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Remover objetos de vídeos do Veo

Você pode usar o Veo na Gemini Enterprise Agent Platform para remover objetos dos vídeos que você gera. Você fornece uma máscara e um objeto de vídeo e usa um comando de texto para descrever a saída desejada. A API Agent Platform tem suporte durante o pré-lançamento. As interfaces compatíveis incluem o Google Cloud console e a API da plataforma de agentes do Gemini Enterprise (em inglês).

Os seguintes modelos podem remover objetos de vídeos:

Para mais informações sobre como escrever comandos de texto eficazes para geração de vídeos, consulte o guia de comandos do Veo.

Testar o Veo no Colab

Antes de começar

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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.

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

Configure a autenticação do ambiente.

Selecione a guia para como planeja usar as amostras nesta página:
Console

Quando você usa o console Google Cloud para acessar serviços Google Cloud e APIs, não é necessário configurar a autenticação.
Python

Para usar os exemplos do Python nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, instale e inicialize a CLI gcloud e configure o Application Default Credentials com suas credenciais de usuário.
1. Instale a CLI do Google Cloud.
2. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.
3. Se você estiver usando um shell local, crie credenciais de autenticação local para sua conta de usuário:
  gcloud auth application-default login
  Não é necessário fazer isso se você estiver usando o Cloud Shell.
  
  Se um erro de autenticação for retornado e você estiver usando um provedor de identidade (IdP) externo, confirme se você fez login na CLI gcloud com sua identidade federada.
Para mais informações, consulte Configurar o ADC para um ambiente de desenvolvimento local na documentação de autenticação do Google Cloud .
REST

Para usar as amostras da API REST nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para a CLI gcloud.
Saiba mais em Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Google Cloud .

Remover um objeto de um vídeo

Console

No console do Google Cloud , acesse a página Agent Platform > Media Studio.

Media Studio
Clique em Vídeo.
No menu Tarefa, selecione Repintura de vídeo (inserir).
No menu Modelo, selecione uma das opções exibidas.
Na seção Vídeo de entrada, clique em Adicionar.
Na caixa Comando, insira um comando de texto que descreva os vídeos a serem gerados.
Opcional: ajuste os seguintes parâmetros:
- Número de resultados: ajuste o controle deslizante ou insira um valor entre 1 e 4.
- Comportamento da máscara: selecione uma opção entre as mostradas.
- Diretório de saída: clique em Procurar para criar ou selecionar um bucket do Cloud Storage em que os arquivos gerados serão armazenados.
Clique em Executar.

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA Generativa do Google com a Vertex AI:

# 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(
        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.REMOVE,
        ),
        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

Para mais informações sobre a API Veo, consulte:

Use o comando a seguir para enviar uma solicitação de geração de vídeo. Essa solicitação inicia uma operação de longa duração e armazena a saída em um bucket do Cloud Storage especificado por você.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
TEXT_PROMPT: o comando de texto usado para orientar a geração de vídeo.
MASK_STORAGE_URI O caminho do URI do bucket do Cloud Storage para o objeto de máscara.
MASK_MIME_TYPE O tipo MIME da máscara de imagem. Apenas uma das opções a seguir:
- image/png
- image/jpeg
- image/webp
VIDEO_INPUT_STORAGE_URI O objeto de entrada de vídeo do caminho do URI do bucket do Cloud Storage.
VIDEO_MIME_TYPE O tipo MIME do objeto de vídeo. Apenas uma das opções a seguir:
- video/mov
- video/mpeg
- video/mp4
- video/mpg
- video/avi
- video/wmv
- video/mpegps
- video/flv
OUTPUT_STORAGE_URI: Opcional: o bucket do Cloud Storage para armazenar os vídeos de saída. Se não for fornecido, um vídeo codificado em bytes Base64 será retornado na resposta. Por exemplo: gs://video-bucket/output/.
RESPONSE_COUNT: o número de arquivos de vídeo que você quer gerar. Valores inteiros aceitos: 1 a 4.
Outros parâmetros opcionais

Use as seguintes variáveis opcionais, dependendo do seu caso de uso. Adicione alguns ou todos os parâmetros a seguir no objeto "parameters": {}.
```
"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: Opcional: um valor de string que descreve a proporção dos vídeos gerados. Você pode usar os seguintes valores:
  - "16:9" para paisagem
  - "9:16" para retrato
  O valor padrão é "16:9"
- NEGATIVE_PROMPT: opcional: um valor de string que descreve o conteúdo que você quer impedir que o modelo gere.
- PERSON_SAFETY_SETTING: Opcional: um valor de string que controla a configuração de segurança para gerar pessoas ou rostos. Você pode usar os seguintes valores:
  - "allow_adult": permite somente a geração de pessoas e rostos adultos.
  - "disallow": não gera pessoas nem rostos.
  O valor padrão é "allow_adult".
- RESOLUTION: Opcional: um valor de string que controla a resolução do vídeo gerado. Compatível apenas com modelos do Veo 3. Você pode usar os seguintes valores:
  - "720p"
  - "1080p"
  - "4k" (somente modelos de pré-lançamento do Veo 3.1)
  O valor padrão é "720p".
- RESPONSE_COUNT: Opcional. Um valor inteiro que descreve o número de vídeos a serem gerados. O intervalo de valores aceito é 1-4.
- SEED_NUMBER: Opcional. Um valor uint32 que o modelo usa para gerar vídeos determinísticos. Especificar um número de sugestão com sua solicitação sem mudar outros parâmetros orienta o modelo a produzir os mesmos vídeos. O intervalo aceito de valores é 0-4294967295.

Método HTTP e URL:

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-preview:predictLongRunning

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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": "remove"
      },
      "video": {
        "gcsUri": "VIDEO_INPUT_STORAGE_URI",
        "mimeType": "VIDEO_MIME_TYPE"
      }
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  }
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você tenha feito login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na gcloud CLI. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

$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

Essa solicitação retorna um nome de operação completo com um ID exclusivo. Use esse nome completo da operação para pesquisar o status da solicitação de geração de vídeo.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}

Opcional: verifique o status da operação de longa duração de geração de vídeo.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado.
OPERATION_ID: o ID de operação exclusivo retornado na solicitação original de geração de vídeo.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

$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

Essa solicitação retorna informações sobre a operação, incluindo se ela ainda está em execução ou se já foi concluída.

Resposta

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

Remover objetos de vídeos do Veo Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Antes de começar

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Python

REST

Remover um objeto de um vídeo

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Python

Instalar

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curl

PowerShell

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