Inserire oggetti nei video di Veo

Anteprima

Questo prodotto o funzionalità sono soggetti ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. I prodotti e le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Puoi utilizzare Veo su Vertex AI per inserire oggetti nei video fornendo una maschera e un oggetto immagine, quindi fornendo un prompt al modello che includa una descrizione dell'output che vuoi ottenere.

I seguenti modelli supportano l'inserimento di oggetti nei video:

• veo-2.0-generate-001
• veo-2.0-generate-exp Anteprima
• veo-2.0-generate-preview Anteprima

Per saperne di più su come scrivere prompt di testo efficaci per la generazione di video, consulta la guida ai prompt di Veo.

Nota :l'API Vertex AI è supportata durante l'anteprima. Le interfacce supportate includono la console Google Cloud e l'API Vertex AI.

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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.

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.

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• 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.

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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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. Configura l'autenticazione per il tuo ambiente.

   Seleziona la scheda relativa a come intendi utilizzare i campioni in questa pagina:

   Console

   Quando utilizzi la console Google Cloud per accedere ai servizi Google Cloud e alle API, non devi configurare l'autenticazione.

   Python

   Per utilizzare gli esempi di Python in questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, installa e inizializza gcloud CLI, quindi configura Credenziali predefinite dell'applicazione con le tue credenziali utente.

   1. Installa Google Cloud CLI.

   2. Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

   3. Se utilizzi una shell locale, crea le credenziali di autenticazione locali per il tuo account utente:

      gcloud auth application-default login

      Non è necessario eseguire questa operazione se utilizzi Cloud Shell.

      Se viene restituito un errore di autenticazione e utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, verifica di aver acceduto a gcloud CLI con la tua identità federata.

   Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale nella documentazione sull'autenticazione di Google Cloud .

   REST

   Per utilizzare gli esempi di API REST in questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, utilizzi le credenziali che fornisci a gcloud CLI.

   Installa Google Cloud CLI.

   Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

   Per saperne di più, consulta Autenticati per usare REST nella documentazione sull'autenticazione di Google Cloud .

Inserire un oggetto in un video

Console

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Vertex AI > Media Studio.

   Media Studio

2. Fai clic su Video.

3. Nel menu Attività, seleziona Video inpaint (insert).

4. Nel menu Modello, seleziona un modello tra le opzioni visualizzate.

5. Nella sezione Video di input, fai clic su Aggiungi.

6. Nella casella Prompt, inserisci un prompt di testo che descriva i video da generare.

7. (Facoltativo) Modifica i seguenti parametri:

   • Numero di risultati: regola il cursore o inserisci un valore compreso tra 1 e 4.

   • Directory di output: fai clic su Sfoglia per creare o selezionare un bucket Cloud Storage in cui archiviare i file generati.

8. Fai clic su Esegui.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con 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_VERTEXAI=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

Dopo aver configurato l'ambiente, puoi utilizzare REST per testare un prompt di testo. L'esempio seguente invia una richiesta all'endpoint del modello del publisher.

Per saperne di più sull'API Veo, consulta le seguenti risorse:

• Metodo: endpoints.predict
• VideoGenerationModelInstance
• VideoGenerationModelParams
• VideoGenerationModelResult

1. Utilizza il seguente comando per inviare una richiesta di generazione di video. Questa richiesta avvia un'operazione a lunga esecuzione e archivia l'output in un bucket Cloud Storage specificato.

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

   • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud .
   • TEXT_PROMPT: il prompt di testo utilizzato per guidare la generazione del video.
   • MASK_STORAGE_URI Il percorso URI del bucket Cloud Storage all'oggetto maschera.

   • MASK_MIME_TYPE Il tipo MIME della maschera dell'immagine. Solo uno dei seguenti documenti:

     • image/png
     • image/jpeg
     • image/webp
   • VIDEO_INPUT_STORAGE_URI Il percorso URI del bucket Cloud Storage dell'oggetto di input video.

   • VIDEO_MIME_TYPE Il tipo MIME dell'oggetto video. Solo uno dei seguenti documenti:

     • video/mov
     • video/mpeg
     • video/mp4
     • video/mpg
     • video/avi
     • video/wmv
     • video/mpegps
     • video/flv
   • OUTPUT_STORAGE_URI: (Facoltativo) Il bucket Cloud Storage in cui archiviare i video di output. Se non fornito, nella risposta viene restituito un video codificato in byte Base64. Ad esempio: gs://video-bucket/output/.
   • RESPONSE_COUNT: il numero di file video che vuoi generare. Valori interi accettati: 1-4.

   • Parametri facoltativi aggiuntivi

     Utilizza le seguenti variabili facoltative a seconda del tuo caso d'uso. Aggiungi alcuni o tutti i seguenti parametri nell'oggetto "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: (Facoltativo) Un valore stringa che descrive le proporzioni dei video generati. Puoi utilizzare i seguenti valori:
       • "16:9" per l'orientamento orizzontale
       • "9:16" per la modalità verticale

       Il valore predefinito è "16:9"

     • NEGATIVE_PROMPT: (Facoltativo) un valore stringa che descrive i contenuti che vuoi impedire al modello di generare.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: (Facoltativo) Un valore stringa che controlla l'impostazione di sicurezza per la generazione di persone o volti. Puoi utilizzare i seguenti valori:
       • "allow_adult": Consente solo la generazione di persone e volti adulti.
       • "disallow": non genera persone o volti.

       Il valore predefinito è "allow_adult".

     • RESOLUTION: (Facoltativo) Un valore stringa che controlla la risoluzione del video generato. Supportato solo dai modelli Veo 3. Puoi utilizzare i seguenti valori:
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k" (solo modelli di anteprima Veo 3.1)

       Il valore predefinito è "720p".

     • RESPONSE_COUNT: Facoltativo. Un valore intero che descrive il numero di video da generare. L'intervallo di valori accettato è 1-4.
     • SEED_NUMBER: Facoltativo. Un valore uint32 che il modello utilizza per generare video deterministici. Se specifichi un numero seed nella richiesta senza modificare altri parametri, il modello genererà gli stessi video. L'intervallo di valori accettati è 0-4294967295.

   Metodo 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 della richiesta:

   {
     "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,
     }
   }
   

   Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

   curl

   Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   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

   Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   $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

   Questa richiesta restituisce un nome di operazione completo con un ID operazione univoco. Utilizza questo nome completo dell'operazione per verificare lo stato della richiesta di generazione del video.
   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. (Facoltativo) Controlla lo stato dell'operazione a lunga esecuzione di generazione del video.

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

   • PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
   • MODEL_ID: l'ID del modello da utilizzare.
   • OPERATION_ID: L'ID operazione univoco restituito nella richiesta di generazione video originale.

   Metodo 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 della richiesta:

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

   Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

   curl

   Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   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

   Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   $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

   Questa richiesta restituisce informazioni sull'operazione, incluso se è ancora in esecuzione o è stata completata.

   Risposta

   {
     "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"
         }
       ]
     }
   }
   

Passaggi successivi

• Generare video da testo
• Scopri di più sui prompt
• Comprendere l'AI responsabile e le linee guida sull'utilizzo di Veo su Vertex AI