Prompts de Seedance 2.0: Guia completa para la generacion multimodal de video

Seedance 2.0 acepta texto, imagenes, clips de video y archivos de audio, todo en un solo prompt. La clave para obtener resultados cinematograficos reside en como estructuras ese prompt y como haces referencia a los archivos multimedia subidos mediante @Tags.

Construido sobre el modelo fundacional de video Seed de ByteDance, Seedance 2.0 es el modelo de generacion de video multimodal mas potente disponible a traves de API.

Esta guia desglosa la formula de prompts de Seedance 2.0, explica el sistema de referencia @Tag, y te ofrece mas de 15 plantillas de prompts listas para copiar y pegar con codigo Python funcional para la API.

Sigue los ejemplos de codigo: Obtiene tu clave API gratuita en EvoLink para ejecutar todos los fragmentos de codigo a continuacion.

La formula de prompts de Seedance 2.0

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

Sujeto + Accion + Camara + Estilo + Restricciones

Por que funciona esta formula

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

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

Para la referencia completa de parametros de la API, consulta la documentacion de generacion de video.

Avanzado: El formato de guion de tomas

La formula 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 mas potente: el guion de tomas.

Un guion de tomas anade tres capas sobre la formula basica:

1. Codigos de tiempo — Divide tu video en segmentos de 3-5 segundos con marcadores explicitos [00:00-00:05]
2. Lenguaje de tomas — Nombra cada toma y su funcion: "Toma 1: La Escala (Plano General Extremo)"
3. Anclas de estilo + detalles de fisica — Ancla a un estilo especifico de director/pelicula, y describe reacciones fisicas en lugar de conceptos abstractos

Aqui esta 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.

Formula basica vs. guion de tomas: comparacion directa

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

Formula basica (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 que el guion de tomas produce mejores resultados

El guion de tomas supera a la formula basica por tres razones:

1. Precision temporal. Los codigos de tiempo le indican a Seedance exactamente cuando ocurre cada accion. Sin ellos, el modelo distribuye las acciones de forma impredecible a lo largo de la duracion.
2. Arco narrativo. Las tomas con nombre te obligan a construir una historia: planteamiento - descubrimiento - desenlace. El modelo genera un movimiento mas convincente cuando entiende la progresion emocional.
3. Fundamentacion fisica. Detalles como "particulas de polvo flotan en camara lenta alrededor de las botas" le dan al motor de fisica restricciones concretas en lugar de esteticas vagas.

Los mejores creadores en la comunidad awesome-seedance utilizan consistentemente el formato de guion de tomas para sus mejores trabajos — desde escenas de carreras hasta transformaciones de estilo artistico. El patron es claro: codigos de tiempo estructurados + anclas de estilo especificas = resultado cinematografico.

Desglosamos estas tecnicas de camara paso a paso en nuestra guia de replicacion de movimiento de camara.

Prompts de solo texto vs. prompts multimodales

Un prompt de solo texto depende enteramente 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 subidas:

@Image1 as first frame, car drifts around the curve following
@Video1 camera path, @Audio1 as engine sound, cinematic grading, 10 seconds

La version multimodal le proporciona a Seedance 2.0 anclas visuales exactas en lugar de depender de la interpretacion del modelo de "coche deportivo rojo".

Tu primer prompt de Seedance 2.0 — Ejemplo con la API

Aqui tienes una llamada completa de generacion de texto a video 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",
        "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": "1080p"
    }
)
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 video de 10 segundos en 1080p con audio nativo. El guion de tomas le proporciona a Seedance codigos de tiempo claros, direcciones de camara y detalles fisicos, lo que resulta en una secuencia cinematografica de carreras en tres actos a partir de un solo prompt de texto.

Nuevo en la API? Comienza con la guia de inicio rapido para configuracion y autenticacion.

Nota: Todos los siguientes ejemplos de codigo usan la misma configuracion. Copia el import, API_KEY, BASE_URL y la logica de sondeo del ejemplo anterior. Solo mostramos la llamada a la API con el prompt y los parametros unicos.

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 automatica basada en su tipo y orden de carga.

Reglas de sintaxis

• Imagenes: @Image1, @Image2, ... @Image9 (hasta 9 imagenes)
• Videos: @Video1, @Video2, @Video3 (hasta 3 clips)
• Audio: @Audio1, @Audio2, @Audio3 (hasta 3 archivos)
• Limite total de archivos: 12 archivos por solicitud

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

Para una inmersion profunda en cada patron de @tag con 8+ casos reales, consulta la guia completa de @Tags.

5 formas de usar referencias de imagen

4 formas de usar referencias de video

3 formas de usar referencias de audio

Estrategia optima de asignacion de archivos

Con un limite de 12 archivos, asi es como distribuir las referencias para diferentes casos de uso:

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

Mas de 15 plantillas de prompts de Seedance listas para usar

Plantillas de prompts de texto a video

T1: Cortometraje de dialogo con multiples personajes

Descripcion: Dos personajes animados con personalidades vocales distintas participan en una conversacion dinamica, demostrando las capacidades de actuacion vocal, ahora en formato de guion de tomas.

# T1: Dialogo multi-personaje — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "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": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

T2: Transformacion de estilo — Pintura viviente de Van Gogh

Descripcion: Transforma una escena clasica postimpresionista en un mundo que respira y se mueve, demostrando un control preciso del estilo artistico mediante la ingenieria de prompts.

# T2: Transformacion de estilo — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "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": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

T3: Expresion emocional — Actuacion de personaje anime

Descripcion: Un personaje de estilo anime leyendo una carta con cambios detallados de expresion emocional, demostrando como los prompts de solo texto pueden crear una actuacion de personaje con matices.

# T3: Expresion emocional — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "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": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Plantillas de prompts de imagen a video

I1: Comercial de producto — Auriculares premium

Descripcion: Transforma una foto de producto en un comercial premium con exhibicion dinamica de colores e iluminacion de calidad de estudio, usando @Image1 como primer fotograma. Para mas flujos de trabajo de video de producto, incluyendo generacion en lote, consulta nuestro tutorial de imagen a video.

# I1: Comercial de producto — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "image_urls": ["https://example.com/premium_headphones.jpg"],
        "prompt": (
            "@Image1 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 @Image1. Commercial-grade "
            "lighting. Clean, premium aesthetic throughout."
        ),
        "duration": 15,
        "quality": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

I2: Animacion de personaje — La aventura del cafe de la dama pintada

Descripcion: Da vida a un personaje pintado en una encantadora escena de robo de cafe, demostrando como @Image1 preserva la apariencia del personaje a traves de momentos narrativos magicos.

# I2: Animacion de personaje — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "image_urls": ["https://example.com/painted_noblewoman.jpg"],
        "prompt": (
            "@Image1 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 @Image1 character appearance exactly. Seamless transitions between "
            "painted and living states. Realistic coffee physics."
        ),
        "duration": 15,
        "quality": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

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

Descripcion: Transforma una fotografia realista de paisaje en una pintura tradicional china de tinta viva (水墨画), demostrando la transferencia de estilo con @Image1 como referencia de composicion de escena.

# I3: Transferencia de estilo — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "image_urls": ["https://example.com/realistic_landscape.jpg"],
        "prompt": (
            "@Image1 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": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

I4: Narrativa multi-imagen en una sola toma — Parkour urbano

Descripcion: Conecta sin interrupciones multiples imagenes de locaciones en una toma de seguimiento continua de un corredor de parkour, creando un epico viaje urbano usando el formato de guion de tomas para una sincronizacion precisa. Esta tecnica se basa en los patrones de replicacion de movimiento de camara.

# I4: Narrativa multi-imagen en una sola toma — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "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": (
            "@Image1 @Image2 @Image3 @Image4 @Image5 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 (@Image1 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 (@Image2 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 (@Image3 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 (@Image4 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 (@Image5 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": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Plantillas multimodales con @Tag

M1: Replicacion avanzada de movimiento de camara — Exploracion de mazmorra de cristal

Descripcion: Replica con precision movimientos de camara complejos de un video de referencia aplicandolos a contenido fantastico completamente nuevo con multiples referencias de imagen. Aprende el flujo de trabajo completo de replicacion de camara en nuestra guia dedicada de movimiento de camara.

# M1: Replicacion de movimiento de camara — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "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 @Image1 as the opening first frame. First-person POV perspective. "
            "Reference @Video1 camera movement style exactly. The scene above references "
            "@Image2, the left scene references @Image3, the right scene references @Image4. "
            "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 @Video1 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 @Image2 crystal formations on the ceiling, "
            "then tilts left toward @Image3 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 @Image4 hidden chamber with treasure. "
            "Replicate @Video1 final movement — slow push-in with slight upward tilt. "
            "Golden light from treasures mingles with lantern glow.\n\n"
            "Maintain exact @Video1 camera timing and movement speed. Realistic fire physics "
            "and shadow casting. Atmospheric dungeon ambiance."
        ),
        "duration": 9,
        "quality": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

M2: Sincronizacion de personaje + movimiento de camara — Actuacion de danza en escenario

Descripcion: Combina la referencia de personaje de una imagen con el movimiento de camara y la coreografia de danza de una referencia de video, creando arte de actuacion sincronizada.

# M2: Sincronizacion de personaje + camara — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "image_urls": ["https://example.com/stage_dancer.png"],
        "video_urls": ["https://example.com/dance_movement_ref.mp4"],
        "prompt": (
            "@Image1 dancer as the main subject. Reference @Video1 camera movement style "
            "rhythmic push-pull pan and tilt movements. The dancer choreography also "
            "references @Video1 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 @Image1 dancer center stage. LED lights pulse "
            "in blue and purple. Dancer begins with @Video1 opening choreography — "
            "fluid arm movements and spins. Camera matches @Video1 initial push-in timing.\n\n"
            "[00:04-00:08] Dynamic Performance.\n"
            "Camera follows @Video1 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 @Video1 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 @Image1 character appearance exactly. Synchronized camera and "
            "choreography timing from @Video1. Professional stage lighting effects."
        ),
        "duration": 12,
        "quality": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

M3: Escena de persecucion — Figura misteriosa con abrigo rojo

Descripcion: Crea una intensa secuencia de persecucion por calles urbanas con una figura misteriosa con abrigo rojo, demostrando cinematografia de thriller y construccion de tension dramatica.

# M3: Escena de persecucion — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "image_urls": ["https://example.com/red_coat_figure.jpg"],
        "prompt": (
            "@Image1 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 @Image1 character appearance — especially the distinctive red coat. "
            "Realistic chase physics. High-contrast noir lighting. Mysterious identity "
            "preserved throughout."
        ),
        "duration": 12,
        "quality": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Extra: Escena de persecucion multitudinaria en la calle

Descripcion: Un ejemplo adicional que muestra una escena de multitud corriendo, perfecta para secuencias de accion que requieren multiples personajes y energia urbana.

# Bonus: Escena de persecucion multitudinaria — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "image_urls": ["https://example.com/street_crowd.jpg"],
        "prompt": (
            "@Image1 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 @Image1."
        ),
        "duration": 8,
        "quality": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Plantillas de extension de video

E1: Extension hacia adelante con final de marca

Descripcion: Extiende un video existente anadiendo nuevas escenas y una conclusion profesional de marca con logotipo y eslogan.

# E1: Extension hacia adelante — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "video_urls": ["https://example.com/existing_video.mp4"],
        "prompt": (
            "Extend @Video1 forward with 8 additional seconds.\n"
            "【Style】Match @Video1 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": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

E2: Extension hacia atras con historia previa

Descripcion: Anade contexto y preparacion antes del contenido de video existente, creando una narrativa mas completa.

# E2: Extension hacia atras — usa la configuracion del primer ejemplo
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "seedance-2.0",
        "video_urls": ["https://example.com/main_video.mp4"],
        "prompt": (
            "Create 6 seconds of backstory before @Video1 begins.\n"
            "【Style】Match @Video1 visual style exactly.\n"
            "【Duration】6 seconds extension\n\n"
            "If @Video1 shows action, show the calm setup or preparation moment. "
            "If @Video1 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": "1080p"
    }
)
# Sondear con el mismo bucle while del primer ejemplo

Ejecuta estas plantillas avanzadas con tu clave API de EvoLink. Registrate gratis ->

Errores comunes en prompts de Seedance y como corregirlos

Para patrones detallados de manejo de errores y logica de reintentos, consulta la documentacion de la API.

Mejores practicas de ingenieria de prompts para desarrolladores de API

Crear plantillas de prompts para generacion en lote

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

PRODUCT_TEMPLATE = (
    "@Image1 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 @Image1. {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.

Usar el formato de guion de tomas para escenas complejas

Para cualquier video de mas de 5 segundos o que involucre multiples acciones, usa el formato de guion de tomas:

1. Declara el estilo y la duracion al inicio con 【Style】 y 【Duration】
2. Divide en segmentos de 3-5 segundos con codigos de tiempo [00:00-00:05]
3. Nombra cada toma con su funcion: "Toma 1: La Revelacion"
4. Anade detalles de fisica — describe lo que ocurre fisicamente (salpicaduras de agua, polvo que se eleva) en lugar de conceptos abstractos
5. Termina con restricciones — reglas de consistencia, notas de paleta de colores, requisitos de fisica

Mantener la consistencia del personaje entre generaciones

Para mantener el mismo personaje en multiples videos:

1. Usa la misma imagen de referencia en cada solicitud mediante @Image1 as character reference
2. Incluye descriptores explicitos de apariencia en el prompt — "misma chaqueta roja, cabello negro corto" — incluso cuando uses una referencia de imagen
3. Genera secuencialmente y usa el ultimo fotograma del video N como imagen de primer fotograma para el video N+1

Cubrimos patrones avanzados de consistencia multi-toma — incluyendo generacion en lote y bloqueo de personaje — en la guia de imagen a video.

Optimizar costes

Las referencias de video aumentan el coste de generacion en comparacion con los prompts de solo texto o solo imagen. Usa este arbol de decisiones:

• Solo texto — mas economico; usalo cuando necesites escenas genericas o no tengas material de referencia
• Referencias de imagen — coste moderado; usalo para consistencia de personajes/escenas
• Referencias de video — coste mas alto; usalo solo cuando necesites especificamente replicacion de camara o transferencia de movimiento

Los precios exactos varian segun la resolucion y la duracion. Consulta los precios de EvoLink para las tarifas actuales (a partir de febrero de 2026).

Controlar versiones de tus prompts

Trata los prompts como codigo. Almacenalos en control de versiones con metadatos:

PROMPT_REGISTRY = {
    "product_hero_v3": {
        "version": "3.0",
        "prompt": "【Style】Clean white infinity cove...",
        "model": "seedance-2.0",
        "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.

Manejar fallos de generacion con elegancia

No todos los prompts tienen exito. Construye logica 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:

• Violaciones de la politica de contenido — a menudo causadas por rostros humanos realistas
• Agotamiento de recursos — reintenta despues de un retraso mas largo
• Referencias @tag invalidas — verifica el orden de carga de archivos

Tecnicas avanzadas para usuarios expertos

Encadenar multiples generaciones

Crea narrativas mas largas usando el ultimo fotograma de un video 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": "@Image1 as first frame. The detective discovers a clue...",
    "duration": 10
})

Generacion dinamica de prompts

Usa IA para generar variaciones de prompts exitosos:

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...

Evaluacion automatizada de calidad

Puntua los videos generados automaticamente antes de la revision 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 funciones avanzadas de Seedance con los planes Pro de EvoLink

Preguntas frecuentes

Cual es la diferencia entre Seedance 1.0 y 2.0?

Seedance 2.0 introduce entrada multimodal (referencias @tag), soporte de generacion mas larga (4 a 15 segundos) y una consistencia temporal significativamente mejorada. La estructura del prompt sigue siendo similar, pero la version 2.0 maneja escenas complejas mucho mejor.

Por que mis referencias @tag a veces se ignoran?

Causas comunes:

1. Numeracion incorrecta — @Image3 cuando solo subiste 2 imagenes
2. Discrepancia de tipo de archivo — referenciar @Audio1 cuando subiste una imagen
3. Instrucciones contradictorias — pedir "escena de noche oscura" con una imagen de dia brillante
4. Confusion en el orden de carga — las etiquetas se asignan por orden de carga dentro de cada tipo

Como mantengo la consistencia del personaje en multiples videos?

1. Usa exactamente la misma imagen de referencia en cada generacion
2. Incluye descriptores explicitos del personaje en el texto ("misma chaqueta azul, cabello castano hasta los hombros")
3. Usa el ultimo fotograma del video N como primer fotograma del video N+1
4. Manten las descripciones del personaje identicas en todos los prompts

Puedo modificar un video existente?

Si! Sube tu video existente a traves de video_urls y usa referencias @Video1 en el prompt para editarlo — reemplazar personajes, modificar escenas, extender la duracion o cambiar la historia.

Tambien puedes:

• Usar @Video1 para hacer referencia al original y describir tus ediciones en el prompt
• Subir imagenes de referencia a traves de image_urls para reemplazar personajes o anadir elementos
• Usar prompts de extension para anadir contenido antes o despues del video original

Consulta nuestra documentacion de referencia multimodal para la especificacion completa de parametros de edicion.

Cual es la duracion maxima del video?

Seedance 2.0 soporta de 4 a 15 segundos por generacion. Para contenido mas largo que supere el limite de 15 segundos, considera:

• Dividir en multiples escenas y encadenarlas
• Usar el formato de guion de tomas con codigos de tiempo claros
• Concentrarse en conceptos individuales por generacion

Como evito las violaciones de la politica de contenido?

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

Por que algunos prompts cuestan mas que otros?

Factores de coste de generacion:

1. Duracion — los videos mas largos cuestan mas
2. Resolucion — 1080p cuesta mas que 720p
3. Numero de referencias — las referencias de video cuestan mas que las de imagen
4. Complejidad — las escenas con multiples personajes pueden usar mas computo

Como obtengo los mejores resultados con el formato de guion de tomas?

1. Manten cada segmento de toma en un maximo de 3-5 segundos
2. Usa anclas de estilo especificas ("thriller de Christopher Nolan" en vez de "cinematico")
3. Describe acciones fisicas, no conceptos abstractos
4. Incluye instrucciones de movimiento de camara para cada toma
5. Termina con restricciones de consistencia y requisitos de fisica

Puedo usar Seedance para proyectos comerciales?

Si, con la licencia apropiada. Consulta los terminos actuales en EvoLink ya que las politicas pueden variar segun el nivel de suscripcion.

Como soluciono las generaciones fallidas?

1. Verifica los limites de archivos — <=9 imagenes, <=3 videos, <=3 audio
2. Verifica la numeracion de @tag que coincida con tus archivos subidos
3. Simplifica el prompt si supera las 200 palabras
4. Elimina instrucciones contradictorias entre texto y referencias
5. Prueba primero solo con texto, luego anade referencias gradualmente

Que hace que un prompt sea de "calidad profesional"?

Los prompts profesionales tipicamente incluyen:

• Formato de guion de tomas con codigos de tiempo
• Anclas de estilo especificas (nombres de directores, movimientos artisticos)
• Descripciones de acciones fisicas en lugar de conceptos abstractos
• Restricciones de consistencia y requisitos de fisica
• Seleccion apropiada de archivos de referencia y uso de @tag

Conclusion

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 cinematografico, mientras que las referencias @tag proporcionan consistencia visual.

Comienza con las plantillas de solo texto de esta guia, y luego incorpora gradualmente referencias de imagen y video a medida que te familiarices con la sintaxis. Enfocate en instrucciones claras y especificas en lugar de descripciones excesivamente complejas.

Las plantillas aqui cubren los casos de uso mas comunes — desde comerciales de productos hasta animaciones de personajes y transformaciones de estilo. Adaptalas a tus necesidades especificas cambiando las anclas de estilo, los codigos de tiempo y los archivos de referencia.

Lo mas importante: experimenta. Cada prompt te ensena algo sobre como Seedance 2.0 interpreta las instrucciones. La comunidad en awesome-seedance comparte patrones de prompts exitosos y tecnicas innovadoras.

Listo para empezar a crear? Obtiene tu clave API gratuita de EvoLink y ejecuta todas las plantillas de esta guia. El futuro de la creacion de video es multimodal, y esta disponible hoy.

A continuacion: Domina el sistema de referencia @tag -> Guia multimodal | Tutorial de imagen a video | Aprende replicacion de movimiento de camara con ejemplos completos en Python

Ultima actualizacion: 19 de febrero de 2026 | Written by J, Growth Lead at EvoLink