Seedance 2.0은 비디오 생성에 경계 조건(boundary-conditioned) 접근을 도입합니다. 첫 프레임과 마지막 프레임을 제공하면, 모델이 그 사이의 모션을 합성해 시간적 안정성이 높은 시퀀스를 만듭니다. 단일 이미지에서 궤적을 추측하거나 텍스트 프롬프트에 의존하는 대신, 파이프라인은 두 엔드포인트를 모두 조건으로 사용해 물체, 조명, 카메라 움직임에 대한 일관된 경로를 추론합니다. ComfyUI에서는 ByteDance2FirstLastFrameNode가 이를 캡슐화하여, 두 이미지를 입력받아 마지막 프레임에 정확히 도달하는 전체 시퀀스를 생성합니다.
이 FLF2V(첫/마지막 프레임-투-비디오) 방식은 단일 프레임 또는 텍스트-투-비디오 방식에서 흔한 아이덴티티 드리프트, 깜빡임, 구도 변화 문제를 줄입니다. 기본 프레임 보간은 이미 존재하는 것을 변형하는 수준에 그치지만, Seedance 2.0은 키프레임 사이의 새로운 콘텐츠를 합성하면서 구조와 의도를 유지합니다. 결과적으로 모션 플래닝이 더 깔끔해지고, 피사체 일관성이 강해지며, 실무 제작에서 더 예측 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.
API
코드에서 이 워크플로우 사용하기
모든 Comfy 워크플로우는 JSON 그래프입니다. 아래 페이로드는 이 워크플로우 그 자체로, ComfyUI에서 실행되는 것과 동일합니다 — URL에서 가져오거나, 버전 관리에 보관하거나, ComfyUI에서 불러와 노드별로 실행할 수 있습니다.
Comfy SDK로 TypeScript 또는 Python에서 실행하세요. 동일한 코드는 Comfy Cloud 또는 직접 호스팅하는 ComfyUI 모두에 적용됩니다 — 기본 URL만 다릅니다.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Seedance2.0: 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("api_seedance2_0_flf2v_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("3", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("2")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
