Trin 01 — Beskriv det og tilføj billeder
Skriv din prompt, og tilføj derefter referencebilleder — et startbillede og et valgfrit slutbillede for at styre bevægelsen præcis, som du vil have det.
Seedance Lite
Kør Image-to-Video (I2V) og Text-to-Video (T2V) i Cleep AI, og styr bevægelsen med første–sidste frame-input, så klip får en tydelig start og en planlagt slutning.
Sådan fungerer det
Lav videoer med Seedance Lite i 3 trin
Fra en nedskrevet idé til en publiceringsklar video — ingen opsætning, ingen plugins, ingen Discord.
Trin 02 — Vælg dine videoindstillinger
Vælg opløsning (720p, 480p) og kliplængde (2–12s). Højere opløsning ser skarpere ud; kortere klip renderes hurtigere.
Trin 03 — Generer og download
Klik på generer og vent et par minutter. Seedance Lite laver din video. Download den og brug den, som du vil, eller juster din prompt og lav en ny version.
Hvad den kan
Sådan arbejder du med Seedance Lite
Sådan får man et klip med en planlagt start og slutning
Vælg enten Text-to-Video (T2V) med en kort prompt eller Image-to-Video (I2V) med ét billede som udgangspunkt. For mere styring kan der uploades første og sidste frame, så modellen har et tydeligt mål for slutbilledet. Justér prompten med konkrete bevægelser (fx kamerapanorering, tempo og stemning), og kør en kort test, før der itereres på detaljer.
Brugsscenarier der passer til korte formater
Værktøjet bruges ofte til produktteasers, SoMe-klip og mood-reels, hvor et stillbillede skal have liv uden tung redigering. Første–sidste frame er praktisk til “før/efter”, reveal-sekvenser og simple overgange, hvor slutbilledet skal rammes præcist. Til kampagner kan T2V bruges til hurtige konceptudkast, som senere kan låses med billedinput for mere stabilitet.
Kvalitetstjek før eksport
Gennemgå først om start- og slutframe faktisk matches, især ved tydelige former, logoer og tekst i billedet. Tjek derefter for flimmer, uønskede deformationer og spring i bevægelse mellem frames, og kør en ny version med smallere prompt, hvis der opstår artefakter. Hvis der bruges reference, bør ansigt/identitet vurderes konsekvent på tværs af hele klippet, ikke kun i første sekund.
Hvorfor denne tilgang giver mere kontrol i praksis
Når både input og ønsket slutbillede er kendt, kan første–sidste frame reducere gætteri og gøre iterationer mere målrettede. Modellen egner sig til korte sekvenser, hvor bevægelse og kameraføring kan beskrives konkret i prompten og afprøves hurtigt. Den bedste effekt opnås typisk med klare motiver, tydelig dybde og et slutframe der ikke kræver store perspektivskift.
Klar til at teste et klip på få minutter?
Start med en kort T2V-prompt for idéen, og lås derefter retningen med første–sidste frame, når udtrykket sidder. I Cleep AI kan man gemme versioner og sammenligne resultater, så den bedste bevægelse vælges før deling. Brug et tydeligt startbillede og et realistisk slutbillede for at få en mere stabil overgang.
FAQ
Ofte stillede spørgsmål
Understøtter det både Text-to-Video (T2V) og Image-to-Video (I2V)?
Ja. Man kan starte fra en tekstprompt (T2V) eller fra et billede (I2V), og man kan kombinere det med første–sidste frame for mere styring af forløbet.
Hvad betyder første–sidste frame-input i praksis?
Det betyder, at man giver et startbillede og et slutbillede, som klippet skal bevæge sig imellem. Det kan gøre overgange mere forudsigelige og hjælpe med at ramme et bestemt slutudtryk.
Hvilke typer prompts giver typisk de mest stabile resultater?
Korte, konkrete beskrivelser af bevægelse og kamera fungerer ofte bedst, fx tempo, retning og stemning. Undgå at presse for mange ændringer ind i samme klip, hvis slutframe skal matches præcist.
Hvad bør man kontrollere, før man bruger klippet kommercielt?
Tjek match mellem start og slut, flimmer, deformationer og om logo/tekst forbliver læseligt. Hvis der bruges reference til identitet, bør konsistens vurderes gennem hele klippet.
Kan man bruge en reference til ansigt eller stil?
Ja, en reference kan bruges til at styre udtryk, men resultatet bør altid verificeres i preview, da små afvigelser kan opstå mellem frames.
Hvad er en almindelig misforståelse om denne type videomodeller?
At første generation altid er “færdig”. I praksis giver korte iterationer med små prompt-justeringer og et tydeligt slutframe ofte et markant bedre og mere stabilt klip.
