첫 번째 및 마지막 동영상 프레임을 사용하여 Vertex AI의 Veo로 동영상 생성

동영상의 첫 번째 프레임과 마지막 프레임을 지정하여 Vertex AI 기반 Veo 동영상을 생성할 수 있습니다. 지원되는 인터페이스에는 Google Cloud 콘솔과 Vertex AI API가 있습니다.

동영상 생성에 효과적인 텍스트 프롬프트 작성에 대한 자세한 내용은 Veo 프롬프트 가이드를 참조하세요.

Colab에서 Veo 사용해 보기

시작하기 전에

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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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Enable the Vertex AI 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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Enable the Vertex AI 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

1. 환경에 대한 인증을 설정하세요.

   Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

   Console

   When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

   REST

   로컬 개발 환경에서 이 페이지의 REST API 샘플을 사용하려면 gcloud CLI에 제공한 사용자 인증 정보를 사용합니다.

   Google Cloud CLI를 설치합니다. 설치 후 다음 명령어를 실행하여 Google Cloud CLI를 초기화합니다.

   gcloud init

   외부 ID 공급업체(IdP)를 사용하는 경우 먼저 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인해야 합니다.

   자세한 내용은 Google Cloud 인증 문서의 REST 사용을 위한 인증을 참조하세요.

   첫 번째 프레임과 마지막 프레임으로 동영상 만들기

   다음 예시에서는 Veo 동영상의 첫 번째 프레임과 마지막 프레임을 지정하는 방법을 보여줍니다.

   콘솔

   1. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI > Media Studio 페이지로 이동합니다.

      Media Studio

   2. 동영상을 클릭합니다. 동영상 Media Studio 페이지가 표시됩니다.

   3. 설정 창에서 다음 설정을 구성합니다.

      • 모델: 다음 중 하나를 선택합니다.

        • Veo 2: veo-2.0-generate-001

        • **Veo 3:

          • veo-3.1-generate-preview**

          • veo-3.1-fast-generate-preview**

      • 가로세로 비율: 16:9 또는 9:16을 선택합니다.

      • 결과 수: 슬라이더를 조정하거나 1~4 사이의 값을 입력합니다.

      • 동영상 길이: 메뉴에서 동영상 길이를 선택합니다.

      • 출력 디렉터리: 찾아보기를 클릭하여 생성된 파일을 저장할 Cloud Storage 버킷을 만들거나 선택합니다.

   4. 프롬프트 작성 상자에서 업로드를 클릭합니다. 표시된 대화상자에서 첫 번째 프레임의 이미지를 선택합니다.

      업로드된 이미지 옆에 엔딩 프레임 추가 (선택사항)가 표시됩니다.

   5. 선택사항: 엔딩 프레임 추가를 클릭하여 엔딩 프레임을 추가합니다. 표시된 대화상자에서 마지막 프레임의 이미지를 선택합니다.

   6. 프롬프트 작성 상자에 생성할 동영상을 설명하는 텍스트 프롬프트를 입력합니다.

   7. 생성을 클릭합니다.

   Python

   설치

   pip install --upgrade google-genai

   자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

   Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

   # 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_VERTEXAI=True

   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-preview",
       prompt="a hand reaches in and places a glass of milk next to the plate of cookies",
       image=Image(
           gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cookies.png",
           mime_type="image/png",
       ),
       config=GenerateVideosConfig(
           aspect_ratio="16:9",
           last_frame=Image(
               gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cookies-milk.png",
               mime_type="image/png",
           ),
           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

   환경을 설정하면 REST를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 다음 샘플은 요청을 게시자 모델 엔드포인트에 전송합니다.

   Veo API에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 기반 Veo API를 참조하세요.

   1. 다음 명령어를 사용하여 동영상 생성 요청을 전송합니다. 이 요청은 장기 실행 작업을 시작하고 지정한 Cloud Storage 버킷에 출력을 저장합니다.

      요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

      • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID를 나타내는 문자열입니다.
      • MODEL_ID: 사용할 모델 ID를 나타내는 문자열입니다. 첫 번째 또는 마지막 동영상 프레임을 지정할 때는 다음 중 하나를 사용하세요.
        • Veo 2: veo-2.0-generate-001
        • Veo 3: veo-3.1-generate-preview
        • Veo 3: veo-3.1-fast-generate-preview
      • TEXT_PROMPT: 동영상 생성을 안내하는 데 사용되는 텍스트 프롬프트입니다.
      • PATH_TO_FIRST_FRAME_IMAGE: 첫 번째 프레임의 이미지에 대한 Cloud Storage 경로를 나타내는 문자열입니다. 예를 들면 "gs://video-bucket/input/first-frame.jpg"입니다.
      • IMAGE_MIME_TYPE: 입력 이미지의 MIME 유형을 나타내는 문자열입니다. 다음 MIME 유형의 이미지만 지원됩니다.
        • image/jpeg
        • image/png
      • PATH_TO_LAST_FRAME_IMAGE: 마지막 프레임의 이미지에 대한 Cloud Storage 경로를 나타내는 문자열입니다. 예를 들면 "gs://video-bucket/input/last-frame.jpg"입니다.
      • OUTPUT_STORAGE_URI: (선택사항) 출력 동영상을 저장할 Cloud Storage 버킷을 나타내는 문자열입니다. 제공하지 않으면 응답으로 동영상 바이트가 반환됩니다. 예를 들면 "gs://video-bucket/output/"입니다.
      • RESPONSE_COUNT: 생성할 동영상 파일의 수입니다. 허용되는 값의 범위는 1~4입니다.
      • DURATION: 생성된 동영상 파일의 길이를 나타내는 정수입니다. 각 모델에 허용되는 값은 다음과 같습니다.
        • Veo 2 모델: 5~8. 기본값은 8입니다.
        • Veo 3 모델: 4, 6 또는 8. 기본값은 8입니다.

      • 추가 선택적 파라미터

        사용 사례에 따라 다음 선택적 변수를 사용하세요. "parameters": {} 객체에 다음 파라미터 중 일부 또는 전부를 추가합니다.

        "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: 선택사항: 생성된 동영상의 가로세로 비율을 설명하는 문자열 값입니다. 다음 값을 사용할 수 있습니다.
          • 가로 모드의 경우 "16:9"
          • 세로 모드의 경우 "9:16"

          기본값은 "16:9"입니다.

        • NEGATIVE_PROMPT: 선택사항: 모델이 생성하지 않도록 하려는 콘텐츠를 설명하는 문자열 값입니다.
        • PERSON_SAFETY_SETTING: 선택사항: 사람 또는 얼굴 생성의 안전 설정을 제어하는 문자열 값입니다. 다음 값을 사용할 수 있습니다.
          • "allow_adult": 성인 인물 및 얼굴만 생성합니다.
          • "disallow": 사람이나 얼굴을 생성하지 않습니다.

          기본값은 "allow_adult"입니다.

        • RESOLUTION: 선택사항: 생성된 동영상의 해상도를 제어하는 문자열 값입니다. Veo 3 모델에서만 지원됩니다. 다음 값을 사용할 수 있습니다.
          • "720p"
          • "1080p"

          기본값은 "720p"입니다.

        • RESPONSE_COUNT: 선택사항. 생성할 동영상 수를 설명하는 정수 값입니다. 허용되는 값의 범위는 1~4입니다.
        • SEED_NUMBER: 선택사항. 모델이 결정론적 동영상을 생성하는 데 사용하는 uint32 값입니다. 다른 파라미터를 변경하지 않고 요청에 시드 수를 지정하면 모델에서 동일한 동영상을 생성합니다. 허용되는 값의 범위는 0~4294967295입니다.

      HTTP 메서드 및 URL:

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

      JSON 요청 본문:

      {
        "instances": [
          {
            "prompt": "TEXT_PROMPT",
             "image": {
               "gcsUri": "PATH_TO_FIRST_FRAME_IMAGE,
               "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
             },
             "lastFrame:" {
               "gcsUri": "PATH_TO_LAST_FRAME_IMAGE,
               "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
             }
          }
        ],
        "parameters": {
          "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
          "sampleCount": RESPONSE_COUNT
        }
      }
      

      요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

      curl

      참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

      요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

      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:predictLongRunning"

      PowerShell

      참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

      요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

      $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:predictLongRunning" | Select-Object -Expand Content

      이 요청은 고유한 작업 ID가 포함된 전체 작업 이름을 반환합니다. 이 전체 작업 이름을 사용하여 동영상 생성 요청 상태를 폴링합니다.
      {
        "name":
        "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. (선택사항) 동영상 생성 장기 실행 작업의 상태를 확인합니다.

      요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

      • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
      • MODEL_ID: 사용할 모델 ID입니다.
      • OPERATION_ID: 원래 동영상 생성 요청에 반환된 고유한 작업 ID입니다.

      HTTP 메서드 및 URL:

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

      JSON 요청 본문:

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

      요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

      curl

      참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

      요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

      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

      참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

      요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

      $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

      이 요청은 작업이 아직 실행 중인지 또는 완료되었는지를 비롯하여 작업에 관한 정보를 반환합니다.

      응답

      {
        "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"
            }
          ]
        }
      }
      

   다음 단계

   • 텍스트에서 동영상 생성
   • 프롬프트 자세히 알아보기
   • Vertex AI 기반 Veo에 대한 책임감 있는 AI 및 사용 가이드라인 이해
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