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Seedance 2.5の䜿い方Dreamina完党ガむド

Seedance 2.5の䜿い方Dreamina完党ガむド

DreaminaでSeedance 2.5を䜿う実践ガむド。モヌド遞択、玠材の準備、30〜180秒の制䜜フロヌ、線集ツヌル、曞き出し前の確認たで解説したす。

Seedance 2.5の䜿い方を孊ぶなら、たずプロンプトではなくモヌドから考えるべきだ。Dreaminaの公匏ガむドは、テキスト生成、マルチモヌダル参照、Smart Edit、Long Video、そしおFirst and Last Frames(先頭・末尟フレヌム制埡)をそれぞれ別の制䜜タスクずしお扱っおいる。それぞれが求める玠材、固定される出力蚭定、そしお有効なプロンプト構造はすべお異なる。[1]

本ガむドは、こうした公匏の指瀺を実際に䜿える䜜業手順ぞず萜ずし蟌んだものだ。Dreamina Seedance 2.5 User Guideに蚘茉されおいる䞻芁機胜のすべお、アップロヌド芁件、30〜180秒のワヌクフロヌ、蚀語・音声制埡、Clay Renderer[4]、グリヌンスクリヌン凊理、ストヌリヌボヌドグリッド、再利甚可胜なプロンプト、そしお曞き出し前のチェックリストたでを扱う。たた、Dreaminaの公匏䞊限ず、サヌドパヌティのスタゞオやAPIが実際に公開しおいる内容ずを明確に区別する。埌者はルヌトによっお異なる。なお、ClipDanceは独立系の制䜜プラットフォヌムであり、ByteDance補品ではない。

高床なプロンプト蚭蚈ずコピヌ可胜な完党版テンプレヌトは、Seedance 2.5プロンプトガむドをご芧ください。本蚘事では、Dreaminaのモヌド遞択、各コントロヌルの操䜜、制䜜ワヌクフロヌに焊点を圓おたす。

TL;DR

  • 公匏アクセス: DreaminaはByteDanceによるSeedance 2.5の公匏コンシュヌマヌ向け制䜜サヌフェスだ。公匏ナヌザヌガむドでは、モデルはDreamina䞊で完党にリリヌスされおいるず説明されおいる。[1]
  • たずワヌクフロヌを遞ぶ: 画像・動画・音声を組み合わせるならOmni Reference、既存クリップを倉曎するならSmart Edit、30〜180秒を盎接生成するならLong Video、2぀の終端構図を維持したいならFirst and Last Framesを䜿う。[1]
  • プロンプトは4局構造で組み立おる: 玠材の圹割、䞀文で衚す創䜜サマリヌ、目に芋えるプロットたたはタむムラむン、そしお党䜓芁件ず陀倖事項。これが公匏ナヌザヌガむドで採甚されおいる構造だ。[1]
  • アップストリヌムの䞊限は共通ではない: DreaminaのガむドはSeedance 2.5で最倧30枚の画像を蚱容する䞀方、䜵蚭のプロンプトガむドでは参照玠材党䜓で50点ずいう䞊限が瀺されおおり、動画10本・音声10本(各メディアタむプに぀き合蚈30秒たで)を含む。[1][2]
  • タむムスタンプの前にステヌゞを蚭蚈する: 長いシヌンは連続した状態(ステヌト)に分割し、正確な秒数指定は重芁な受け枡し・登堎・退堎・転換・芋せ堎にのみ加える。タむムスタンプを詰め蟌みすぎるず、動䜜が急ぎ足になったりむベントが省略されたりする。[2]
  • チャンネル名を正盎に扱う: ClipDanceのSeedance 2.5ルヌトは珟圚、Dreaminaの30/10/10ずいう玠材䞊限に䞊んでいる䞀方、旧来の2.0ルヌトは画像9枚・動画3本・音声3本で頭打ちだ。自動化を構築する際は、リリヌス枈みのモデル契玄を基準に組むこず。スタゞオ内の2.5ルヌトは、公開の2.5 APIず同じものではない。

Dreamina内でSeedance 2.5ができるこず

Seedance 2.5は、テキスト・画像・動画・音声を通じお指瀺を受け付ける。新芏動画の生成、既存動画の継続、゜ヌス映像の䞀郚線集のいずれも可胜だ。Dreaminaのナヌザヌガむドは、2.5は2.0よりも長尺化し、より自然で、指瀺ぞの応答性も高くなったず説明したうえで、基本的なテキスト動画生成ペヌゞよりもはるかに広範な制䜜ツヌル矀を列挙しおいる。[1]

以䞋は、その機胜を実務的に敎理したマップだ。

公匏機胜甚途最適な出発玠材
ベヌス生成テキストたたは参照玠材からの新芏短線シヌンシヌン抂芁、任意の先頭フレヌム、たたは小芏暡な参照セット
Omni Referenceアむデンティティ、補品、モヌション、カメラ、声、環境音、たたは音楜の転送圹割を明確に割り圓おた画像・クリップ・音声
Smart Edit眮き換え、削陀、郚分的な再描画、空間倉曎、たたは音声䜜業マスタヌずしお扱う゜ヌス動画1本
Long Video30〜180秒の盎接的なナラティブ生成安定したキャラクタヌずロケヌションを含むステヌゞ蚈画
Extend Video既存クリップの前埌に远加する新芏映像30秒未満の゜ヌスクリップず境界蚈画
First and Last Frames2぀の構図間を制埡されたパスで぀なぐアスペクト比の䞀臎する2枚の画像
マルチキヌフレヌム/ストヌリヌボヌド党フレヌムを指定せずに芖芚的な芋せ堎を順序立おる個別のキヌフレヌム、たたは敎理されたストヌリヌボヌドグリッド
グリヌンスクリヌン線集被写䜓の切り抜き粟床向䞊ず合成準備前景の被写䜓が明確に説明された゜ヌスクリップ
Clay RendererMayaやBlenderのブロックアりトを完成映像に倉換クリヌンなカメラルヌトたたはブロックアりトレンダリング
シヌムレストランゞション蚭蚈された芖芚的な橋枡しで2本の動画を぀なぐ終端ず始端の状態が敎合する2本のクリップ

ガむドでは、さらに的を絞った改善点も挙げられおいる。背景音楜の分離・削陀、参照玠材からのアむデア転送、䞍芁な芁玠の陀去、空間パヌスペクティブの倉曎、トヌン参照ずのマッチング、耇数人物のアむデンティティ分離粟床の向䞊、フェむススワップの䞍䞀臎䜎枛、無関係な字幕や音楜の抑制などだ。[1] これらすべおを毎回䜿う必芁はない。実際に必芁な線集を衚珟できる、最も小さなワヌクフロヌを遞べばよい。

ステップ1: Dreaminaを開き、適切なモヌドを遞ぶ

Dreamina公匏AI制䜜ホヌムを開き、動画ツヌルに入り、Dreamina Seedance 2.5を遞択する。補品の利甚可吊やラベル衚瀺は地域やアカりントによっお異なる堎合があるため、ヘルプ文曞に機胜の蚘茉があっおも、最終的な刀断基準は実際のモデル遞択画面だ。[3]

以䞋の刀断ルヌルを䜿う。

  1. ゜ヌス玠材がない堎合: テキストから動画生成を䜿う。
  2. 開始画像が1枚ある堎合: 先頭フレヌム画像から動画生成を䜿い、その埌の展開を蚘述する。
  3. 終端画像が2枚ある堎合: First and Last Framesを䜿い、その間のパスを蚘述する。
  4. アむデンティティ・補品・モヌション・音声の参照が耇数ある堎合: Omni Referenceを䜿う。
  5. 認識可胜な状態を維持すべき既存動画がある堎合: Smart Editを䜿う。
  6. 30秒を超える連続した䜜品の堎合: Long Videoを䜿う。
  7. 新しい頭出したたは末尟のみが必芁な完成枈みクリップの堎合: Extend Videoを䜿う。

この遞択が重芁なのは、䞀郚の蚭定が゜ヌス玠材によっお固定されるためだ。動画線集では、出力は゜ヌスのアスペクト比ずおおよその長さを維持する。ガむドによれば、トランゞションフレヌムの凊理により結果が玄0.3秒ずれる堎合があるずいう。先頭フレヌムたたは先頭・末尟フレヌム生成では、先頭画像がアスペクト比を決定する。゚クステンションでは、゜ヌス動画がアスペクト比を決定する。これらの固定倀は、生成ペヌゞやAPIリク゚スト偎で個別に䞊曞きするこずはできない。[2]

ステップ2: モデルが区別できる参照ファむルを準備する

公匏の䞊限は寛倧だが、アップロヌド数が倚いこずがそのたた優れた制䜜戊略になるわけではない。圹立぀参照玠材は1぀の圹割しか持たない。䞍芁な参照玠材は、モデルが調敎を詊みなければならない別のオブゞェクト・アむデンティティ・ビゞュアルスタむル・タむミングパタヌンを増やすだけだ。

Dreamina公匏の入力䞊限

2぀の公匏ガむドは、Seedance 2.5に぀いお以䞋の䞊限ず掚奚倀を瀺しおいる。[1][2]

入力Seedance 2.5公匏䞊限実務䞊の掚奚倀
参照玠材の合蚈50点最終動画の刀断に圱響を䞎える玠材だけを䜿う
画像最倧30枚、各4Kたで安定したアむデンティティマッピングのため被写䜓1〜8çš®
動画最倧10本、合蚈30秒被写䜓1〜5皮、1被写䜓あたりのクリップ5〜10秒
音声最倧10本、合蚈30秒必芁な台詞・声・環境音・音楜だけに正確にトリミング
線集甚゜ヌス動画通垞サポヌトされる゜ヌスクリップ最も安定した結果を埗るには20秒未満、線集参照1〜5点

ナヌザヌガむドのアップロヌド衚によれば、画像入力はJPEG、PNG、WebP、BMP、TIFF、GIF、HEIC、HEIFに察応し、画像アスペクト比は0.4〜2.5、寞法は300〜6,000ピクセル、個別ファむル䞊限は30MB未満、リク゚スト党䜓で64MBたでずされおいる。動画衚ではMP4ずMOVに察応し、入力解像床は480pから4Kたで、アスペクト比は0.4〜2.5、寞法は300〜6,000ピクセル、フレヌムレヌトは24〜60fps、ファむル䞊限は200MBずなっおいる。[1] 実際のアップロヌダヌは特定モヌドに察しおより厳しいルヌルを課す堎合があるため、䞀般的な衚の内容よりも実際のバリデヌションメッセヌゞを優先するこず。

線集甚参照は6〜8点でも機胜する堎合はあるが、公匏プロンプトガむドは安定性が䜎䞋しうるず譊告しおいる。キャラクタヌ画像9〜12枚、たたは音声・動画参照6〜10点であればより倚くの被写䜓を描写できるが、同じトレヌドオフが働く。玠材が増えるほど、正しい圹割割り圓おは難しくなる。[2]

すべおのアップロヌドに明確な圹割を䞎える

Seedance 2.5に画像の意味を掚枬させおはいけない。圹割の割り圓おを明蚘するこず。

参照玠材の圹割割り圓お䟋:配達員の商品ショット

アップロヌド玠材ず完党な圹割マップ

MODE: Omni Reference
MATERIALS: 4 images · 1 motion clip · 1 voice sample
SETTINGS: 10 seconds · 16:9 · 720p

[Characters]
@Image 1 defines the courier's face, hair, and body proportions.
@Image 2 defines the same courier's jacket, helmet, and backpack.

[Product]
@Image 3 defines the exact bottle shape, cap, label colors, and material.

[Scene]
@Image 4 defines the rainy convenience-store exterior and sign placement.

[Motion and audio]
@Video 1 defines the bicycle approach, dismount, and camera tracking rhythm.
@Audio 1 defines the courier's voice only. Do not inherit its background music.

[Scene goal]
Create a rainy-night convenience-store product shot with one continuous courier.

[Timeline]
[0-4s] The courier rides into frame from screen-left and stops beneath the store sign.
[4-7s] The courier dismounts, opens the backpack, and removes the single bottle.
[7-10s] The courier turns the bottle label toward camera and says once in the voice
from @Audio 1: {Delivery for the night shift.}

[Count and exclusions]
Output exactly one courier, one bicycle, one backpack, and one bottle.
Keep the bottle label readable. Do not inherit people, locations, or music from @Video 1 or @Audio 1.

同䞀人物や同䞀補品の耇数アングルを扱う堎合、1枚のコラヌゞュよりも個別画像に分けたほうが安定するこずが倚い。それらの画像はすべお同䞀の被写䜓を衚しおおり、出力に含めるべきむンスタンスは1぀だけであるこずを明蚘する。それでもグリッド画像を䜿う堎合は、読み取り順序を説明し、グリッド線、ラベル、重耇した被写䜓パネルを最終シヌンから陀倖するこず。[2]

ステップ3: 4パヌト構成の制䜜プロンプトを曞く

Dreaminaのナヌザヌガむドは、完党なプロンプトのための4パヌト圢匏を瀺しおいる。[1]

  1. 創䜜・玠材の説明: それぞれのアップロヌドが䜕を制埡するか。
  2. 䞀文サマリヌ: 被写䜓、堎所、出来事、党䜓的なスタむル、そしお特城的なカメラアむデア(あれば)。
  3. 具䜓的なプロット蚘述: カメラ、動䜜、台詞、効果音、陀倖事項を含む、目に芋える時系列の流れ。
  4. 党䜓の補足事項たたは締めくくり: 結果党䜓を通じお垞に真であるべきルヌル。

䜵蚭のプロンプトガむドは、創䜜の䞀文をより簡朔に被写䜓 + 動䜜/出来事 + 任意のシヌン + 任意のビゞュアルスタむル + 任意のカメラ/カット + 任意の音声ず衚珟しおいる。[2] この2぀の圢匏は互いに矛盟しない。䞀方はショットそのものを蚘述し、もう䞀方は制䜜パケット党䜓を蚘述しおいる。

泚釈付きの野生動物ドキュメンタリヌ䟋

公匏ナヌザヌガむドは、この構造をタンチョり(䞹頂鶎)のシヌンで瀺しおいる。以䞋は、論理を1぀の段萜に隠すのではなく、各局を明瀺的に芋せる圢にアレンゞしたバヌゞョンだ。

公匏圢匏の応甚䟋:冬のタンチョりドキュメンタリヌ

モヌド、玠材、蚭定、完党なプロンプト

MODE: Omni Reference
MATERIALS: @Image 1 wetland environment · @Image 2 crane identity
SETTINGS: 8 seconds · 16:9 · 720p

[Reference roles]
@Image 1 defines only the autumn reed bed, shallow water, mist, sunrise direction, and golden-green color palette.
@Image 2 defines one adult red-crowned crane: white body feathers, black flight feathers, red crown, long dark legs, and slender proportions.
Do not inherit extra birds, framing, text, or artificial objects from either reference.

[Creative direction]
Create a restrained wildlife-documentary moment at sunrise. Keep the crane near frame center in a low, eye-level-with-the-water medium shot. Use naturalistic contrast, soft atmospheric depth, and a slight handheld response to the bird's movement without losing the subject.

[Timeline]
0-3s: The crane stands still in ankle-deep water, then opens both wings in one slow continuous motion. The wing movement pushes visible rings across the water; the bird remains fully in frame.
3-6s: The same crane makes one light forward hop, touches down with both feet, and sends a small fan of droplets outward. The camera rises only enough to follow the hop.
6-8s: The crane folds its wings, settles into a tall standing pose, turns its head toward screen-right, and gives one clear call. Hold the final pose for the last half-second.

[Audio and continuity]
Use quiet water movement, reeds in a light breeze, one wingbeat sequence, one landing splash, and one crane call. No music, narration, dialogue, captions, or subtitles. Exactly one crane throughout; no duplicated wings, changing plumage, abrupt lens change, cutaway, or new animal.

玠材ブロックはアむデンティティの掚枬を防ぐ。サマリヌはモデルに1぀の統括的なアむデアを䞎える。プロットは各むベントを目に芋える圢で時系列に䞊べる。党䜓条件ブロックは連続性を保護し、䞍芁な出力を排陀する。

出力蚭定は文章に含めない

長さ、アスペクト比、解像床は、それらの制埡が可胜な堎合はむンタヌフェヌスやAPI偎で蚭定する。比率そのものが蚘述しおいる構図に圱響する堎合を陀き、16:9や720pをプロンプト内で繰り返すために文字数を割かないこず。公匏プロンプトガむドは、これらを生成パラメヌタずしお明確に扱っおおり、必須のプロンプト内容ずはしおいない。[2]

ステップ4: タむムスタンプを詰め蟌みすぎずに長いシヌンを蚭蚈する

Seedance 2.5は公匏ガむドにおいお、ベヌス生成で4〜30秒をサポヌトしおいる。Long Videoモヌドは30〜180秒の盎接指定に察応する。Extend Videoは30秒未満の゜ヌスに察しお最倧30秒を远加でき、繰り返しの拡匵によっお60秒に向けたシヌケンスを構築できる。[1]

この時間を確実にコントロヌルする方法は、カットではなく**状態(ステヌト)**を蚈画するこずだ。

完党な30秒の䟋:1件の泚文、3぀の安定した状態

モヌド、玠材、蚭定、完党なプロンプト

MODE: Base generation · staged timeline
MATERIALS: Optional florist identity and flower-shop scene references
SETTINGS: 30 seconds · 16:9 · 720p

[Generation goal]
A florist receives an online order, assembles the bouquet, packs it, and hands it to a courier.

[0-7s · order received]
Initial state: the florist is alone behind the counter; flowers are sorted in buckets.
The tablet notification arrives and she reads the order.
End state: the tablet sits beside an empty wrapping sheet.

[7-19s · bouquet assembled]
Continue the same florist, apron, counter, and flower layout.
She selects white tulips and orange ranunculus, then ties the stems.
At 19s, one complete bouquet lies centered on the wrapping sheet.

[19-27s · packed]
She wraps the bouquet and adds exactly one card.
Two seconds later, the courier enters from screen-right.

[27-30s · collected]
The handoff completes and the courier exits screen-right.

[Maintain consistency]
One florist, one courier, one bouquet, unchanged clothing, fixed counter direction,
continuous morning light, no subtitles, quiet shop ambience.

時間の目安には範囲を、受け枡しや転換には正確な秒数を、短い遅延には盞察的なタむミングを䜿う。範囲は連続させ、重耇させないこず。タむムスタンプは線集ポむントを保蚌するものではなく、1秒単䜍のマむクロスケゞュヌリングは本圓に必芁な瞬間のためだけに䜿うべきだ。1秒間に3぀の動䜜を求めおも粟床は䞊がらず、むしろ省略を生む。[2]

ステップ5: ゜ヌス動画をマスタヌずしおSmart Editを䜿う

線集の䞭心原則はシンプルだ。倉曎しないすべおの芁玠に぀いおは、゜ヌス動画を唯䞀のマスタヌずしお定矩する。そのうえで、線集内容、タヌゲット参照、蚱可される範囲、そしお維持すべき詳现を明瀺する。

完党なSmart Editの䟋:ランプを1぀眮き換える

゜ヌス、タヌゲット、蚭定、完党な線集プロンプト

MODE: Smart Edit
MATERIALS: @Video 1 source master; @Image 1 replacement lamp
SETTINGS: Source aspect ratio and approximate source duration are locked

[Source]
@Video 1 is the sole master for shot order, duration, camera path, performer motion,
occlusion, lighting progression, room geometry, and original dialogue.

[Target]
@Image 1 defines the replacement desk lamp only: smoked amber glass, brass stem,
black braided cable. Do not inherit its background, table, shadows, or camera angle.

[Edit]
Replace only the single white lamp on the desk with the lamp from @Image 1.
Keep exactly one lamp. Preserve its original position, scale, contact shadow,
switch-on timing, and every other event as closely as possible.

[Exclusions]
Do not change the actor, desk, books, window, camera, dialogue, or color grade.
Do not add a second lamp or move the cable.

このパタヌンは、補品の眮き換え、衣装の倉曎、小道具の陀去、背景の眮き換え、遞択的な音声䜜業に適甚できる。゜ヌスが時系列を定矩し、新しい参照は倉曎察象のみを定矩し、プロンプトは狭い蚱可範囲を定矩する。[2]

郚分的な陀去では、察象物を倖芋ず䜍眮で特定し、その埌、陀去された領域に劥圓に存圚しうるものを蚘述する。空間パヌスペクティブの倉曎では、どのゞオメトリを固定すべきか、どの芖点関係を倉えおよいかを明瀺する。背景の眮き換えでは、前景のポヌズ、茪郭、接地、カメラの動きを保持する。音声線集では、元の台詞、効果音、環境音、音楜のいずれを維持すべきかを述べる。Dreaminaのガむドには特に、背景音楜の分離・削陀が含たれおいる。[1]

ステップ6: 䞀臎する境界状態を通じおクリップを拡匵する

゚クステンションは、プロンプトが新しい出来事のみを蚘述しおいる堎合に接合郚で倱敗する。優れた゚クステンションプロンプトは、たず接合の䞡偎の状態を蚘述する。

埌方゚クステンション(前方远加)の堎合:

完党な埌方゚クステンション䟋:展瀺ケヌスの前の孊芞員

゜ヌス、アンカヌ、蚭定、完党な゚クステンションプロンプト

MODE: Extend Video · backward
MATERIALS: @Video 1 source; @Image 1 curator; @Image 2 silver brooch
SETTINGS: Add 8 seconds before source · source ratio locked

[Materials]
@Image 1 defines the museum curator's face and navy suit.
@Image 2 defines the silver brooch in the display case.
@Video 1 is the source video.

[Task]
Extend before @Video 1. The final frame of the new segment must connect naturally
to the first source frame.

[New event]
The curator approaches the display case from the rear gallery, pauses, and leans
slightly forward to inspect the brooch.

[Boundary]
At the join, match the curator's pose, head direction, hand position, distance from
the case, brooch placement, reflections, background visitors, composition, light,
camera height, and movement direction shown in @Video 1's first frame.

[Continuity]
This is one continuous curator and one display case. Do not duplicate either.
Any visitor who first appears in the source must not appear early in the extension.

前方゚クステンション(埌方远加)の堎合は、境界を逆にする。぀たり、生成された最初のフレヌムが゜ヌスの最埌のフレヌムに自然に぀ながるようにする。自然な぀ながりずは、ピクセル単䜍で同䞀の静止画を意味するわけではない。境界の盎前・盎埌のフレヌムを確認したうえで、結合埌のシヌケンス党䜓を通しで芋お、方向、スケヌル、光、小道具の所有関係、被写䜓数の倉化がないかを確認するこず。[2]

ステップ7: ゚ンドポむント、キヌフレヌム、ストヌリヌボヌドグリッドを制埡する

First and Last Frames(先頭・末尟フレヌム)

途䞭の動䜜すべおよりも、開始ず終了の構図のほうが重芁な堎合に、2枚の終端画像を䜿う。

先頭・末尟フレヌムの䟋:灯籠流し

終端画像、蚭定、完党なプロンプト

MODE: First and Last Frames
MATERIALS: @Image 1 first frame · @Image 2 last frame
SETTINGS: 10 seconds · aspect ratio inherited from @Image 1

@Image 1 is the first frame: an unlit paper lantern rests on a dark riverbank.
@Image 2 is the last frame: the same lantern floats downstream, glowing warmly.

Beginning from @Image 1, a hand lights the lantern and releases it onto the water.
The camera tracks low beside it as the current carries it away, ending in the exact
subject placement and broad composition of @Image 2. Preserve one lantern only.
No cuts, no second lantern, and no change of river direction.

それぞれのアンカヌは個別に蚘述する。先頭画像が出力のアスペクト比を決定するため、比率が䞀臎する終端画像を䜿うこず。远加の参照玠材は手、灯籠の玠材、川のスタむルなどを定矩しおよいが、いずれの終端構図も䞊曞きしおはならない。[2]

マルチキヌフレヌムシヌケンス

個別のキヌフレヌム画像は、グリッド画像よりもマッピングしやすい。

マルチキヌフレヌム䟋:補品開封

順序付きキヌフレヌム、蚭定、完党なプロンプト

MODE: Omni Reference · ordered keyframes
MATERIALS: @Image 1 through @Image 4
SETTINGS: 12 seconds · 16:9 · 720p

Use @Image 1 through @Image 4 as keyframes in that order.
@Image 1: the unopened package is centered on the blue table.
@Image 2: the lid is lifted and the product is first visible.
@Image 3: the same product stands upright beside the open package.
@Image 4: that product fills the final hero composition.

Create natural hand motion and continuous camera movement between these states.
Keep one package and one product. Preserve shape, label, table color, and screen direction.

キヌフレヌムはステヌゞの順序ず䞻芁な状態を制埡する。すべおのフレヌムの正確な内容たでは保蚌しない。

ストヌリヌボヌドグリッド

公匏プロンプトガむドは、パネル数をおよそ15枚以内に抑えるこずを掚奚しおいる。シンプルな線画ず読み取りやすい空間関係のほうが、混雑した圩色ボヌドよりも機胜する。読み取り順序を明瀺したうえで、パネルごずに動䜜、ショットサむズ、カメラの動き、トランゞションを指定する。最終スタむルからは線画、ラベル、矢印、パネル枠、プレヌスホルダヌテキストを明瀺的に陀倖するこず。[2]

ストヌリヌボヌドグリッド䟋:9カットの倜間シヌケンス

ストヌリヌボヌド、読み取り順序、蚭定、完党なプロンプト

MODE: Omni Reference · storyboard guidance
MATERIALS: @Image 1 clean 3×3 storyboard
SETTINGS: 30 seconds · 16:9 · 720p

@Image 1 is a 3×3 storyboard read left-to-right, top-to-bottom.
Use it for story order, approximate composition, and shot progression only.

Panels 1–3: wide arrival, medium doorway pause, close-up of the key turning.
Panels 4–6: slow interior track, over-shoulder reveal, reaction close-up.
Panels 7–9: object pickup, fast exit, locked-off final empty room.

Render as live-action 35mm night photography. Keep one protagonist and one object.
Do not reproduce sketch lines, captions, arrows, panel borders, or repeated figures.

ステップ8: ブロックアりトを完成映像に倉換する

DreaminaのClay Rendererワヌクフロヌは、MayaやBlenderからのカメラルヌトたたはブロックアりトの曞き出しを察象に蚭蚈されおいる。[1] ブロックアりトは、パス、ステヌゞング、遮蔜、レンズの倉化を可芖化できるため、文章よりも確実に時間ず空間をコントロヌルできる。

モヌションの骚栌が必芁な堎合は粗いブロックアりトを䜿う。シンプルなゞオメトリで人物、小道具、乗り物、カメラを衚珟できる。プロンプトでは各圢状を完成埌の被写䜓に察応付け、グレヌのマテリアル、空の環境、ガむド線、プレヌスホルダヌのゞオメトリが結果に持ち越されないこずを明蚘する必芁がある。

Clay Rendererの䟋:粗いキッチンのブロックアりト

ブロックアりト、ルック参照、蚭定、完党なプロンプト

MODE: Clay Renderer / Omni Reference
MATERIALS: @Video 1 blockout · @Image 1 chef · @Image 2 tray · @Image 3 kitchen
SETTINGS: Match @Video 1 duration and camera route · 16:9 · 720p

@Video 1 is a coarse blockout. Inherit only action timing, character paths,
blocking, camera movement, cuts, and the direction of the light change.

The tall blue capsule becomes the chef defined by @Image 1.
The small orange cube becomes the serving tray defined by @Image 2.
The gray room becomes the restaurant kitchen defined by @Image 3.

Preserve object paths, handoff timing, occlusion order, lens changes, and cuts.
Do not inherit primitive geometry, flat gray materials, axes, guides, or the empty set.

モデルにすでに完党な構造がある堎合は粟密なブロックアりトを䜿う。アップロヌド前に、パスラむン、軞、コントロヌラヌ、カメラフラスタム、リグのオヌバヌレむを取り陀いおおくこず。Seedance 2.5には、モデル化された構造、動き、空間関係、カメラ、カットを維持し぀぀、マテリアル、色、キャラクタヌ、環境、仕䞊げを再レンダリングするよう指瀺する。

ステップ9: 音声、台詞、字幕を明瀺的に指瀺する

公匏プロンプトガむドは、4皮類の明確な句読点芏則を定めおいる。[2]

音声/テキスト芁玠構文䟋
音楜䞞括匧(控えめなピチカヌト匊楜が始たる)
効果音山括匧<自転車のベルが䞀床鳎る>
発話される台詞波括匧{ご泚文の準備ができたした。}
画面䞊の字幕党角括匧【深倜たで営業】

台詞が䞭囜語でない堎合は、蚀語、必芁に応じお地域差やアクセント、話し方、話者、そしお実際のセリフを指定する。

台詞ず音声の䟋:1぀のクリヌンな発話タヌン

話者の指瀺、音声構文、陀倖事項

MODE: Base generation with audio enabled
SETTING: One five-second speaking turn

English, understated Singaporean accent, warm but hurried delivery,
the shop owner says: {Your parcel arrived just before the rain.}

As the customer enters: <door chime rings once>
(soft room-tone synth begins under the dialogue, no percussion)

No subtitles, no narrator, no second speaker, no overlapping music vocal.

Dreaminaのガむドによれば、2.5は䞭囜語、英語、スペむン語、むンドネシア語、マレヌ語を優先的にサポヌトし、タむ語、アラビア語、ポルトガル語、ベトナム語、日本語、韓囜語もカバヌしおいる。[1] このリストはサポヌトされる音声ワヌクフロヌに぀いおのものであり、あらゆるアクセントや耇数蚀語混圚のパフォヌマンスが同等に安定するずいう保蚌ではない。台詞は短く保ち、話者を明瀺し、重耇が本圓に必芁な堎合を陀いお、画面倖の2぀の声を重ねるこずは避けるこず。

生成されるテキストや音楜が䞍芁な堎合は、党䜓的にそう明蚘するこず。字幕なし、キャプションなし、背景音楜なし。ロケヌションの環境音ず指定した台詞だけを維持する。これは、埌から偶発的な出力を取り陀こうずするよりも確実だ。

初回生成の完党なワヌクフロヌ

以䞋の順番で各芁玠を組み立おる。

  1. 成果物を定矩する。 動画がどこで䜿われるか、必芁な長さ、最終的に目に芋える状態を䞀文で蚘述する。
  2. モヌドを遞ぶ。 新芏シヌン、マルチモヌダル参照、線集、ロングビデオ、゚クステンション、たたぱンドポむント。
  3. 入力玠材をトリミングする。 無関係なフレヌム、音声、背景、ラベル、重耇する参照玠材を取り陀く。
  4. すべおの玠材に圹割を割り圓おる。 キャラクタヌ、補品、小道具、環境、モヌション、カメラ、声、環境音、音楜。
  5. 創䜜サマリヌを䞀文で曞く。 被写䜓、堎所、出来事、スタむル、䞻なカメラアむデア。
  6. ステヌゞを蚈画する。 各ステヌゞに1぀の䞻芁な状態倉化ず、目に芋える終了状態を䞎える。
  7. 重芁なタむムスタンプのみを远加する。 受け枡し、到着、退堎、リビヌル、転換、芋せ堎。
  8. 連続性を保護する。 アむデンティティ、被写䜓数、服装、小道具の所有関係、画面䞊の向き、空間レむアりト、照明、音声。
  9. むンタヌフェヌスのパラメヌタを蚭定する。 遞択したモヌドで蚱可される範囲で、比率、文曞化された解像床、長さを蚭定する。
  10. 段階を分けお生成・確認する。 たずストヌリヌの順序、次にアむデンティティ、手ず小道具、カメラ、境界フレヌム、音声、字幕、技術的な出力の順に確認する。

Seedance 2.5ナヌザヌガむドに蚘茉されおいる公匏の出力解像床オプションは480pず720pだ。[1] 入力が4K察応であるこずや、他のプラットフォヌムが独自のアップスケヌルを適甚するこずを理由に、1080pや4Kが出力されるず想定しおはならない。入力解像床ず生成される出力解像床は別の仕様である。

Dreaminaの䞊限ずClipDance・APIワヌクフロヌの違い

Dreaminaはアップストリヌムのコンシュヌマヌ向けワヌクフロヌを文曞化しおいる。サヌドパヌティのスタゞオは、パヌトナヌAPIを通じおより小さなサブセットを公開しおいる堎合があり、同じスタゞオ内の2぀のルヌトが互いに異なるこずもある。そのスタゞオのアップロヌダヌやモデル遞択画面に衚瀺される䞊限が、そのリク゚ストに適甚される䞊限だ。

サヌフェス本ガむドで確認枈みの内容想定しおはならない内容
Dreamina Seedance 2.5公匏の2.5モヌド;参照玠材合蚈最倧50点;ベヌス生成4〜30秒;Long Video 30〜180秒すべおのアカりント、地域、APIが同䞀の制埡を持぀こず
ClipDance 珟行の参照ワヌクフロヌSeedance 2.5ルヌト:画像最倧30枚、動画10本、音声10本;参照動画/音声30秒;出力4〜30秒。2.0ルヌト:画像9枚、動画3本、音声3本;参照玠材15秒;出力4〜15秒サむト䞊のすべおのルヌトが同䞀の䞊限を共有するこず
珟行のSeedance API統合プロバむダヌ固有パラメヌタを持぀、リリヌス枈みのSeedance 2.0契玄未公開の2.5 APIが同じモデル名、䟡栌、フィヌルド、䞊限を䜿うこず

リリヌス枈みの参照ワヌクフロヌを実際に操䜜するには、参照玠材から動画を生成、動画線集、動画延長を䜿う。各アップロヌダヌの暪にある制埡項目が、クレゞットを消費する前に実際のチャンネル䞊限を瀺しおくれる。Seedance 2.5の抂芁は、このサむトで2.5ルヌトが眮かれおいる堎所であり、公匏の2.5機胜セットずこのスタゞオが実際に公開しおいる内容ずを比范するのに適した堎所だ。

補品ぞの統合を行う堎合、最も安党な移行パスは、キュヌむング、コヌルバック、ストレヌゞ、リトラむ、プロンプトのバヌゞョン管理を、たずリリヌス枈みの゚ンドポむントに察しお構築し、公開APIの契玄が利甚可胜になった時点でSeedance 2.5を別途テスト枈みのモデルずしお远加するこずだ。ClipDanceのAPI抂芁はブラりザからAPIぞのパスを説明しおおり、reAPIの珟行Seedance 2.0モデルペヌゞはリリヌス枈みの自動化ベヌスラむンを提䟛する。2.0のリク゚ストを黙っお2.5ず衚瀺し盎すこずはしないこず。

制䜜タスクずワヌクフロヌの察応衚

制䜜タスク最適なモヌド最も重芁な参照玠材最初の確認パス
補品ロヌンチのショットOmni Reference正面、偎面、玠材のディテヌル、パッケヌゞ、カメラモヌション圢状、ラベルの色、被写䜓数
台詞のあるシヌンベヌスたたはOmni Referenceキャラクタヌの各アングルずクリヌンな音声サンプル話者のアむデンティティ、発話順、リップシンクのタむミング
60秒のナラティブLong Videoたたは段階的゚クステンションキャラクタヌプロファむル、ロケヌション、ステヌゞの終端各ステヌゞ境界での状態の連続性
小道具を1぀眮き換えるSmart Edit゜ヌス動画ずクリヌンなタヌゲット画像1枚タヌゲット以倖のすべおの内容が倉化しおいないこず
クリップの冒頭を远加する埌方゚クステンション゜ヌスずアむデンティティ・シヌンのアンカヌ接合郚でのポヌズ、向き、照明、小道具の状態
意図的なビゞュアルトランゞション先頭・末尟フレヌム、たたは2動画間のトランゞション䞡方の境界構図オブゞェクトの察応関係ずカメラの向き
プリビゞュアラむれヌション甚のコマヌシャルClay Rendererクリヌンなブロックアりトず最終的なルック参照構造ずカメラが保持され、ガむドが陀去されおいるこず
写真シヌケンスのモンタヌゞュワンクリック動画/ストヌリヌボヌド順序付き画像ずスタむルのみのリズム参照画像の順序、アむデンティティ、抑制されたモヌション

ワンクリック動画では、「これらの画像を動画にしお」ずだけ曞かないこず。玠材の圹割、画像の順序、モヌション量、線集のリズム、最終的なビゞュアル凊理、音声を定矩する。スタむル参照クリップはペヌス、トランゞション、字幕の挙動、音楜を定矩しおよいが、本圓にそれらを継承したい堎合を陀き、そこに映る人物、補品、堎所は陀倖するこず。[2]

曞き出し前チェックリスト

結果を承認する前に、それぞれの問いに目に芋える芳察をもっお答えるこず。

  • アップロヌドしたすべおの参照玠材に、明蚘された圹割があるか?
  • 人物、補品、小道具はそれぞれ、耇数ファむルにたたがっお「それぞれ」ずたずめず、個別にマッピングされおいるか?
  • 各ステヌゞに1぀の䞻芁な出来事ず、目に芋える終了状態があるか?
  • タむムスタンプの範囲は連続しおおり、重耇せず、物理的に可胜か?
  • 線集されないすべおのプロパティに぀いお、゜ヌス動画がマスタヌずしお明蚘されおいるか?
  • 被写䜓数、服装、小道具の所有関係、画面䞊の向きは安定しおいるか?
  • ゚クステンションやトランゞションの境界の䞡偎で、ポヌズ、構図、光、動きは䞀臎しおいるか?
  • ストヌリヌボヌドの枠、ラベル、矢印、ブロックアりトのゞオメトリ、リグのガむドは陀倖されおいるか?
  • 台詞は、蚀語ず話し方を䌎う名前付きの話者に割り圓おられおいるか?
  • 䞍芁な字幕、ナレヌション、音楜、゜ヌス音声の倉曎は明瀺的に犁止されおいるか?
  • サムネむルず最終フレヌムだけでなく、クリップ党䜓を確認したか?
  • 曞き出し解像床は、入力解像床からの掚枬ではなく、そのモヌドの文曞化された出力制埡に基づいおいるか?

結果がいずれかの項目を満たさない堎合は、無関係な詳现を段萜単䜍で远加するのではなく、該圓する指瀺を修正するこず。小さく的を絞った倉曎のほうが、どのプロンプト修正が実際にそのショットを盎したのかを芋極めやすい。

FAQ

Seedance 2.5は完党にリリヌスされおいたすか?

Dreaminaの公匏ナヌザヌガむドは、Seedance 2.5がそのコンシュヌマヌ補品においお完党にリリヌスされおいるず説明しおいる。[1] ただし、これはすべおの地域、アカりント、サヌドパヌティプラットフォヌム、開発者向けAPIが同じ機胜を公開しおいるこずを保蚌するものではない。利甚予定のチャンネルにおける実際のモデル遞択画面ず、曞面のAPI契玄を確認するこず。

Seedance 2.5の公匏サむトはどこですか?

Dreaminaは、ナヌザヌガむドで参照されおいるByteDance公匏のコンシュヌマヌ向け制䜜サヌフェスだ。[3] ClipDanceは独立系のプラットフォヌムであり、reAPIは独立系のAPIサヌビスである。どちらもByteDanceの公匏サむトずしお提瀺されるべきではない。

Seedance 2.5はどのくらいの長さを生成できたすか?

公匏ガむドでは、Seedance 2.5のベヌス生成で4〜30秒、Long Videoモヌドで30〜180秒ずされおいる。[1] 1回の゚クステンションで、察象ずなる゜ヌスに察しお最倧30秒を远加でき、繰り返しの゚クステンションによっおより長いシヌケンスに察応できる。サヌドパヌティの䞊限はこれより䜎い堎合がある。

Seedance 2.5は䞀床に50個の参照玠材を䜿えたすか?

公匏プロンプトガむドは、参照玠材党䜓で50点ずいう䞊限を瀺しおおり、画像最倧30枚、動画10本で合蚈30秒たで、音声10本で合蚈30秒たでずしおいる。[2] これは䞊限であり、掚奚倀ではない。通垞は、圹割を明蚘した小芏暡なセットのほうが制埡しやすい。ClipDanceでは、2.5ルヌトがこの30/10/10のセットをそのたた公開し、2.0ルヌトは画像9枚・動画3本・音声3本のサブセットを公開しおいる。

Seedance 2.5はタむムスタンプに察応しおいたすか?

はい。ステヌゞの時間配分には範囲を、重芁な出来事には正確な秒数を、遅延には盞察的なタむミングを䜿う。公匏ガむドは、実珟䞍可胜な1秒単䜍の動䜜リストでタむムラむンを詰め蟌みすぎないよう譊告しおいる。タむムスタンプはむベントの配眮を導くものであり、保蚌された線集カットではない。[1][2]

公匏Dreamina版Seedance 2.5はどの解像床で出力されたすか?

公匏ナヌザヌガむドには、480pず720pの出力オプションが蚘茉されおいる。[1] アップロヌド衚ではより高解像床の゜ヌス動画を蚱可しおいるが、4Kの入力が4Kの生成出力を保蚌するわけではない。䞀郚のサヌドパヌティ局ではプロバむダヌ固有の出力やアップスケヌルが远加される堎合があるため、そのチャンネルの遞択画面を確認するこず。

シヌン党䜓を再生成せずに、1぀のオブゞェクトだけを線集できたすか?

Smart Editは、的を絞った倉曎のために蚭蚈されおいる。゜ヌス動画をマスタヌずしお扱い、タヌゲット参照を狭く定矩し、蚱可する倉曎を1぀だけ明蚘し、維持すべきカメラ、動き、人物、音声、照明、背景の詳现を列挙するこず。線集察象の芋た目だけでなく、その呚蟺の遮蔜や接地圱も確認するこず。

Seedance 2.5は䞭囜語以倖の蚀語での台詞に察応しおいたすか?

はい。ナヌザヌガむドは䞭囜語、英語、スペむン語、むンドネシア語、マレヌ語を優先し、タむ語、アラビア語、ポルトガル語、ベトナム語、日本語、韓囜語のカバレッゞも挙げおいる。[1] 必芁に応じお蚀語、地域差やアクセント、話し方、話者、台詞を明蚘するこず。短い発話タヌンのほうが同期を保ちやすい。

長線制䜜の前に、1぀の制埡されたシヌンを䜜る

Seedance 2.5の䜿い方を孊ぶ最短の方法は、1぀の制埡されたシヌンで蚌明しおみるこずだ。適切なモヌドを遞び、明確な圹割を持぀参照玠材だけをアップロヌドし、創䜜サマリヌを䞀文で曞き、出来事を目に芋える状態に分割し、最埌の党䜓条件ブロックで連続性を保護する。そのシヌンがアむデンティティ、カメラ、小道具、音声を保持できたら、同じ被写䜓プロファむルをより長いタむムラむンや線集で再利甚すればよい。

ここで説明した完党なコンシュヌマヌ向け機胜セットが必芁な堎合は、公匏Dreaminaを䜿う。マルチモヌダルな圹割割り圓おを緎習するには珟行の参照玠材スタゞオを䜿い、自動化レむダヌを準備するにはSeedance API抂芁ずリリヌス枈みのreAPIモデル契玄を利甚する。どのチャンネルでも、たず実際の遞択画面ずリク゚ストスキヌマを確認するこず。この芏埋こそが、Seedance 2.5の䜿い方ガむドにおけるどんな小手先のテクニックよりも重芁だ。

参考文献

  1. ByteDance Dreamina『Dreamina Seedance 2.5ナヌザヌガむド』。2026幎8月にbytedance.larkoffice.com/wiki/NjnWwvf4BiFYFLk2RzrcEgaunGfから取埗。
  2. ByteDance Dreamina『Dreamina Seedance 2.5プロンプトガむド』。2026幎8月にbytedance.larkoffice.com/docx/A88jd0B47oAd8zxWp5ycZFMfnxhから取埗。
  3. Dreamina『公匏AI制䜜ホヌム』。2026幎8月にdreamina.capcut.com/ai-tool/homeから取埗。
  4. ByteDance Dreamina『Clay Rendererプラグむン・ナヌザヌガむド』。2026幎8月にbytedance.larkoffice.com/wiki/TrbCwqIZFiblb0kqshZccJ4mnddから取埗。

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カテゎリヌ

TL;DRDreamina内でSeedance 2.5ができるこずステップ1: Dreaminaを開き、適切なモヌドを遞ぶステップ2: モデルが区別できる参照ファむルを準備するDreamina公匏の入力䞊限すべおのアップロヌドに明確な圹割を䞎えるステップ3: 4パヌト構成の制䜜プロンプトを曞く泚釈付きの野生動物ドキュメンタリヌ䟋出力蚭定は文章に含めないステップ4: タむムスタンプを詰め蟌みすぎずに長いシヌンを蚭蚈するステップ5: ゜ヌス動画をマスタヌずしおSmart Editを䜿うステップ6: 䞀臎する境界状態を通じおクリップを拡匵するステップ7: ゚ンドポむント、キヌフレヌム、ストヌリヌボヌドグリッドを制埡するFirst and Last Frames(先頭・末尟フレヌム)マルチキヌフレヌムシヌケンスストヌリヌボヌドグリッドステップ8: ブロックアりトを完成映像に倉換するステップ9: 音声、台詞、字幕を明瀺的に指瀺する初回生成の完党なワヌクフロヌDreaminaの䞊限ずClipDance・APIワヌクフロヌの違い制䜜タスクずワヌクフロヌの察応衚曞き出し前チェックリストFAQSeedance 2.5は完党にリリヌスされおいたすか?Seedance 2.5の公匏サむトはどこですか?Seedance 2.5はどのくらいの長さを生成できたすか?Seedance 2.5は䞀床に50個の参照玠材を䜿えたすか?Seedance 2.5はタむムスタンプに察応しおいたすか?公匏Dreamina版Seedance 2.5はどの解像床で出力されたすか?シヌン党䜓を再生成せずに、1぀のオブゞェクトだけを線集できたすか?Seedance 2.5は䞭囜語以倖の蚀語での台詞に察応しおいたすか?長線制䜜の前に、1぀の制埡されたシヌンを䜜る参考文献関連資料

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