Seedance 2.0 텍스트 동영상 생성 API

Seedance 2.0이란

ByteDance의 멀티모달 AI 영상 생성 모델

Seedance 2.0은 ByteDance Seed 팀이 2026년 2월 12일 공식 출시한 AI 영상 생성 모델입니다. 우리는 이를 영화, 광고, 숏폼 영상 제작을 위한 멀티모달 오디오 및 영상 생성 모델로 봅니다. 기존 텍스트 영상 생성 도구와 비교하면 Seedance 2.0은 움직임, 카메라 연출, 소리, 참조 자료를 함께 이해하는 데 더 중점을 두며, 사용자가 자연어로 영상 제작 과정을 제어할 수 있게 합니다.

동기화된 오디오와 영상 생성은 이미 Seedance 1.5 Pro의 중요한 기능이었습니다. Seedance 2.0에서는 ByteDance가 통합 멀티모달 오디오·영상 공동 생성 아키텍처를 추가로 채택해 텍스트, 이미지, 영상, 오디오를 하나의 창작 흐름에 담았습니다.

Seedance 2.0의 가장 큰 변화는 단순한 화질 향상이 아니라 사용자가 감독처럼 작업할 수 있다는 점이라고 생각합니다. 예를 들어 상품 광고를 만들 때 상품 이미지, 인물 디자인, 카메라 참조, 배경음악을 함께 제공하고 프롬프트에서 관계를 설명할 수 있습니다. 글 하나만으로 모델이 즉흥적으로 만들도록 맡기는 방식이 아닙니다.

텍스트, 이미지, 영상, 오디오 참조를 혼합할 수 있는 창작 모델

Seedance 2.0은 텍스트 영상 생성, 이미지 영상 생성, 참조 기반 영상 생성 등의 방식을 지원합니다. 공식 발표된 멀티모달 참조 기능은 이미지 최대 9장, 영상 3개, 오디오 클립 3개를 지원하며 프롬프트에서 각 자료의 용도를 지정할 수 있습니다.

이 참조 체계는 AI 영상 제작의 흔한 문제, 즉 인물 일관성을 유지하는 방법, 카메라를 의도대로 움직이는 방법, 생성 결과를 정해진 시각 스타일에 가깝게 만드는 방법을 해결하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 15초 브랜드 광고를 준비한다면 상품 이미지로 피사체 외형을, 장면 이미지로 배경을, 참조 영상으로 카메라 움직임을 정하고, 오디오 참조로 전체 리듬을 제어할 수 있습니다.

특히 브랜드 에셋, 인물 디자인, 스토리보드를 이미 가진 제작자에게는 이 방식이 아주 긴 프롬프트를 반복해서 수정하는 것보다 관리하기 쉽다고 생각합니다.

네이티브 오디오를 함께 생성하는 4~15초 영상 지원 모델

공식 기술 보고서에 따르면 Seedance 2.0은 4~15초 오디오·영상 콘텐츠를 직접 생성하며, 네이티브 출력 해상도에는 480p와 720p가 포함됩니다.

영상과 함께 인물 대사, 환경음, 동작 효과음, 배경음악을 생성할 수 있고, 스테레오 오디오로 영상의 몰입감을 높입니다.

이는 숏폼 제작자에게 가치 있다고 생각합니다. 과거에는 완성된 영상 클립 하나를 만들려면 영상 생성, 음성 합성, 효과음, 후반 작업의 동기화가 별도 단계로 필요할 수 있었습니다. 이제 단순한 일부 장면은 한 번의 생성으로 완성된 오디오·영상 클립을 만들 수 있습니다.

RequestBeam의 Seedance 2.0 온라인 도구와 API

RequestBeam을 통해 사용자가 모델을 평가하기 위해 완전한 영상 생성 시스템부터 구축하지 않고도 실제 상황에서 Seedance 2.0의 기능을 더 빨리 이해하도록 돕고자 합니다.

RequestBeam에 로그인하고 API Key를 생성한 뒤 소액을 충전하면 온라인 도구로 모델을 시험할 수 있습니다. 먼저 API 연동 코드를 작성하거나 단기 테스트용 고정 요금제를 구매할 필요는 없습니다.

여러 영상 생성 모델을 비교하는 개발자에게 이 접근은 초기 테스트 비용을 줄일 수 있다고 생각합니다. 실제 프롬프트와 참조 자료 묶음을 준비하고 온라인 도구에서 Seedance 2.0이 요구에 맞는지 확인한 뒤, API로 실제 제품에 통합할지 결정할 수 있습니다.

지속적으로 사용할 때도 여러 서비스 플랫폼의 계정을 유지하는 작업을 줄이도록 RequestBeam에서 사용 가능한 모델을 중앙 관리하기를 권장합니다.

Seedance 2.0의 핵심 기능과 강점

멀티모달 참조: 인물, 상품, 시각 스타일의 일관성 유지

멀티모달 참조는 Seedance 2.0에서 가장 주목할 기능 중 하나라고 생각합니다. 인물 이미지, 상품 에셋, 장면 이미지, 기존 영상을 조합하면 텍스트만 있는 프롬프트보다 명확한 창작 제약을 모델에 전달할 수 있습니다.

고객이 공유한 일부 사례에서 사용자는 Seedance 2.0이 개별 영상 클립 내부의 인물 일관성을 눈에 띄게 개선해 움직임, 의상, 얼굴 특징을 꽤 자연스럽게 유지한다고 평가했습니다. 다만 독립적으로 생성한 여러 클립에 같은 인물이 등장해야 할 때는 얼굴 구조, 헤어스타일, 의상 세부 사항이 여전히 바뀔 수 있습니다. 일부 고객은 인물 설명을 글로 반복하는 것보다 매 생성 작업에 동일한 고품질 인물 참조 이미지를 재사용하는 것이 보통 더 효과적이라고 전했습니다.

숏폼 시리즈, 가상 인물 이야기, 브랜드 광고를 만드는 사용자는 먼저 자체 에셋 라이브러리를 구축해 인물, 의상, 상품, 장면의 고정 참조 이미지를 저장하고 이를 중심으로 여러 숏을 생성하기를 권장합니다.

전자상거래 광고에서는 상품 색상, 로고, 포장 문구, 물체 형태도 확인하기를 권장합니다.

복잡한 동작과 물리: 움직임, 상호작용, 카메라 안정성 개선

Seedance 2.0은 복잡한 동작에서 비교적 뚜렷한 개선을 보입니다. ByteDance는 페어 피겨스케이팅, 춤, 격투, 물체 상호작용 등을 공식 시연하며 사람 간 협응, 몸의 균형 이동, 물체 움직임의 자연스러움을 강조했습니다.

일부 제작자 피드백에서는 Seedance 2.0의 연속 숏, 사람 움직임, 물리적 반응 처리가 긍정적 평가를 받았습니다. 달릴 때의 몸동작, 옷의 움직임, 물체가 접촉한 뒤의 반응, 이동하는 피사체를 카메라가 따라갈 때의 시각적 안정성 등이 예입니다.

하지만 한계도 보입니다. 단추 잠그기, 작은 물체 다루기, 도구를 정확히 조작하기처럼 특히 정밀한 손동작을 표현할 때는 동작이 왜곡될 수 있습니다. 사람이 많은 장면도 부자연스러운 자세나 인물 혼동이 발생하기 쉽습니다.

단일 피사체와 명확하게 정의한 동작부터 테스트하기를 권장합니다. 여러 사람이 동시에 복잡한 동작을 해야 한다면 모델이 모든 세부 사항을 한꺼번에 처리하리라 기대하기보다 동작을 여러 숏으로 나누거나 더 명확한 동작 참조를 제공할 수 있습니다.

스포츠 지도나 상품 조작 시연처럼 정확한 동작이 필요한 콘텐츠에서는 동작 순서와 물리적 논리를 사람이 확인하기를 계속 권장합니다. 이런 분야의 잘못된 시연은 심각한 결과를 낳을 수 있으므로, 시각적으로 자연스러워 보이는지만으로 정확성을 판단하지 마세요.

다중 숏 스토리텔링과 카메라 제어: 한 장의 이미지에서 완성된 단편까지

Seedance 2.0은 전진, 후진, 트래킹, 오비트, 클로즈업, 숏 전환 같은 일부 전문 촬영 용어를 이해하고 프롬프트에 따라 다중 숏 콘텐츠를 계획할 수 있습니다.

이는 단편 영화, 상품 홍보, 소셜 미디어 광고에 더 적합하게 만든다고 생각합니다. 사용자는 단순한 아이디어를 도입부, 인물 동작, 상품 제시, 마무리 숏으로 나눈 뒤 모델이 스토리보드 순서대로 생성하게 할 수 있습니다.

고객이 공유한 한 사례에서는 Seedance 2.0으로 약 30개 숏으로 구성된 삼 분 이상의 뮤직비디오를 완성했습니다. 사용자는 인물 일관성이 예상보다 좋았지만 일부 카메라 움직임은 원래 스토리보드를 따르지 않았고, 개별 클립이 사용 가능해지기까지 여러 번 재생성해야 했다고 말했습니다. 이는 Seedance 2.0의 다중 숏 기능이 일부 업무 환경에서 이미 상업적으로 활용 가능함을 보여줍니다.

각 숏의 목적을 피사체 위치, 카메라 움직임, 숏 길이, 종료 상태까지 명확히 설명하기를 권장합니다. 중요한 상업 콘텐츠라면 먼저 저비용 미리보기를 만든 뒤 숏 구조를 확인하고 최종 버전을 제작할 수 있습니다.

네이티브 오디오·영상 동기화: 대사, 효과음, 배경음악을 함께 생성

Seedance 2.0은 오디오·영상 공동 생성 아키텍처를 사용하며, 영상을 생성하면서 대사, 동작 효과음, 환경음, 음악을 처리할 수 있습니다.

우리는 이 기능이 소리 이벤트가 명확히 정의된 짧은 영상에 가장 적합하다고 봅니다. 예를 들어 비 오는 밤에 사람이 자동차 문을 열면 빗소리, 발소리, 문 닫히는 소리, 인물의 짧은 대사가 필요합니다.

이런 장면에서 네이티브 오디오·영상 생성은 효과음을 따로 찾고 후반 작업에서 동기화하는 일을 줄일 수 있습니다.

그러나 고객 피드백에서 오디오는 여전히 비교적 흔한 문제 원인입니다. 일부 고객은 짧은 대사에서는 입 모양이 잘 맞지만 긴 대사는 점차 동기화가 어긋난다고 했습니다. 업로드한 음악을 참조로 쓰면 모델이 원래 리듬이나 가사를 바꾸기도 한다는 보고도 있었습니다.

대사는 비교적 짧게 유지하고, 정확히 전달해야 하는 브랜드 슬로건, 상품명, 특정 언어의 대사가 포함되면 한 줄씩 결과를 확인하기를 권장합니다.

뮤직비디오, 내레이션 광고, 다국어 마케팅 콘텐츠에서는 모델로 영상을 만든 뒤 실제 품질에 따라 생성 오디오를 유지할지 별도의 오디오 제작 과정을 사용할지 판단하는 쪽을 선호합니다.

영상 편집과 연장: 처음부터 생성하는 것 외에 기존 자료도 수정

Seedance 2.0은 처음부터 영상을 생성하는 모델만이 아니라 참조 영상과 텍스트 지시를 통한 일부 편집 및 연장 작업도 지원합니다.

예를 들어 기존 클립을 제공하고 모델이 시각 요소, 움직임, 카메라 연출을 참조해 배경이나 시각 스타일을 바꾸도록 하거나, 새로운 이야기 설명에 따라 후속 숏을 계속 생성하도록 할 수 있습니다.

기존 영상 에셋을 보유한 팀에게 이 기능이 특히 가치 있다고 생각합니다. 실제 상업 콘텐츠 상당수는 완전히 새로 만드는 것이 아니라 정해진 인물과 상품을 중심으로 배경, 숏, 속도감, 표현을 반복해서 바꿔야 합니다.

하지만 제작자의 실제 피드백에 따르면 참조 영상 활용이 늘 순조롭지는 않습니다. 일부 사용자는 인물 에셋 심사, 참조 콘텐츠 거절, 이전 영상과 충분히 이어지지 않는 연장을 경험했습니다. 원래 영상 구조를 정확히 보존해야 하는 편집에서는 생성형 편집이 바꾸려 하지 않았던 세부 사항까지 바꿀 수 있습니다.

Seedance 2.0을 픽셀 단위 영상 편집기가 아닌 창의적인 편집 도구로 취급하기를 권장합니다. 자막 변경, 길이 자르기, 오디오 트랙 교체만 필요하다면 전통적인 영상 편집 도구가 더 신뢰할 만한 경우가 많습니다.

광고 콘셉트, 단편 연장, 시각 효과에는 Seedance 2.0의 편집 기능을 우선 테스트할 수 있습니다. 또한 인물이 등장하는 자료나 상업 에셋을 업로드하기 전에는 적절한 이용 권리와 필요한 허가를 확보했는지 확인하세요.

Seedance 2.0 벤치마크와 성능

ByteDance의 SeedVideoBench 2.0 기술 보고서와 Artificial Analysis의 독립 영상 생성 순위를 참고합니다. SeedVideoBench 2.0은 모델 개발팀이 구성한 평가로 구체적인 능력 항목에 점수를 매깁니다. Artificial Analysis는 익명 쌍대 비교로 Elo를 계산하므로 서로 다른 생성 결과에 대한 사용자의 전체적인 선호를 더 잘 반영합니다.

Seedance 2.0은 과거 Arena.ai의 텍스트 영상 생성과 이미지 영상 생성 순위 모두에서 선두였습니다. 하지만 새 모델이 출시되는 만큼 이 과거 순위를 지금도 항상 앞선다는 근거로 사용할 수는 없다고 생각합니다.

텍스트 영상 생성: SeedVideoBench 2.0에서 동작 품질과 오디오·영상 동기화 모두 3.75

ByteDance가 공개한 SeedVideoBench 2.0 텍스트 영상 생성 평가에서 Seedance 2.0은 1~5 척도로 동작 품질과 오디오·영상 동기화 모두 3.75를 받았습니다.

같은 테스트에서 Kling 3.0은 동작 품질 3.10, 오디오·영상 동기화 2.78을 받았습니다. Seedance 2.0은 프롬프트 준수, 영상 미학, 오디오 품질에서도 높은 점수를 기록했습니다.

이 결과는 출시 당시 Seedance 2.0의 주요 강점을 반영한다고 생각합니다. 보기 좋은 개별 프레임만 추구하는 것이 아니라 동작 연속성, 카메라 연출, 소리 동기화를 함께 처리하려 합니다.

다만 여전히 개발팀 자체 평가이고 이후 출시된 모든 새 모델을 포함하지 않으므로 현재 시장 전체 순위를 직접 나타낼 수는 없습니다.

사람 움직임, 단편 이야기, 완성된 효과음을 생성해야 한다면 Seedance 2.0을 우선 테스트하기를 권장합니다. 동작이 완결되는지, 숏이 자연스럽게 이어지는지, 소리가 영상과 정확히 맞는지를 중점적으로 보겠습니다.

이미지 영상 생성: 동작 품질 3.35, 프롬프트 준수 3.46

SeedVideoBench 2.0의 이미지 영상 생성 평가에서 Seedance 2.0은 동작 품질 3.35, 프롬프트 준수 3.46, 원본 이미지 충실도 3.31을 기록했습니다.

같은 보고서에서 Kling 3.0의 해당 점수는 2.80, 2.78, 3.18이었습니다. Seedance 2.0은 동작과 지시 준수에서 더 뚜렷하게 앞서고, 원본 이미지 충실도의 차이는 비교적 작음을 알 수 있습니다.

이는 전자상거래와 브랜드 콘텐츠 제작자에게 유용한 참고라고 생각합니다. 사용자는 만족하는 상품 이미지를 이미 보유한 경우가 많아 상품을 새로 디자인할 필요는 없고, 이미지의 피사체가 자연스럽게 움직이길 바랍니다.

권장 사항: 고정된 인물, 상품, 브랜드 에셋이 있다면 Seedance 2.0의 이미지 영상 생성부터 시도할 수 있습니다. 다만 상품 포장, 글자, 로고, 미세 구조는 움직임이 부드러운지만 보지 말고 충실도 확인도 추가하기를 권장합니다.

멀티모달 참조: 편집 일관성 3.54, 참조 정합성 3.03

ByteDance는 SeedVideoBench 2.0으로 참조 기반 영상 생성, 즉 멀티모달 참조 생성 작업도 테스트했습니다.

이 평가에서 Seedance 2.0은 편집 일관성 3.54, 참조 정합성 3.03, 동작 품질 3.24를 받았습니다. 각 항목은 1~5 척도로 평가합니다.

비교 대상인 Kling 3.0은 편집 일관성 3.37, 참조 정합성 2.37, 동작 품질 2.36을 기록했습니다.

실제 콘텐츠 제작에서 참조 정합성은 매우 중요하다고 생각합니다. 인물 이미지, 장면 이미지, 카메라 참조를 함께 제공할 때 사용자가 정말 관심을 두는 것은 모델이 각 자료로 무엇을 제어하려는지 정확히 이해하는가입니다.

그러나 더 상세한 공식 테스트에서도 이미지와 오디오 참조를 결합하는 작업 등은 여전히 어렵다고 나타납니다. 여러 종류의 자료 업로드를 지원한다고 모든 참조 요구를 반드시 완전하게 실행하는 것은 아닙니다.

권장 사항: 처음부터 모든 이미지, 오디오 클립, 영상을 업로드하기를 권장하지 않습니다. 피사체 이미지 한 장과 명확한 숏 설명으로 시작한 뒤 장면, 소리, 동작 참조를 점차 추가하세요. 자료 종류를 추가할 때마다 실제로 품질이 좋아지는지 확인하세요.

독립 영상 생성 순위: 텍스트 영상 생성 1116 Elo, 이미지 영상 생성 1176 Elo

2026년 10월 9일 확인한 Artificial Analysis 순위에서 Dreamina Seedance 2.0은 오디오 포함 AA-Video-T2V v2.0 텍스트 영상 생성 순위에서 1116 Elo로 7위를 기록했습니다.

같은 순위에서 Wan 3.0은 1156 Elo, Seedance 2.5는 1143 Elo였습니다. 이는 Seedance 2.0이 여전히 경쟁력이 있지만 새 버전과 일부 다른 업체 모델이 전체 선호 점수에서 앞섰음을 보여준다고 생각합니다.

오디오 포함 AA-Video-I2V v1.0 이미지 영상 생성 순위에서 Seedance 2.0 720p는 1176 Elo로 5위였고, MiniMax H3 Max는 1195 Elo였습니다.

텍스트 영상 생성 v2.0과 이미지 영상 생성 v1.0은 별개 순위입니다. Elo를 단순 비교할 수 없으며, 1176점이 1116점 모델보다 반드시 강하다는 뜻은 아닙니다.

권장 사항: 제품이 주로 텍스트 영상 생성을 제공한다면 Seedance 2.0, Seedance 2.5, Wan 3.0을 함께 테스트하세요. 기존 이미지에 움직임을 주는 것이 중심이라면 별도 이미지 영상 생성 테스트 세트를 만들고 MiniMax H3 Max처럼 현재 성능이 좋은 모델을 포함하세요. 전체 순위만으로 고르기보다 같은 자료에서 사용 가능한 최종 결과의 비율을 비교하기를 권장합니다.

독립 영상 편집: 1076 Elo, 복잡한 편집은 새 모델과 비교 필요

Artificial Analysis의 AA-Video-Editing v1.1 순위에서 Seedance 2.0은 1076 Elo로 6위였습니다. 이 평가는 주로 오디오를 유지하면서 텍스트 지시에 따라 기존 영상을 수정하는 능력을 살펴봅니다.

같은 순위에서 Wan 3.0은 1187 Elo, Seedance 2.5는 1151 Elo였습니다. Seedance 2.0에 영상 편집 능력이 이미 있더라도 새 모델에 맞서 초기 선두 위치를 유지하지는 못했음을 보여준다고 생각합니다.

우리는 실제 편집 상황 간의 차이를 더 중시합니다. 낮 배경을 밤으로 바꾸기, 인물 옷 바꾸기, 카메라 움직임 조정, 기존 이야기 이어가기 등이 예입니다. 작업마다 원본 영상 보존과 새 콘텐츠 생성에 대한 요구가 다릅니다.

권장 사항: Seedance 2.0은 간단한 창의적 편집과 연장 작업에서 여전히 시험할 가치가 있습니다. 다만 영상 편집에 크게 의존하는 사업이라면 Wan 3.0과 Seedance 2.5를 비교 대상으로 추가하고, 원본 영상에서 수정할 필요가 없는 부분이 일관되게 유지되는지 중점적으로 보기를 권장합니다.

또한 각 작업의 첫 시도 성공률, 재생성 횟수, 최종 사용 가능한 클립 길이를 기록하기를 권장합니다. 이런 지표가 한 번의 생성 가격보다 실제 비용을 더 잘 반영하는 경우가 많습니다.

Seedance 2.0과 Seedance 2.5, Wan 3.0, Kling 3.0, Veo 3.1 비교

Seedance 2.5와 비교: 새 버전은 긴 영상과 복잡한 참조 작업에 더 적합

Seedance 2.5는 ByteDance가 2026년 7월 31일 출시한 차세대 영상 생성 모델입니다. Seedance 2.0보다 단일 생성 최대 길이가 15초에서 30초로 늘었고 다중 숏 스토리텔링과 영상 편집을 더욱 강화했습니다.

멀티모달 참조의 공식 한도는 Seedance 2.5에서 이미지 30장, 영상 10개, 오디오 클립 10개로 늘었으며, 더 정밀한 편집 제어도 지원합니다.

두 세대의 가장 큰 차이는 이제 단순한 영상 품질보다 더 복잡한 영상 제작 흐름을 처리할 수 있는지라고 생각합니다. 5~10초 광고 숏에는 Seedance 2.0으로 충분할 수 있습니다. 하지만 여러 인물, 여러 줄의 대사, 이어지는 이야기가 담긴 30초 단편을 만들려면 Seedance 2.5의 새 기능을 더 주목할 만합니다.

독립 테스트도 복잡한 작업에서 새 버전을 먼저 평가할 근거를 제공합니다. Artificial Analysis의 텍스트 영상 생성 순위에서 Seedance 2.5의 1143 Elo는 Seedance 2.0의 1116 Elo보다 높고, 영상 편집에서는 각각 1151 Elo와 1076 Elo입니다.

이미 Seedance 2.0을 사용하는 팀은 모든 작업을 즉시 이전하지 않기를 권장합니다. 기존 숏폼 흐름을 유지하면서 긴 숏, 여러 인물의 이야기, 복잡한 편집에 먼저 Seedance 2.5를 시험하세요. 새 버전의 사용 가능 결과 비율 향상이 추가 비용을 상쇄한다면 점진적으로 사용을 확대할 수 있습니다.

Wan 3.0과 비교: 전체 생성과 영상 편집을 자세히 평가할 가치

Wan 3.0은 현재 공개 순위에서 Seedance 2.0과 면밀히 비교할 만한 모델 중 하나입니다.

Artificial Analysis의 오디오 포함 텍스트 영상 생성 순위에서 Wan 3.0은 1156 Elo로 Seedance 2.0의 1116 Elo보다 높습니다. 영상 편집에서도 Wan 3.0의 1187 Elo가 Seedance 2.0의 1076 Elo보다 높습니다.

반면 이미지 영상 생성 순위에서는 각각 1164 Elo와 1176 Elo로 비교적 가깝고 신뢰구간도 겹칩니다. 이 점수만으로 어느 모델이 모든 이미지 영상 생성 작업에서 반드시 낫다고 선언해서는 안 된다고 생각합니다.

숏폼 영상을 일괄 생성하려는 팀은 Wan 3.0과 Seedance 2.0의 최종 사용 가능 비율을 우선 비교하고, 동일 프롬프트의 생성 일관성, 오디오 성능, 사용 가능한 영상당 비용에 특히 주목하기를 권장합니다.

주업무가 텍스트 영상 생성이나 기존 영상 수정이라면 Wan 3.0을 우선 테스트 후보로 삼겠습니다. 이미 성숙한 멀티모달 참조 흐름을 갖췄다면 특정 상황에서 Seedance 2.0이 더 신뢰할 만한지 계속 평가할 수 있습니다.

Kling 3.0과 비교: 영상 요구와 생성 비용에 따라 선택

Kling 3.0은 Kuaishou의 영상 생성 모델입니다. Kling과 Seedance의 경쟁은 주로 동작, 숏 품질, 인물 일관성, 생성 비용을 중심으로 이뤄진다고 생각합니다.

출시 당시 ByteDance의 SeedVideoBench 2.0 테스트에서 동작 품질은 Seedance 2.0이 3.75, Kling 3.0이 3.10이었고, 이미지 영상 생성의 이미지 충실도는 각각 3.31과 3.18이었습니다.

독립 평가는 다른 관점도 제시합니다. Artificial Analysis의 현재 오디오 포함 이미지 영상 생성 순위에서 Seedance 2.0 720p는 1176 Elo, Kling 3.0 1080p Pro는 1055 Elo였습니다. 다만 버전과 설정에 따라 결과가 달라지므로 모든 생성 작업에서 같은 격차가 있다는 뜻은 아닙니다.

Kling 3.0은 특히 예산에 민감하고 에셋 구조가 비교적 단순하며 짧은 숏을 대량 생성해야 하는 사업에서 상업 영상 생성 비교 모델로 계속 포함할 가치가 있다고 생각합니다.

권장 방식은 다음과 같습니다. 복잡한 카메라 움직임, 여러 참조 유형, 완성된 효과음이 필요하다면 Seedance 2.0을 우선 테스트하세요. 단순한 이미지 애니메이션, 인물 움직임, 일괄 콘텐츠 제작이 중심이라면 Kling 3.0도 함께 테스트할 수 있습니다.

Google Veo 3.1과 비교: 짧은 숏, 고해상도, Google 생태계

Google Veo 3.1도 네이티브 오디오·영상 생성을 제공하며 텍스트, 이미지, 지정된 시작·종료 프레임으로 영상을 만듭니다. Google 공식 API 문서는 4초, 6초, 8초 등의 길이를 지원하며 특정 조건에서 1080p와 4K 출력을 제공합니다.

Seedance 2.0의 강점은 더 긴 단일 생성 길이와 풍부한 이미지·영상·오디오 혼합 참조에 있습니다. 다양한 참조 자료를 조합해야 하는 제작자에게 매력적인 흐름입니다.

Artificial Analysis의 현재 오디오 포함 텍스트 영상 생성 순위에서 Seedance 2.0은 1116 Elo, Veo 3.1은 962 Elo였습니다. 하지만 이 전체 선호 점수를 모든 4K 출력이나 브랜드 광고 상황으로 직접 확대 해석하기를 권장하지 않습니다.

프로젝트가 이미 Gemini API를 폭넓게 사용하고 같은 개발 생태계에서 짧은 영상을 생성해야 한다면 Veo 3.1을 우선 테스트하기를 권장합니다.

여러 숏과 더 많은 참조 자료를 사용하는 10~15초 콘텐츠를 만들려면 Seedance 2.0 평가에 집중하세요.

고해상도 상업 납품에서는 실제 출력 디테일, 선명도, 해상도 처리, 후반 업스케일 비용도 추가로 확인하기를 권장합니다.

Seedance 2.0 API 자주 묻는 질문

RequestBeam에서 Seedance 2.0 API를 어떻게 호출하나요?

먼저 RequestBeam에 로그인하고 API Key를 만든 뒤 문서를 읽거나 AI에게 연결 설정을 도와달라고 요청하기를 권장합니다.

온라인 도구로 최소 생성 테스트부터 완료한 뒤 RequestBeam의 현재 Seedance 2.0 API 문서에 맞춰 통합하기를 권장합니다. 그러면 연동 전에 모델이 업무 요구에 맞는지 확인하고, 다른 제공업체의 엔드포인트 경로나 매개변수를 RequestBeam에 잘못 적용하는 일을 피할 수 있습니다.

참조 자료를 업로드한 뒤 Seedance 2.0 API에서 매개변수 오류가 나는 이유는 무엇인가요?

Seedance 2.0은 멀티모달 참조를 지원하지만 API 모드마다 입력 요구가 같지는 않습니다.

예를 들어 텍스트 영상 생성은 보통 프롬프트와 기본 출력 매개변수만 필요하고, 이미지 영상 생성에는 이미지가 필요하며, 멀티모달 참조 생성에는 이미지, 영상, 오디오 등 여러 입력 유형이 포함될 수 있습니다.

공식 발표된 최대 참조 규모는 이미지 9장, 영상 3개, 오디오 클립 3개이지만, 개별 API는 전체 자료 수, 파일 크기, 영상 길이, 파일 형식에 추가 제한을 둘 수 있습니다. 예를 들어 fal의 참조 생성 엔드포인트는 모든 모달리티를 합친 자료 수가 12개를 넘지 않아야 한다는 조건도 둡니다.

먼저 현재 엔드포인트가 필요한 입력 유형을 지원하는지 확인하고, 자료의 수와 형식, URL이 요구 사항에 맞는지 확인하기를 권장합니다. 참조 자료는 서버에서도 접근할 수 있어야 합니다. 추가 로그인 권한이 필요한 임시 웹페이지 URL을 사용하지 마세요.

참조 번호를 쓸 때는 인물, 장면, 동작 참조가 혼동되지 않도록 프롬프트의 자료 이름과 실제 업로드 순서도 맞춰야 합니다.

Seedance 2.0 API 요청은 제출됐는데 영상이 반환되지 않는 이유는 무엇인가요?

영상 생성은 일반 텍스트 모델 호출과 크게 다릅니다. 영상에는 보통 더 많은 계산 자원이 필요하므로 많은 제공업체가 요청을 비동기 작업으로 처리합니다.

이 경우 요청 제출 성공은 작업이 처리 단계에 들어갔다는 뜻일 뿐, 영상 생성이 완료되었다는 뜻은 아닙니다.

개발자는 생성 작업 제출, 작업 상태 조회, 최종 결과 가져오기의 세 단계로 흐름을 나누기를 권장합니다. 구체적인 응답 필드와 작업 상태 이름은 RequestBeam의 현재 API 문서에 맞춰 처리하세요.

실제 제품에는 작업 기록, 시간 초과 확인, 합리적인 재시도 전략도 추가하기를 권장합니다. 특히 유료 영상 생성 작업에서는 중복 제출로 인한 추가 비용을 피하도록 재시도 전에 원래 작업이 이미 성공했는지 확인하세요.

Seedance 2.0 API에서 영상 길이와 해상도를 선택하고 비용을 어떻게 제어하나요?

Seedance 2.0은 공식적으로 4~15초 영상 생성을 지원합니다. 기술 보고서에 따르면 네이티브 출력 해상도는 480p와 720p이며, 일부 상업 제공업체는 추가로 1080p나 4K 출력 옵션을 제공합니다.

제공업체, 생성 모드, Standard 및 Fast 버전 사이에서도 매개변수 범위가 다를 수 있으므로 현재 API가 실제로 지원하는 구성을 먼저 확인하기를 권장합니다.

비용 제어에는 단계적 접근을 선호합니다. 예를 들어 먼저 4~5초의 짧은 클립으로 프롬프트와 참조 자료를 검증한 뒤 최종 게시 요구에 따라 더 길거나 더 높은 해상도의 영상을 만들지 결정하세요.

상품 콘셉트, 카메라 움직임, 인물 동작만 검증한다면 매번 최고 출력 설정을 사용할 필요는 없습니다.

또한 영상 생성 비용은 API 호출당 가격만으로 평가할 수 없습니다. 각 생성의 길이, 설정, 비용, 성공률, 최종 사용 가능한 클립 수를 기록하기를 권장합니다.

예를 들어 10초 영상을 한 번 생성하는 비용이 저렴하더라도 사용 가능해지기까지 다섯 번 생성해야 한다면 첫 시도에 성공하는 다른 모델보다 최종 비용이 높을 수 있습니다.

대규모 영상 생성이 필요한 팀은 실제 사업 요구에 맞는 자체 테스트 데이터셋을 만들고 영상 품질, 생성 성공률, 시간, 비용을 함께 평가한 뒤 Seedance 2.0을 대규모로 사용할지 결정하기를 권장합니다.