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在 Veo 影片中插入物件

您可以在 Gemini Enterprise Agent Platform 上使用 Veo，提供遮罩和圖像物件，然後向模型提供提示，包括所需輸出的說明，即可在影片中插入物件。

下列機型支援在影片中插入物件：

如要進一步瞭解如何撰寫有效的文字提示來生成影片，請參閱 Veo 提示指南。

在 Colab 中試用 Veo

事前準備

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Enable the Agent Platform API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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Enable the Agent Platform API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

為環境設定驗證機制。

選取這個頁面上您打算如何使用範例的分頁：
控制台

使用 Google Cloud 控制台存取 Google Cloud 服務和 API 時，無須設定驗證。
Python

如要在本機開發環境中使用本頁的 Python 範例，請安裝並初始化 gcloud CLI，然後使用您的使用者憑證設定應用程式預設憑證。
1. 安裝 Google Cloud CLI。
2. 若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。
3. 如果您使用本機殼層，請為使用者帳戶建立本機驗證憑證：
  gcloud auth application-default login
  如果您使用 Cloud Shell，則不需要執行這項操作。
  
  如果系統傳回驗證錯誤，且您使用外部識別資訊提供者 (IdP)，請確認您已使用聯合身分登入 gcloud CLI。
詳情請參閱 Google Cloud 驗證說明文件中的「為本機開發環境設定 ADC」。
REST

如要在本機開發環境中使用本頁的 REST API 範例，請使用您提供給 gcloud CLI 的憑證。
詳情請參閱 Google Cloud 驗證說明文件中的「使用 REST 進行驗證」。

在影片中插入物件

控制台

在 Google Cloud 控制台中，依序前往「Agent Platform」>「Media Studio」頁面。

Media Studio
按一下「影片」。
在「工作」選單中，選取「影片修復 (插入)」。
從「模式」選單中，選取顯示的選項。
在「輸入影片」部分中，按一下「新增」。
在提示詞輸入框中，輸入描述要生成影片的文字提示詞。
選用：調整下列參數：
- 結果數量：調整滑桿或輸入介於 1 和 4 之間的值。
- 輸出目錄：按一下「瀏覽」，建立或選取Cloud Storage bucket，用於儲存產生的檔案。
按一下「執行」。

Python

安裝

pip install --upgrade google-genai

詳情請參閱 SDK 參考文件。

設定環境變數，透過 Vertex AI 使用 Google Gen AI SDK：

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import time
from google import genai
from google.genai.types import GenerateVideosSource, GenerateVideosConfig, Image, Video, VideoGenerationMask, VideoGenerationMaskMode

client = genai.Client()

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# output_gcs_uri = "gs://your-bucket/your-prefix"

operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-2.0-generate-preview",
    source=GenerateVideosSource(
        prompt="a sheep",
        video=Video(uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/truck.mp4", mime_type="video/mp4")
    ),
    config=GenerateVideosConfig(
        mask=VideoGenerationMask(
            image=Image(
                gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/truck-inpainting-dynamic-mask.png",
                mime_type="image/png",
            ),
            mask_mode=VideoGenerationMaskMode.INSERT,
        ),
        output_gcs_uri=output_gcs_uri,
    ),
)

while not operation.done:
    time.sleep(15)
    operation = client.operations.get(operation)
    print(operation)

if operation.response:
    print(operation.result.generated_videos[0].video.uri)

# Example response:
# gs://your-bucket/your-prefix

REST

如要進一步瞭解 Veo API，請參閱下列內容：

請使用下列指令傳送影片生成要求。這項要求會啟動長時間執行的作業，並將輸出內容儲存在您指定的 Cloud Storage bucket。

使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：
- PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。
- TEXT_PROMPT：用於引導影片生成的文字提示詞。
- MASK_STORAGE_URI 遮罩物件的 Cloud Storage 值區 URI 路徑。
- MASK_MIME_TYPE 圖片遮罩的 MIME 類型。只能是下列其中一項：
  - image/png
  - image/jpeg
  - image/webp
- VIDEO_INPUT_STORAGE_URI Cloud Storage 值區 URI 路徑影片輸入物件。
- VIDEO_MIME_TYPE 影片物件的 MIME 類型。只能是下列其中一項：
  - video/mov
  - video/mpeg
  - video/mp4
  - video/mpg
  - video/avi
  - video/wmv
  - video/mpegps
  - video/flv
- OUTPUT_STORAGE_URI：選用：用於儲存輸出影片的 Cloud Storage bucket。如果未提供，回應中會傳回 Base64 位元組編碼的影片。例如：gs://video-bucket/output/。
- RESPONSE_COUNT：要生成的影片檔案數量。接受的整數值：1 到 4。
- 其他選用參數
  
  視用途而定，您可以使用下列選用變數。在 "parameters": {} 物件中新增下列部分或所有參數。
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  // "resolution": RESOLUTION, // Veo 3 models only
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO：選用：描述生成影片顯示比例的字串值。您可以使用下列值：
    - "16:9" 橫向
    - "9:16" 直向
    預設值為 "16:9"
  - NEGATIVE_PROMPT：選用：字串值，說明您要禁止模型生成哪些內容。
  - PERSON_SAFETY_SETTING：選用：控制生成人物或臉部安全設定的字串值。您可以使用下列值：
    - "allow_adult"：只允許生成成人人物和臉孔。
    - "disallow"：不會生成人物或臉部。
    預設值為 "allow_adult"。
  - RESOLUTION：選用：控制生成影片解析度的字串值。僅支援 Veo 3 模型。你可以使用下列值：
    - "720p"
    - "1080p"
    - "4k" (僅限 Veo 3.1 預先發布版模型)
    預設值為 "720p"。
  - RESPONSE_COUNT：選用。整數值，說明要生成的影片數量。可接受的值範圍為 1 到 4。
  - SEED_NUMBER：選用。模型用來生成確定性影片的 uint32 值。在要求中指定種子號碼，但不變更其他參數，即可引導模型生成相同的影片。可接受的值範圍為 0 到 4294967295。
HTTP 方法和網址：
```
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-preview:predictLongRunning
```
JSON 要求內文：
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      // The following fields can be repeated for up to three total
      // images.
      "mask": {
        "gcsUri": "MASK_STORAGE_URI",
        "mimeType": "MASK_MIME_TYPE",
        "maskMode": "insert"
      },
      "video": {
        "gcsUri": "VIDEO_INPUT_STORAGE_URI",
        "mimeType": "VIDEO_MIME_TYPE"
      }
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  }
}
```
如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：
curl

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login 透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或是使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-preview:predictLongRunning"
PowerShell

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-preview:predictLongRunning" | Select-Object -Expand Content
這項要求會傳回含有專屬作業 ID 的完整作業名稱。使用這個完整作業名稱，輪詢影片生成要求的狀態。
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```

選用：檢查影片生成長時間執行作業的狀態。

使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：

PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。
MODEL_ID：要使用的模型 ID。
OPERATION_ID：原始生成影片要求中傳回的專屬作業 ID。

HTTP 方法和網址：

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation

JSON 要求內文：

{
  "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID"
}

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login 透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或是使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation"

PowerShell

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation" | Select-Object -Expand Content

這項要求會傳回作業相關資訊，包括作業是否仍在執行中或已完成。

回應

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID",
  "done": true,
  "response": {
    "raiMediaFilteredCount": 0,
    "@type": "type.googleapis.com/cloud.ai.large_models.vision.GenerateVideoResponse",
    "videos": [
      {
        "gcsUri":"gs://BUCKET_NAME/TIMESTAMPED_FOLDER/sample_0.mp4",
        "mimeType": "video/mp4"
      }
    ]
  }
}

在 Veo 影片中插入物件 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

事前準備

控制台

Python

REST

在影片中插入物件

控制台

Python

安裝

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

回應

後續步驟

在 Veo 影片中插入物件