Générer du texte à partir d'une vidéo

Cet exemple montre comment utiliser l'API Gemini pour générer du texte à partir d'une vidéo.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez la page suivante :

Exemple de code

C#

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour C# décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour C#.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 


using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

public class TextGenWithMuteVideo
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "global",
        string model = "gemini-2.5-flash")
    {
        await using var client = new Client(
            project: projectId,
            location: location,
            vertexAI: true,
            httpOptions: new HttpOptions { ApiVersion = "v1" });

        var contents = new List<Content>
        {
            new Content
            {
                Role = "user",
                Parts = new List<Part>
                {
                    new Part
                    {
                        FileData = new FileData
                        {
                            FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
                            MimeType = "video/mp4"
                        }
                    },
                    new Part { Text = "What is in this video?"}
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await client.Models.GenerateContentAsync(
            model: model,
            contents: contents);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);
        // Example response:
        // This video shows an aerial view of people surfing in the ocean on a misty
        // or hazy day, with a distant coastline and mountains in the background...
        return responseText;
    }
}

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Go.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithMuteVideo shows how to generate text using a video with no sound as the input.
func generateWithMuteVideo(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	contents := []*genai.Content{
		{Parts: []*genai.Part{
			{Text: "What is in the video?"},
			{FileData: &genai.FileData{
				FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
				MIMEType: "video/mp4",
			}},
		},
			Role: genai.RoleUser},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// The video shows several surfers riding waves in an ocean setting. The waves are ...

	return nil
}

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Java.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;

public class TextGenerationWithMuteVideo {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with mute video input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromUri(
                      "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
                      "video/mp4"),
                  Part.fromText("What is in this video?")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // This video features **surfers in the ocean**.
      //
      // The main focus is on **one individual who catches and rides a wave**, executing various
      // turns and maneuvers as the wave breaks and dissipates into whitewater...
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateText(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash-lite',
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            fileData: {
              mimeType: 'video/mp4',
              fileUri:
                'gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4',
            },
          },
          {
            text: 'What is in the video?',
          },
        ],
      },
    ],
    config: {
      mediaResolution: 'MEDIA_RESOLUTION_LOW',
    },
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  // The video shows several people surfing in an ocean with a coastline in the background. The camera ...

  return response.text;
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI sur l'utilisation des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, Part

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents=[
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
            mime_type="video/mp4",
        ),
        "What is in the video?",
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# The video shows several people surfing in an ocean with a coastline in the background. The camera ...

Étape suivante

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