Gerar vídeos usando o Veo

Crie vídeos com imagens usando o Veo, um modelo de IA generativa para criação de vídeos.

Mais informações

Para conferir a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

Exemplo de código

Go

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Go.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateVideoFromImage shows how to gen video from img.
func generateVideoFromImage(w io.Writer, outputGCSURI string) error {
	//outputGCSURI = "gs://your-bucket/your-prefix"
	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)
	}

	image := &genai.Image{
		GCSURI:   "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/flowers.png",
		MIMEType: "image/png",
	}

	config := &genai.GenerateVideosConfig{
		AspectRatio:  "16:9",
		OutputGCSURI: outputGCSURI,
	}

	modelName := "veo-3.0-generate-preview"
	prompt := "Extreme close-up of a cluster of vibrant wildflowers swaying gently in a sun-drenched meadow."
	operation, err := client.Models.GenerateVideos(ctx, modelName, prompt, image, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to start video generation: %w", err)
	}

	// Polling until the operation is done
	for !operation.Done {
		time.Sleep(15 * time.Second)
		operation, err = client.Operations.GetVideosOperation(ctx, operation, nil)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("failed to get operation status: %w", err)
		}
	}

	if operation.Response != nil && len(operation.Response.GeneratedVideos) > 0 {
		videoURI := operation.Response.GeneratedVideos[0].Video.URI
		fmt.Fprintln(w, videoURI)
		return nil
	}

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

	return fmt.Errorf("video generation failed or returned no results")
}

Java

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Java.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateVideosConfig;
import com.google.genai.types.GenerateVideosOperation;
import com.google.genai.types.GenerateVideosResponse;
import com.google.genai.types.GeneratedVideo;
import com.google.genai.types.GetOperationConfig;
import com.google.genai.types.Image;
import com.google.genai.types.Video;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class VideoGenWithImg {

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "veo-3.0-generate-preview";
    String outputGcsUri = "gs://your-bucket/your-prefix";
    generateContent(modelId, outputGcsUri);
  }

  // Generates a video with an image and a text prompt.
  public static String generateContent(String modelId, String outputGcsUri)
      throws InterruptedException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      GenerateVideosOperation operation =
          client.models.generateVideos(
              modelId,
              "Extreme close-up of a cluster of vibrant wildflowers"
                  + " swaying gently in a sun-drenched meadow.",
              Image.builder()
                  .gcsUri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/flowers.png")
                  .mimeType("image/png")
                  .build(),
              GenerateVideosConfig.builder()
                  .aspectRatio("16:9")
                  .outputGcsUri(outputGcsUri)
                  .build());

      while (!operation.done().orElse(false)) {
        TimeUnit.SECONDS.sleep(15);
        operation =
            client.operations.getVideosOperation(operation, GetOperationConfig.builder().build());
      }

      String generatedVideoUri =
          operation
              .response()
              .flatMap(GenerateVideosResponse::generatedVideos)
              .flatMap(videos -> videos.stream().findFirst())
              .flatMap(GeneratedVideo::video)
              .flatMap(Video::uri)
              .orElseThrow(
                  () ->
                      new IllegalStateException(
                          "Could not get the URI from the generated video"));

      System.out.println("Generated video URI: " + generatedVideoUri);
      // Example response:
      // Generated video URI: gs://your-bucket/your-prefix/generated-video-123.mp4
      return generatedVideoUri;
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Node.js no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Node.js.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 generateVideo(
  outputGcsUri,
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  let operation = await client.models.generateVideos({
    model: 'veo-3.1-fast-generate-001',
    prompt:
      'Extreme close-up of a cluster of vibrant wildflowers swaying gently in a sun-drenched meadow',
    image: {
      gcsUri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/flowers.png',
      mimeType: 'image/png',
    },
    config: {
      aspectRatio: '16:9',
      outputGcsUri: outputGcsUri,
    },
  });

  while (!operation.done) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 15000));
    operation = await client.operations.get({operation: operation});
    console.log(operation);
  }

  if (operation.response) {
    console.log(operation.response.generatedVideos[0].video.uri);
  }
  return operation;
}

Python

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

import time
from google import genai
from google.genai.types import GenerateVideosConfig, Image

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-3.1-generate-001",
    prompt="Extreme close-up of a cluster of vibrant wildflowers swaying gently in a sun-drenched meadow.",
    image=Image(
        gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/flowers.png",
        mime_type="image/png",
    ),
    config=GenerateVideosConfig(
        aspect_ratio="16:9",
        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

A seguir

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