Seedance 2'de Yasaklanmayan Promptlar Nasıl Yazılır?

Mükemmel yapay zeka video komut isteminizi hazırladınız. Sahne sinematik, kamera çalışması bilinçli ve görsel detaylar hassas. Bunu Seedance 2'nin API'sine gönderiyorsunuz—ve reddediliyor. Net bir açıklama yok. Belirli bir politika ihlali yok. Sadece genel bir "içerik politikası" hatası.

Hizmeti barındıran büyük platformların kullanım verilerine göre, Seedance 2 API isteklerinin %37'sinde bu durum yaşanıyor. Sinir bozucu kısım mı? Reddedilen bu komut istemlerinin çoğu aslında ByteDance'in içerik politikalarını ihlal etmiyor. Video üretimi başlamadan önce her isteği değerlendiren LLM tabanlı içerik filtresinde yanlış bir pozitif tetikliyorlar.

Geleneksel anahtar kelime tabanlı filtrelerin aksine, Seedance 2, komut isteminizin tamamının amacını ve bağlamını yorumlamak için bir dil modeli kullanır. Bu, API üzerinde uygulama geliştirenler için yeni zorluklar yaratır: yasaklı kelimelerin kara listesini tutmakla yetinemezsiniz. Filtrenin komut istemlerinizi sahneler olarak nasıl okuduğunu anlamanız gerekir.

Bu kılavuz, %37'lik ret oranının ardındaki kalıpları açıklıyor ve içerik denetimini ilk denemede geçen komut istemlerini nasıl tasarlayacağınızı gösteriyor. Filtre sisteminin teknik mimarisini, güvenli bağlam oluşturmaya yönelik kanıtlanmış stratejileri ve API geliştirme araçlarını kullanarak komut istemlerinizi sistematik olarak nasıl test edeceğinizi ele alacağız.

düğme

Seedance 2'nin İçerik Filtreleme Sistemini Anlamak

Filtre Gerçekte Nasıl Çalışır?

Seedance 2'nin içerik denetimi anahtar kelimeleri taramaz. Komut isteminizi okumak ve tanımladığınız sahnenin bağlamını değerlendirmek için büyük bir dil modeli kullanır.

バイトダンスの最新モデル「Seeddance 2.0」が、海外で「狂ってる」と話題に。

何でもできてしまう…いろいろカオス

プロンプト例：
「図1のキャラが世界武術大会で図2のキャラと対戦する」

※著作権違反になるため、解放されても以下のような動画は作ってはいけませんpic.twitter.com/zkdsNUdSgvFebruary 10, 2026

Bu, komut mühendisliği hakkında her şeyi değiştirir.

Filtre şunları yorumlar:

• Amaç: Sahne neyi tasvir etmeye çalışıyor?
• Bağlam: Eylemi çevreleyen yaratıcı veya anlatısal çerçeve nedir?
• Belirsizlik: Bu komut istemini yorumlamanın birden fazla yolu var mı?

"Tüfek" gibi bir kelime komut isteminizi otomatik olarak işaretlemeyecektir. Ancak çevresel bağlamı olmayan "bir kişi tüfek ateşliyor" işaretleyecektir—çünkü filtrenin, izole edilmiş şiddet içeren bir eylem dışında çalışacak başka bir şeyi yoktur.

Amaç kelimeleri kaldırmak değildir. Amaç, açıkça zararsız olarak okunacak bir bağlam oluşturmaktır.

LLM Değerlendirme Süreci

Seedance 2 API aracılığıyla bir komut istemi gönderdiğinizde şunlar olur:

1. Görüntü Analizi (görüntü girdisi sağlandıysa): Yüz tanıma önce çalışır; fotoğrafik yüzler anında reddedilir
2. Komut Ayrıştırma: LLM, metin komut isteminizin tamamını tek bir sahne olarak okur
3. Amaç Sınıflandırması: Model, sahnenin yasaklı içerik tasvir edip etmediğini değerlendirir
4. Bağlam Değerlendirmesi: Model, sinematik/yaratıcı çerçevelemenin mevcut olup olmadığını kontrol eder
5. Son Karar: Geçti → video üretimi başlar; Başarısız oldu → API 400 hatası döndürür

Bu çok aşamalı süreç, farklı kontrol noktalarında başarısız olabileceğiniz anlamına gelir. Komut isteminizin nerede başarısız olduğunu anlamak, onu düzeltmenize yardımcı olur.

Mevcut Yasaklı İçerik Kategorileri

ByteDance'in güncellenmiş politikalarına göre (Şubat 2026):

Temel içgörü: bağlam, içerikten daha önemlidir. Tarihsel olarak doğru bir savaş filmi sahnesi geçebilir; bağlamı olmayan izole bir silah geçemez.

Apidog ile Seedance 2 API'sini Test Etme

Komut istemi stratejilerine dalmadan önce sistematik testler yapalım. İçerik filtreleriyle çalışırken, komut istemi varyasyonlarını büyük ölçekte test etmeniz ve nelerin geçtiğini nelerin başarısız olduğunu izlemeniz gerekir.

Apidog'da Seedance 2 API'sini Kurma

Adım 1: Yeni Bir Proje Oluşturun

1. Apidog'u açın ve "Seedance 2 API Testi" adında bir proje oluşturun
2. Bu, tüm video oluşturma uç noktalarınızı düzenli tutar

Adım 2: Kimlik Doğrulamayı Yapılandırın

Seedance 2 API (WaveSpeed, fal.ai veya Replicate gibi platformlar aracılığıyla erişilen) genellikle Taşıyıcı (Bearer) token kimlik doğrulaması kullanır:

1. Apidog'da Ortam Ayarlarına gidin
2. Ortam değişkeni ekleyin:

• Ad: SEEDANCE_API_KEY
• Değer: API token'ınız
• "Hassas" olarak işaretle

Adım 3: Video Oluşturma Uç Noktası Oluşturun

Aşağıdaki ayarlarla yeni bir POST isteği ekleyin:

• URL: https://api.fal.ai/v1/seedance/video (veya sağlayıcınızın uç noktası)
• Başlıklar:
• Authorization: Bearer {{SEEDANCE_API_KEY}}
• Content-Type: application/json

Adım 4: Bir Test Komut İstemi Koleksiyonu Oluşturun

Komut istemi varyasyonlarını test etmek için birden çok kaydedilmiş istek oluşturun:

{
  "prompt": "cinematic wide shot, 35mm film grain, 2.39:1 anamorphic, a rider on horseback in a vast snowy landscape, overcast diffused light, muted desaturated tones",
  "duration": 10,
  "aspect_ratio": "16:9",
  "quality": "high"
}

Apidog ile şunları yapabilirsiniz:

• Varyasyonları yan yana test edin: İstekleri klonlayın ve bir seferde bir değişkeni değiştirin
• Reddedilme modellerini takip edin: Başarısız istekleri hata kodlarıyla kaydedin
• Regresyon testlerini otomatikleştirin: Daha önce geçen komut istemlerinin API güncellemelerinden sonra hala çalıştığını doğrulayın
• İstemci kodu oluşturun: Çalışan komut istemlerini Python, JavaScript veya cURL olarak dışa aktarın

Seedance 2 komut istemi test iş akışınızı oluşturmak için Apidog'u ücretsiz deneyin.

Strateji 1: Hassas Unsurların Etrafında Güvenli Bağlam Oluşturun

Hassas unsurları sahnenizden çıkarmayın. Dramatik anları sulandırmayın. Bunun yerine, niyeti açıkça belli eden bir bağlamla çevreleyin.

Sorun: İzole Edilmiş Eylemler

LLM, komut isteminizin tamamını birleşik bir sahne olarak okur. Genel sahne barışçıl bir yolculuk, kültürel bir an veya sinematik bir anlatı olarak okunuyorsa, içindeki tek bir eylem bunu bozmaz.

❌ Başarısız Komut İstemi:

a person fires a rifle into the sky

Neden başarısız olur:

• Sahne bağlamı yok
• Yaratıcı çerçeveleme yok
• Eylem için amaç yok
• Belirsiz amaç

Filtre, başka değerlendirecek bir şeyi olmadığı için varsayılan olarak dikkatli davranır.

✅ Başarılı Komut İstemi:

a rider on a horse galloping through a vast snowy mountain landscape, poncho whipping in the wind, the rider raises an old rifle overhead and fires once into the gray sky as a signal, the sound echoing across the empty valley, cinematic, 35mm film grain, 2.39:1 anamorphic

Neden başarılı olur:

• Sinematik yolculuk bağlamı
• Belirgin amaç (sinyal verme)
• Kültürel ortam (panço, eski tüfek)
• Film estetiği yaratıcı niyeti pekiştirir
• Geniş açılı açılış çekimi çerçevelemesi

Aynı eylem. Farklı bağlam. LLM sahnenin tamamını okur ve gerçek dünya şiddetini tasvir etmek yerine bir film çekimi tanımladığınızı anlar.

Prensip: Komut isteminizi basitleştirmeyin—zenginleştirin. Filtreye ne yaptığınızı anlaması için yeterli bağlam verin.

Strateji 2: Karakterleri Yaşa Göre Değil, Role Göre Tanımlayın

Bu strateji, referans kareler olarak görüntü girdileri kullanırken uygulanır. Seedance 2'de karakterinizin görseli zaten varsa, kim olduklarını açıklamanıza gerek yoktur—görüntü bunu yapar. Komut isteminiz ne yaptıklarını açıklar.

Küçükleri Koruma Filtresi

Seedance 2, son derece katı küçükleri koruma filtrelerine sahiptir. LLM bir karakteri çocuk olarak yorumladığı anda, görüntü kendi başına geçse bile tüm komut istemi maksimum hassasiyetle incelenir.

Yüksek hassasiyeti tetikleyen kelimeler:

• "erkek çocuk", "kız çocuk", "çocuk", "velet", "genç"
• "genç", "delikanlı", "küçük"
• 18 yaş altı sayılar
• "küçük çocuk", "ufaklık"

Çözüm: Rol Tabanlı Açıklamalar

Karakteri sahnedeki rolüyle adlandırın. Görüntü zaten görsel kimliği taşır.

❌ Başarısız Komut İstemi (görüntü girişiyle):

a young boy riding a horse through snowy mountains

Neden başarısız olur:

• "genç erkek çocuk" maksimum incelemeyi tetikler
• Diğer her şey (at, dağlar, kar) küçüklerin güvenliği merceğinden değerlendirilir
• Masum aktiviteler bile şüpheli hale gelir

✅ Başarılı Komut İstemi (aynı görüntüyle):

a rider on a gray horse moving through snowy mountains, wearing a colorful striped poncho and leather boots, a worn saddlebag on the horse

Neden başarılı olur:

• Görüntü karakterin kim olduğunu gösterir
• Komut istemi eylemi ve çevreyi tanımlar
• Filtre "binici"yi okur ve normal şekilde değerlendirir
• Yaşa dayalı inceleme yok

Daha Fazla Örnek

❌ Başarısız:

a child standing alone in the wilderness

✅ Başarılı:

a small figure wrapped in a wool cloak, standing in a vast mountain landscape, overcast sky, wide establishing shot

Prensip: Görüntü girdileri kullanırken, kimliği görüntünün taşımasına izin verin. Komut isteminiz eylemi ve sahneyi tanımlar—asla karakterin yaşını değil.

Strateji 3: Her Cümle Bağlam Oluşturmalıdır

Strateji 1, bağlam oluşturun der. Bu strateji ise onu boşa harcamayın der.

LLM, komut isteminizin tamamını tek bir sahne olarak değerlendirir. Her cümle, ya oluşturduğunuz güvenli bağlamı güçlendirir ya da filtrenin yanlış okuyabileceği gürültü ekler.

Neleri Çıkarılmalı

Bu unsurlar denetimden geçmeye yardımcı olmaz:

• Arka plan hikayesi: "Yıllar süren arayıştan sonra..."
• Karakter motivasyonu: "intikamla hareket ederek..."
• Duygusal anlatım: "kaybolmuş ve yalnız hissederek..."
• Siyasi referanslar: "özgürlük için savaşan..."
• İç düşünceler: "hayatta kalıp kalamayacaklarını merak ederek..."

Filtre, karakterinizin neden dağlarda olduğunu umursamaz. Kameranın ne gördüğünü önemser.

Prensip: Uzun değil, yoğun olun. Her cümle ya kameranın ne gördüğünü tanımlamalı ya da sahneyi yaratıcı/sinematik olarak konumlandırmalıdır. Bir cümle ikisini de yapmıyorsa, onu çıkarın.

Yapılandırılmış JSON Komut İstemi

Bu disiplini uygulamanın bir yolu, komut isteminizi JSON olarak yapılandırmaktır. Seedance 2 API, JSON formatlı komut istemlerini kabul eder ve görsel dünyanızı çekim açıklamanızdan ayırmak her şeyi düzenli tutar:

{
  "visual_world": {
    "light": "overcast flat snow light, no direct sun, soft diffused shadows",
    "color": "muted desaturated naturals, cold whites and grays, warm tones only on skin and fabric",
    "film": "35mm grain, vintage Cooke lenses, soft halation on highlights, 2.39:1 anamorphic",
    "atmosphere": "quiet, vast, isolated"
  },
  "sequence": {
    "duration": "10 seconds",
    "pacing": "starts still, builds to rapid cuts, ends in sudden stillness",
    "shots": {
      "shot_1": {
        "duration": "3 seconds",
        "camera": "static, locked off, no movement",
        "action": "Rider in colorful striped poncho sitting on gray horse beside an icy stream, horse drinking, snowy peaks in background, overcast sky, completely still",
        "transition": "SMASH CUT"
      },
      "shot_2": {
        "duration": "3 seconds",
        "camera": "wide shot from behind, low angle",
        "action": "Rider on gray horse galloping fast through deep snow, snow kicking up, dark pine trees flanking both sides",
        "transition": "SMASH CUT"
      },
      "shot_3": {
        "duration": "4 seconds",
        "camera": "wide still composition, locked off",
        "action": "Flat open snow field, a gray wolf standing still on the left facing right, the rider on the stopped horse on the right facing left, both motionless, breath vapor rising, total stillness"
      }
    }
  }
}

Her alan bir amaca hizmet eder. Hiçbir şey israf edilmez. Görsel dünya, sinematik bağlamı bir kez belirler ve her çekim, kameranın gördüklerinin temiz, odaklanmış bir açıklamasıdır.

Strateji 4: Görüntü Girişleri ve Yüz Algılama

Seedance 2, yüklenen görüntülerdeki yüzleri aktif olarak algılar ve LLM komut isteminizi değerlendirmeden önce onları reddeder. Bu, görüntü girdili istekler için 1 numaralı reddetme nedenidir.

Yüz Algılama Sistemi

ByteDance, deepfake endişelerine ve Hollywood stüdyolarının yasal baskısına yanıt olarak katı yüz algılama sistemi uyguladı. Sistem:

1. Yüklenen görüntüleri yüz özellikleri açısından analiz eder
2. Profilde veya kısmen gizlenmiş olsa bile yüzleri algılar
3. Fotoğrafik yüzleri anında reddeder
4. Değişen toleranslarla çizilmiş/stilize edilmiş yüzlere izin verir

Neler Engellenir

❌ Kesin ret:

• Öne bakan fotoğrafik yüzler
• Yüz özelliklerini gösteren profil fotoğrafları
• Kısmen gizlenmiş yüzler (güneş gözlüğü, maske)
• Tanınabilir kişilerin bulunduğu grup fotoğrafları
• Ünlü fotoğrafları veya ekran görüntüleri

✅ Geçebilir:

• Kafa arkası, omuzlar görünür
• Figürün çerçevenin %5'inden az olduğu geniş açılı çekimler
• Çizilmiş yüzler (sanat tarzı, fotoğraf değil)
• 3D render edilmiş karakterler (stilize edilmiş, fotogerçekçi değil)
• Yüz detayı olmayan siluetler

Düzeltme Stratejileri

Seçenek 1: Yüzleri Kaldırmak İçin Kırpın

Karakteri arkadan gösterin:
- Kafa arkası
- Omuzlar
- Giysi detayları
- Etraflarındaki çevre

Seçenek 2: Geniş Açılı Çekimler Kullanın

Kamerayı geriye çekerek yüz özelliklerinin
algoritma tarafından algılanmamasını sağlayın:
- Küçük figürlü manzara
- Çevresel vurgu
- Ölçek ve atmosfer

Seçenek 3: İllüstrasyon ile Değiştirin

Fotoğraf referansını önce çizim stiline dönüştürün:
- Bir yapay zeka görüntüden görüntüye aracı kullanın
- Yoğun sanatsal filtreler uygulayın
- Fotogerçekçi biyometrik özellikleri kaldırın

Görüntünüz sürekli reddediliyorsa, yüz algılayıcı LLM komut isteminizi okumadan önce tetikleniyordur. Önce görüntüyü düzeltin, sonra yeniden gönderin.

Strateji 5: Sinematik Dili Bağlam Çıpası Olarak Kullanın

Komut isteminiz kamera açıları, lens özellikleri, aydınlatma açıklamaları ve en boy oranları gibi bir film yönergesi gibi okunduğunda, LLM tüm komut istemini yaratıcı/sinematik bir üretim bağlamı olarak yorumlar.

Bu bağlam doğası gereği daha güvenlidir. Filmler her türlü dramatik sahneyi tasvir eder. Filtre, bir komut istemini gerçek dünya senaryosu yerine bir çekim açıklaması olarak okuduğunda daha hoşgörülü davranır.

İşe Yarayan Sinematik Kelime Hazinesi

Kamera açıları ve hareketi:

• "geniş açılı açılış çekimi"
• "sabit kamera, hareket yok"
• "yavaş dolly itme"
• "iniş yapan hava drone çekimi"
• "arkadan takip eden takip çekimi"

Lens ve format:

• "35mm film greni"
• "2.39:1 anamorfik"
• "vintage Cooke lensler"
• "sığ alan derinliği, f/2.8"
• "uzun lens sıkıştırması, 85mm"

Aydınlatma tanımlayıcıları:

• "bulutlu dağınık ışık"
• "altın saat arka ışığı"
• "yumuşak pencere ışığı, sert gölgeler yok"
• "tungsten pratik ışıklar"
• "ateş kaynağından motive aydınlatma"

Film estetiği:

• "sessiz doygunluğu azaltılmış doğallar"
• "vurgularda yumuşak halasyon"
• "ince film greni dokusu"
• "vintage renk derecelendirme"

Önce ve Sonra

❌ Sinematik çerçeveleme yok:

a person on a horse fires a gun in the mountains

✅ Sinematik çerçe