Descripción: transforma una foto de producto en un comercial premium con una exhibición dinámica de colores e iluminación de calidad de estudio, usando image 1 como primer fotograma. Para más flujos de trabajo de vídeo de producto, incluida la generación por lotes, consulta nuestro tutorial de imagen a vídeo.

# I1: Comercial de producto — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-image-to-video",
        "image_urls": ["https://example.com/premium_headphones.jpg"],
        "prompt": (
            "image 1 as first frame.\n"
            "【Style】Premium product keynote, clean minimal aesthetic, commercial photography.\n"
            "【Duration】15 seconds\n\n"
            "[00:00-00:02] Rapid four-frame flash cuts — black, blue, white, rose gold "
            "headphones appear one by one in stylized freeze frames. Close-up on metallic "
            "texture and premium finish. Voiceover: 'Sound that moves you.'\n\n"
            "[00:02-00:06] Extreme close-up of the headphone hinge mechanism unfolding. "
            "Precision engineering visible in slow motion. Studio lighting creates elegant "
            "highlights on the metal surface.\n\n"
            "[00:06-00:12] Quick-cut lifestyle montage. Urban professional commuting, "
            "artist in creative studio, athlete training — each wearing different colored "
            "headphones that match their aesthetic.\n\n"
            "[00:12-00:15] All four headphones lined up on minimal white pedestal. Brand "
            "text 'SoundPro Hear Everything' elegantly fades in at the bottom.\n\n"
            "Maintain exact product proportions and details from image 1. Commercial-grade "
            "lighting. Clean, premium aesthetic throughout."
        ),
        "duration": 15,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

I2: animación de personaje — La aventura cafetera de la dama del cuadro

Descripción: da vida a un personaje pintado en una encantadora escena de robo de café, demostrando cómo image 1 preserva la apariencia del personaje a lo largo de momentos narrativos mágicos.

# I2: Animación de personaje — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-image-to-video",
        "image_urls": ["https://example.com/painted_noblewoman.jpg"],
        "prompt": (
            "image 1 as character reference.\n"
            "【Style】Cinematic realism with magical elements, warm practical lighting.\n"
            "【Duration】15 seconds\n\n"
            "[00:00-00:04] Shot 1: The Awakening (Medium Shot on Canvas).\n"
            "The painted noblewoman suddenly comes alive inside the canvas. Her eyes dart "
            "left and right nervously. Her painted hand animates and pushes forward through "
            "the surface of the painting, reaching out from inside the canvas to grab a coffee "
            "cup sitting on the table in front of the frame.\n\n"
            "[00:04-00:08] Shot 2: The Secret Sip (Close-up on Face and Hands).\n"
            "She takes a quick sip and shows a deeply satisfied expression. Her eyes close "
            "with pleasure as she savors the taste. Steam from the hot coffee catches the "
            "gallery lighting.\n\n"
            "[00:08-00:12] Shot 3: The Panic (Wide Shot, Quick Action).\n"
            "Suddenly footsteps approach — she panics and quickly puts the coffee back. "
            "A butler-like figure walks in, picks up the coffee from the table, and leaves. "
            "The woman freezes back into painting pose.\n\n"
            "[00:12-00:15] Shot 4: The Finale (Push-in to Product Shot).\n"
            "Camera pushes forward as the scene fades to a pure black background with a "
            "single spotlight illuminating the coffee cup. Elegant text appears at the "
            "bottom: 'Good coffee is worth the wait.'\n\n"
            "Maintain image 1 character appearance exactly. Seamless transitions between "
            "painted and living states. Realistic coffee physics."
        ),
        "duration": 15,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

I3: transferencia de estilo — De realista a pintura de tinta china

Descripción: transforma una fotografía realista de paisaje en una pintura tradicional china de tinta viva (水墨画), demostrando la transferencia de estilo con image 1 como referencia de composición de escena.

# I3: Transferencia de estilo — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-image-to-video",
        "image_urls": ["https://example.com/realistic_landscape.jpg"],
        "prompt": (
            "image 1 as scene composition reference.\n"
            "【Style】Traditional Chinese ink wash painting (水墨画), monochrome with faint indigo, meditative.\n"
            "【Duration】12 seconds\n\n"
            "[00:00-00:04] Shot 1: The Transformation Begins (Wide, Static).\n"
            "The photorealistic landscape slowly dissolves into flowing black ink. Mountain "
            "peaks render as bold wet brushstrokes on rice paper texture. Realistic details "
            "fade as traditional ink wash aesthetics take over.\n\n"
            "[00:04-00:08] Shot 2: Life Emerges in Ink (Medium Shot, Slow Pan Right).\n"
            "Mist begins drifting between the valleys — visible as diluted ink wash spreading "
            "on wet paper. A crane takes flight from behind a mountain, leaving elegant ink "
            "trails across the sky. Water effects spread ink at mountain bases.\n\n"
            "[00:08-00:12] Shot 3: Completion (Wide, Slow Zoom Out).\n"
            "Camera slowly pulls back to reveal the entire scene as a traditional scroll "
            "painting being unrolled on a wooden desk. An unseen hand dips a brush in ink "
            "at the edge of frame. The painting breathes — clouds still drift, crane still flies.\n\n"
            "Visible rice paper texture and authentic brushstroke quality throughout. "
            "No photorealism. Pure traditional ink wash aesthetic."
        ),
        "duration": 12,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

I4: narrativa multiimagen en una sola toma — Parkour urbano

Descripción: conecta sin cortes varias imágenes de localizaciones en una toma de seguimiento continua de un corredor de parkour, creando un épico viaje urbano gracias al formato de guion de tomas para lograr una sincronización precisa. Esta técnica se apoya en los patrones de replicación de movimiento de cámara.

# I4: Narrativa multi-imagen en una sola toma — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-reference-to-video",
        "image_urls": [
            "https://example.com/city_street.jpg",
            "https://example.com/staircase.jpg",
            "https://example.com/pedestrian_bridge.jpg",
            "https://example.com/rooftop_building.jpg",
            "https://example.com/city_skyline.jpg"
        ],
        "prompt": (
            "image 1 image 2 image 3 image 4 image 5 seamless one-shot tracking camera "
            "following a parkour runner sprinting through city streets leaping up staircases "
            "crossing a pedestrian bridge vaulting onto rooftops finally standing at the "
            "rooftop edge overlooking the entire city skyline. Golden sunset light fills "
            "the frame. Dynamic powerful full of freedom and energy.\n"
            "【Style】Cinematic action sports, dynamic tracking shot, golden hour lighting.\n"
            "【Duration】15 seconds\n\n"
            "[00:00-00:03] Urban Sprint (image 1 as environment).\n"
            "Tracking camera follows a parkour athlete in athletic gear sprinting at full "
            "speed through busy city streets. Low angle emphasizes power and speed. "
            "Pedestrians blur past. Urban architecture creates dynamic leading lines.\n\n"
            "[00:03-00:06] Staircase Vault (image 2 as environment).\n"
            "Runner leaps up a concrete staircase in a single fluid motion — camera follows "
            "the arc of movement. Each step is a launching pad. Concrete textures and "
            "architectural details sharp in focus.\n\n"
            "[00:06-00:09] Bridge Crossing (image 3 as environment).\n"
            "Athlete vaults over the pedestrian bridge railing and lands on the walkway. "
            "Camera maintains tracking speed. City traffic flows below. Wind catches "
            "the runner's clothing.\n\n"
            "[00:09-00:12] Rooftop Ascent (image 4 as environment).\n"
            "A powerful jump and climb sequence onto building rooftops. Camera cranes up "
            "to follow the vertical movement. Urban landscape spreads out below.\n\n"
            "[00:12-00:15] Victory Moment (image 5 as environment).\n"
            "Runner stands at the rooftop edge overlooking the entire city skyline. "
            "Golden sunset light silhouettes the figure. Camera slowly pulls back to "
            "reveal the epic scale of the journey completed.\n\n"
            "Consistent runner character (same outfit, build, movement style) across all scenes. "
            "Realistic parkour physics. Golden hour lighting throughout."
        ),
        "duration": 15,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Plantillas multimodales con @Tag

M1: replicación avanzada de movimiento de cámara — Exploración de una mazmorra de cristal

Descripción: replica con precisión movimientos de cámara complejos de un vídeo de referencia y los aplica a un contenido fantástico completamente nuevo con varias referencias de imagen. Aprende el flujo de trabajo completo de replicación de cámara en nuestra guía específica de movimiento de cámara.

# M1: Replicación de movimiento de cámara — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-reference-to-video",
        "image_urls": [
            "https://example.com/dungeon_entrance.png",
            "https://example.com/crystal_ceiling.png",
            "https://example.com/left_passage.png",
            "https://example.com/right_chamber.png"
        ],
        "video_urls": ["https://example.com/camera_movement_ref.mp4"],
        "prompt": (
            "Use image 1 as the opening first frame. First-person POV perspective. "
            "Reference video 1 camera movement style exactly. The scene above references "
            "image 2, the left scene references image 3, the right scene references image 4. "
            "A hand holds a glowing magic lantern, exploring an ancient dungeon. Firelight "
            "flickers across stone walls, casting dancing shadows.\n"
            "【Style】Fantasy adventure, realistic lighting, atmospheric.\n"
            "【Duration】9 seconds\n\n"
            "[00:00-00:03] Entrance Discovery.\n"
            "First-person view entering the dungeon. The magical lantern illuminates ancient "
            "stone architecture. Camera follows video 1 movement pattern — smooth forward "
            "motion with subtle tilts to examine details.\n\n"
            "[00:03-00:06] Chamber Exploration.\n"
            "Camera pans upward to reveal image 2 crystal formations on the ceiling, "
            "then tilts left toward image 3 dark passage, creating suspense. Lantern "
            "light creates dynamic shadows on dungeon walls.\n\n"
            "[00:06-00:09] Final Discovery.\n"
            "Camera turns right to reveal image 4 hidden chamber with treasure. "
            "Replicate video 1 final movement — slow push-in with slight upward tilt. "
            "Golden light from treasures mingles with lantern glow.\n\n"
            "Maintain exact video 1 camera timing and movement speed. Realistic fire physics "
            "and shadow casting. Atmospheric dungeon ambiance."
        ),
        "duration": 9,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

M2: sincronización de personaje + movimiento de cámara — Actuación de danza en escenario

Descripción: combina la referencia de personaje de una imagen con el movimiento de cámara y la coreografía de danza de una referencia de vídeo, creando un arte escénico sincronizado.

# M2: Sincronización de personaje + cámara — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-reference-to-video",
        "image_urls": ["https://example.com/stage_dancer.png"],
        "video_urls": ["https://example.com/dance_movement_ref.mp4"],
        "prompt": (
            "image 1 dancer as the main subject. Reference video 1 camera movement style "
            "rhythmic push-pull pan and tilt movements. The dancer choreography also "
            "references video 1 dance moves. Performing energetically on a colorful "
            "LED-lit stage. Spotlights shift colors in sync with the rhythm.\n"
            "【Style】Concert performance, dynamic stage lighting, high energy.\n"
            "【Duration】12 seconds\n\n"
            "[00:00-00:04] Opening Sequence.\n"
            "Camera starts wide showing image 1 dancer center stage. LED lights pulse "
            "in blue and purple. Dancer begins with video 1 opening choreography — "
            "fluid arm movements and spins. Camera matches video 1 initial push-in timing.\n\n"
            "[00:04-00:08] Dynamic Performance.\n"
            "Camera follows video 1 rhythmic push-pull pattern as dancer performs high-energy "
            "moves. Stage lights shift to warm orange and pink. Smoke effects catch the "
            "colored lighting, creating atmospheric depth.\n\n"
            "[00:08-00:12] Finale Moment.\n"
            "Camera matches video 1 final tilt movement as dancer strikes a powerful "
            "finishing pose. All stage lights converge into a brilliant white spotlight. "
            "Sparkle effects cascade down around the performer.\n\n"
            "Maintain image 1 character appearance exactly. Synchronized camera and "
            "choreography timing from video 1. Professional stage lighting effects."
        ),
        "duration": 12,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

M3: escena de persecución — Figura misteriosa con abrigo rojo

Descripción: crea una intensa secuencia de persecución por calles urbanas con una figura misteriosa de abrigo rojo, demostrando la cinematografía de thriller y la construcción de tensión dramática.

# M3: Escena de persecución — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-image-to-video",
        "image_urls": ["https://example.com/red_coat_figure.jpg"],
        "prompt": (
            "image 1 as character reference — mysterious figure in distinctive red coat.\n"
            "【Style】Thriller cinematography, urban chase scene, dramatic shadows, high contrast.\n"
            "【Duration】12 seconds\n\n"
            "[00:00-00:04] Shot 1: The Pursuit Begins (Wide Shot, Tracking).\n"
            "The red-coated figure sprints through narrow city alleyways at night. "
            "Streetlights cast long dramatic shadows. Camera tracks from behind — we "
            "see only the billowing red coat and rapid footsteps on wet pavement. "
            "Tension-building audio undertones.\n\n"
            "[00:04-00:08] Shot 2: Urban Obstacles (Medium Shot, Side Tracking).\n"
            "Figure vaults over parked cars and dodges between concrete pillars. Camera "
            "follows from the side, maintaining speed. Red coat stands out against the "
            "monochrome urban environment. Breathing is audible and labored.\n\n"
            "[00:08-00:12] Shot 3: The Escape (Low Angle, Wide Shot).\n"
            "Figure reaches a fire escape and begins climbing rapidly upward. Camera "
            "tilts up from below — dramatic low angle emphasizes the vertical escape. "
            "Red coat flutters in the wind. City lights twinkle in the background as "
            "the figure disappears into the night.\n\n"
            "Maintain image 1 character appearance — especially the distinctive red coat. "
            "Realistic chase physics. High-contrast noir lighting. Mysterious identity "
            "preserved throughout."
        ),
        "duration": 12,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Extra: escena de persecución multitudinaria en la calle

Descripción: un ejemplo adicional que muestra una escena de multitud corriendo, perfecta para secuencias de acción que requieren varios personajes y energía urbana.

# Bonus: Escena de persecución multitudinaria — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-image-to-video",
        "image_urls": ["https://example.com/street_crowd.jpg"],
        "prompt": (
            "image 1 as scene reference for crowd composition and urban environment.\n"
            "【Style】Action thriller, handheld camera, urgent pacing, realistic movement.\n"
            "【Duration】8 seconds\n\n"
            "[00:00-00:03] Mass Movement Begins.\n"
            "A crowd of people suddenly breaks into a run down a busy street. Camera "
            "is handheld, in the middle of the action. Multiple individuals in different "
            "clothing all moving in the same direction with urgent purpose.\n\n"
            "[00:03-00:06] Chaos and Urgency.\n"
            "Camera weaves through the running crowd. Close-ups on determined faces, "
            "flying hair, scattered personal items. People help each other maintain "
            "pace. Urban storefronts blur past in the background.\n\n"
            "[00:06-00:08] Dispersal.\n"
            "The crowd reaches an intersection and scatters in different directions. "
            "Camera tilts up to show the scope of the mass movement from a high angle "
            "as people disappear down various streets.\n\n"
            "Realistic crowd physics and natural human movement. Handheld camera shake "
            "for authenticity. Urban street environment based on image 1."
        ),
        "duration": 8,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Plantillas de extensión de vídeo

E1: extensión hacia adelante con cierre de marca

Descripción: extiende un vídeo existente añadiendo nuevas escenas y una conclusión profesional de marca con logotipo y eslogan.

# E1: Extensión hacia adelante — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-reference-to-video",
        "video_urls": ["https://example.com/existing_video.mp4"],
        "prompt": (
            "Extend video 1 forward with 8 additional seconds.\n"
            "【Style】Match video 1 style exactly.\n"
            "【Duration】8 seconds extension\n\n"
            "Continue the existing narrative: if it ends with product showcase, add lifestyle usage scene. "
            "Show the product being used in natural environment with satisfied users. "
            "Final 2 seconds: elegant brand logo animation with company tagline appearing below. "
            "Maintain consistent lighting and color grading throughout. "
            "Smooth transition from original content to extension."
        ),
        "duration": 8,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

E2: extensión hacia atrás con historia previa

Descripción: añade contexto y preparación antes del contenido del vídeo existente, creando una narrativa más completa.

# E2: Extensión hacia atrás — usa la configuración del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0-reference-to-video",
        "video_urls": ["https://example.com/main_video.mp4"],
        "prompt": (
            "Create 6 seconds of backstory before video 1 begins.\n"
            "【Style】Match video 1 visual style exactly.\n"
            "【Duration】6 seconds extension\n\n"
            "If video 1 shows action, show the calm setup or preparation moment. "
            "If video 1 shows a reveal, show the mystery or anticipation beforehand. "
            "Match the visual style, lighting, and character appearances exactly. "
            "Create narrative tension that builds toward the existing video's opening moment. "
            "Seamless transition into original content."
        ),
        "duration": 6,
        "quality": "720p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Ejecuta estas plantillas avanzadas con tu clave API de EvoLink. Regístrate gratis →

Errores comunes en prompts de Seedance y cómo corregirlos

Para conocer patrones detallados de manejo de errores y lógica de reintentos, consulta la documentación de la API.

Buenas prácticas de ingeniería de prompts para desarrolladores de API

Crea plantillas de prompts para la generación por lotes

Al generar vídeos a escala, define plantillas de prompts reutilizables con variables:

PRODUCT_TEMPLATE = (
    "image 1 as first frame.\n"
    "【Style】{style}\n"
    "【Duration】{duration} seconds\n\n"
    "[00:00-00:03] Product slowly begins rotating clockwise. "
    "{lighting_description}. Every texture detail remains razor-sharp.\n\n"
    "[00:03-00:06] Rotation continues to 180 degrees. Camera subtly lowers angle "
    "to reveal the product's profile.\n\n"
    "[00:06-{end_tc}] Rotation slows to a stop at the most photogenic angle. "
    "Clean, minimal, premium.\n\n"
    "Maintain exact product proportions from image 1. {background}. Commercial-grade lighting."
)

# Generate multiple product videos
products = [
    {"style": "Clean white infinity cove, premium commercial",
     "duration": 8, "end_tc": "00:08",
     "lighting_description": "Soft studio lighting creates a gentle gradient",
     "background": "White background throughout"},
    {"style": "Warm wooden surface, artisan craft aesthetic",
     "duration": 10, "end_tc": "00:10",
     "lighting_description": "Warm golden spotlight from above",
     "background": "Natural wood grain texture visible"},
]

for product in products:
    prompt = PRODUCT_TEMPLATE.format(**product)
    # Submit to API using the prompt...

Este enfoque mantiene los prompts consistentes y facilita las pruebas A/B.

Usa el formato de guion de tomas para escenas complejas

Para cualquier vídeo de más de 5 segundos o que implique varias acciones, usa el formato de guion de tomas:

1. Declara el estilo y la duración al inicio con 【Style】 y 【Duration】.
2. Divide en segmentos de 3 a 5 segundos con códigos de tiempo [00:00-00:05].
3. Nombra cada toma con su función: "Toma 1: La Revelación".
4. Añade detalles de física — describe lo que ocurre físicamente (salpicaduras de agua, polvo que se levanta) en lugar de conceptos abstractos.
5. Termina con restricciones — reglas de consistencia, notas de paleta de colores, requisitos de física.

Mantén la consistencia del personaje entre generaciones

Para conservar el mismo personaje en varios vídeos:

1. Usa la misma imagen de referencia en cada solicitud mediante image 1 as character reference.
2. Incluye descriptores explícitos de apariencia en el prompt —"misma chaqueta roja, pelo negro corto"— incluso cuando uses una referencia de imagen.
3. Genera de forma secuencial y usa el último fotograma del vídeo N como imagen de primer fotograma para el vídeo N+1.

Cubrimos patrones avanzados de consistencia multitoma —incluidas la generación por lotes y el bloqueo de personaje— en la guía de imagen a vídeo.

Optimiza costes

Las referencias de vídeo aumentan el coste de generación en comparación con los prompts de solo texto o solo imagen. Usa este árbol de decisiones:

• Solo texto — lo más económico; úsalo cuando necesites escenas genéricas o no tengas material de referencia.
• Referencias de imagen — coste moderado; úsalas para la consistencia de personajes o escenas.
• Referencias de vídeo — el coste más alto; úsalas solo cuando necesites específicamente replicación de cámara o transferencia de movimiento.

Los precios exactos varían según la resolución y la duración. Consulta los precios de EvoLink para ver las tarifas actuales (a fecha de febrero de 2026).

Controla las versiones de tus prompts

Trata los prompts como código. Guárdalos en un control de versiones con metadatos:

PROMPT_REGISTRY = {
    "product_hero_v3": {
        "version": "3.0",
        "prompt": "【Style】Clean white infinity cove...",
        "model": "seedance-2.0-text-to-video",
        "duration": 10,
        "test_results": {"ctr": 0.24, "conversion": 0.087},
        "created": "2026-02-19"
    }
}

Esto permite hacer pruebas A/B de prompts y revertir a versiones anteriores si es necesario.

Gestiona los fallos de generación con elegancia

No todos los prompts tienen éxito. Construye una lógica de reintentos con retroceso exponencial:

import time
import random

def generate_with_retry(prompt_data, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(f"{BASE_URL}/videos/generations",
                                   json=prompt_data, headers=headers)
            if response.status_code == 200:
                return response.json()
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise e
            time.sleep(2 ** attempt + random.uniform(0, 1))
    return None

Modos de fallo comunes:

• Infracciones de la política de contenido — a menudo causadas por rostros humanos realistas.
• Agotamiento de recursos — reintenta tras un retraso más largo.
• Referencias @tag no válidas — verifica el orden de carga de los archivos.

Técnicas avanzadas para usuarios expertos

Encadena varias generaciones

Crea narrativas más largas usando el último fotograma de un vídeo como primer fotograma del siguiente:

# Step 1: Generate opening scene
scene1_result = generate_video({
    "prompt": "A detective enters a dark office...",
    "duration": 8
})

# Step 2: Extract last frame and use as first frame for scene 2
last_frame = extract_frame(scene1_result["video_url"], timestamp=-1)

scene2_result = generate_video({
    "files": [("references", last_frame)],
    "prompt": "image 1 as first frame. The detective discovers a clue...",
    "duration": 10
})

Generación dinámica de prompts

Usa IA para generar variaciones de prompts que ya funcionan:

def generate_prompt_variations(base_prompt, num_variations=3):
    variations = []
    for i in range(num_variations):
        # Use OpenAI/Claude to generate stylistic variations
        variation = ai_rephrase(base_prompt, style=f"variation_{i}")
        variations.append(variation)
    return variations

# Test multiple versions for A/B optimization
base = "【Style】Cinematic product showcase..."
for variation in generate_prompt_variations(base):
    result = generate_video({"prompt": variation})
    # Track performance metrics...

Evaluación automatizada de la calidad

Puntúa automáticamente los vídeos generados antes de la revisión manual:

def assess_video_quality(video_url):
    scores = {}

    # Motion smoothness (analyze frame-to-frame changes)
    scores["motion"] = calculate_motion_smoothness(video_url)

    # Visual consistency (check for flickering/artifacts)
    scores["consistency"] = detect_visual_artifacts(video_url)

    # Prompt adherence (use CLIP to compare with text description)
    scores["adherence"] = measure_prompt_alignment(video_url, prompt)

    return scores

# Only proceed with high-quality generations
result = generate_video(prompt_data)
if assess_video_quality(result["video_url"])["overall"] > 0.8:
    publish_video(result["video_url"])

Accede a las funciones avanzadas de Seedance con los planes Pro de EvoLink

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre Seedance 1.0 y 2.0?

Seedance 2.0 introduce la entrada multimodal (referencias @tag), soporte para generaciones más largas (de 4 a 15 segundos) y una consistencia temporal notablemente mejorada. La estructura del prompt sigue siendo parecida, pero la versión 2.0 maneja mucho mejor las escenas complejas.

¿Por qué mis referencias @tag a veces se ignoran?

Causas comunes:

1. Numeración incorrecta — image 3 cuando solo subiste 2 imágenes.
2. Discrepancia de tipo de archivo — referenciar audio 1 cuando subiste una imagen.
3. Instrucciones contradictorias — pedir "escena de noche oscura" con una imagen de un día luminoso.
4. Confusión en el orden de carga — las etiquetas se asignan por orden de carga dentro de cada tipo.

¿Cómo mantengo la consistencia del personaje en varios vídeos?

1. Usa exactamente la misma imagen de referencia en cada generación.
2. Incluye descriptores explícitos del personaje en el texto ("misma chaqueta azul, pelo castaño hasta los hombros").
3. Usa el último fotograma del vídeo N como primer fotograma del vídeo N+1.
4. Mantén las descripciones del personaje idénticas en todos los prompts.

¿Puedo modificar un vídeo existente?

¡Sí! Sube tu vídeo existente a través de video_urls y usa referencias video 1 en el prompt para editarlo: reemplazar personajes, modificar escenas, ampliar la duración o cambiar la historia.

Aun así, también puedes:

• Usar video 1 para hacer referencia al original y describir tus ediciones en el prompt.
• Subir imágenes de referencia a través de image_urls para reemplazar personajes o añadir elementos.
• Usar prompts de extensión para añadir contenido antes o después del vídeo original.

Consulta nuestra documentación de referencia multimodal para ver la especificación completa de parámetros de edición.

¿Cuál es la duración máxima del vídeo?

Seedance 2.0 admite de 4 a 15 segundos por generación. Para contenido más largo que supere el límite de 15 segundos, considera:

• Dividirlo en varias escenas y encadenarlas.
• Usar el formato de guion de tomas con códigos de tiempo claros.
• Centrarte en conceptos individuales por generación.

¿Cómo evito las infracciones de la política de contenido?

• No subas fotos de rostros humanos realistas.
• Evita personajes con derechos de autor o celebridades.
• Usa referencias de personajes ilustrados o estilizados en lugar de fotos.
• Céntrate en conceptos originales en lugar de recrear medios existentes.

¿Por qué algunos prompts cuestan más que otros?

Factores de coste de generación:

1. Duración — los vídeos más largos cuestan más.
2. Resolución — 720p cuesta más que 480p (la API de Seedance 2.0 admite 480p, 720p, 1080p y 4k).
3. Número de referencias — las referencias de vídeo cuestan más que las de imagen.
4. Complejidad — las escenas con varios personajes pueden consumir más cómputo.

¿Cómo obtengo los mejores resultados con el formato de guion de tomas?

1. Mantén cada segmento de toma en un máximo de 3 a 5 segundos.
2. Usa anclas de estilo específicas ("thriller de Christopher Nolan" en vez de "cinematográfico").
3. Describe acciones físicas, no conceptos abstractos.
4. Incluye instrucciones de movimiento de cámara para cada toma.
5. Termina con restricciones de consistencia y requisitos de física.

¿Puedo usar Seedance para proyectos comerciales?

Sí, con la licencia adecuada. Consulta los términos vigentes en EvoLink, ya que las políticas pueden variar según el nivel de suscripción.

¿Cómo soluciono las generaciones fallidas?

1. Verifica los límites de archivos — ≤9 imágenes, ≤3 vídeos, ≤3 audios.
2. Verifica que la numeración de @tag coincida con los archivos que subiste.
3. Simplifica el prompt si supera las 200 palabras.
4. Elimina las instrucciones contradictorias entre el texto y las referencias.
5. Prueba primero solo con texto y luego añade referencias de forma gradual.

¿Qué hace que un prompt sea de "calidad profesional"?

Los prompts profesionales suelen incluir:

• Formato de guion de tomas con códigos de tiempo.
• Anclas de estilo específicas (nombres de directores, movimientos artísticos).
• Descripciones de acciones físicas en lugar de conceptos abstractos.
• Restricciones de consistencia y requisitos de física.
• Una selección adecuada de archivos de referencia y un uso correcto de @tag.

Conclusión

Dominar los prompts de Seedance 2.0 consiste en entender el equilibrio entre las descripciones de texto y las referencias multimodales. El formato de guion de tomas te da control cinematográfico, mientras que las referencias @tag aportan consistencia visual.

Empieza con las plantillas de solo texto de esta guía y luego incorpora poco a poco referencias de imagen y vídeo a medida que te familiarices con la sintaxis. Céntrate en instrucciones claras y específicas en lugar de descripciones excesivamente complejas.

Las plantillas de esta guía cubren los casos de uso más habituales, desde comerciales de productos hasta animaciones de personajes y transformaciones de estilo. Adáptalas a tus necesidades concretas cambiando las anclas de estilo, los códigos de tiempo y los archivos de referencia.

Y lo más importante: experimenta. Cada prompt te enseña algo sobre cómo Seedance 2.0 interpreta las instrucciones. La comunidad de awesome-seedance comparte patrones de prompts que funcionan y técnicas innovadoras.

¿Listo para empezar a crear? Consigue tu clave API gratuita de EvoLink y ejecuta todas las plantillas de esta guía. El futuro de la creación de vídeo es multimodal, y ya está disponible hoy.

Y ahora: domina el sistema de referencia @tag → Guía multimodal | Tutorial de imagen a vídeo | Aprende la replicación de movimiento de cámara con ejemplos completos en Python.

Última actualización: 19 de febrero de 2026 | Escrito por J, Growth Lead en EvoLink