Veo 動画にオブジェクトを挿入する

プレビュー版

このプロダクトまたは機能は サービス固有の規約の対象となります。 一般提供前のプロダクトと機能は「現状のまま」で提供されるものであり、サポートが制限されることがあります。 詳細については、リリース ステージの説明をご覧ください。

Vertex AI の Veo を使用すると、マスクと画像オブジェクトを指定し、必要な出力の説明を含むプロンプトをモデルに指定することで、動画にオブジェクトを挿入できます。

動画生成用の効果的なテキスト プロンプトの作成方法については、Veo プロンプト ガイドをご覧ください。

注: Vertex AI API はプレビュー期間中にサポートされます。サポートされているインターフェースには、 Google Cloud コンソールと Vertex AI API があります。

Colab で Veo を試す

始める前に

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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 (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.

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1. 環境の認証を設定します。

   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.

   Python

   ローカル開発環境でこのページの Python サンプルを使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化し、ユーザー認証情報を使用してアプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。

   Google Cloud CLI をインストールします。

   外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

   If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

   If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

   詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントのローカル開発環境の ADC の設定をご覧ください。

   REST

   このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。

   Google Cloud CLI をインストールします。

   外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

   詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントの REST を使用して認証するをご覧ください。

   動画にオブジェクトを挿入する

   コンソール

   1. Google Cloud コンソールで、[Vertex AI Studio] > [メディアを生成] ページに移動します。

      Media Studio

   2. [Veo] をクリックします。

   3. 省略可: [設定] ペインで、次の設定を構成します。

      • モデル: [Veo 2 Preview] を選択します。

      • アスペクト比: 16:9 または 9:16 を選択します。

      • 検索結果の表示件数: スライダーを調整するか、1～4 の値を入力します。

      • 動画の長さ: メニューから希望の動画の長さを選択します。

      • 出力ディレクトリ: [参照] をクリックして、出力ファイルを保存する Cloud Storage バケットを作成または選択します。

   4. 省略可: [安全性] セクションで、次のいずれかの人物生成の設定を選択します。

      • Allow (Adults only): デフォルト値。成人の人物または顔のみを生成します。若者や子供の人物や顔を生成しません。

      • Don't allow: 人物や顔を生成しません。

   5. 省略可: [詳細オプション] セクションで、動画生成をランダム化するためのシード値を入力します。

   6. [画像や動画をアップロード] をクリックします。

   7. アップロードするローカル動画を選択し、[選択] をクリックします。

   8. 次のいずれかを行います。

      • 独自のマスクをアップロードする:

        1. パソコンでマスクを作成します。

        2. [マスクをアップロード] をクリックします。表示されたダイアログで、アップロードするマスクを選択します。

      • マスクを定義する: 編集ツールバーからマスクツール（ ボックス、 ブラシ、masked_transitions 反転ツール）を選択して、コンテンツを追加する領域を指定します。

   9. [プロンプトを入力します] ボックスに、動画に追加するアイテムの説明を入力し、 [生成] をクリックします。

   Python

   インストール

   pip install --upgrade google-genai

   詳しくは、SDK リファレンス ドキュメントをご覧ください。

   Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

   # 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

   環境をセットアップしたら、REST を使用してテキスト プロンプトをテストできます。次のサンプルは、パブリッシャー モデルのエンドポイントにリクエストを送信します。

   Veo API の詳細については、Vertex AI の Veo API リファレンス ドキュメントをご覧ください。

   1. 動画生成リクエストを送信するには、次のコマンドを使用します。このリクエストにより長時間実行オペレーションが開始され、指定した Cloud Storage バケットに出力が保存されます。

      リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

      • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
      • TEXT_PROMPT: 動画の生成をガイドするために使用されるテキスト プロンプト。
      • MASK_STORAGE_URI マスク オブジェクトの Cloud Storage バケット URI パス。

      • MASK_MIME_TYPE 画像マスクの MIME タイプ。次のいずれか 1 つのみ。

        • image/png
        • image/jpeg
        • image/webp
      • VIDEO_INPUT_STORAGE_URI Cloud Storage バケット URI パス動画入力オブジェクト。

      • VIDEO_MIME_TYPE 動画オブジェクトの MIME タイプ。次のいずれか 1 つのみ。

        • video/mov
        • video/mpeg
        • video/mp4
        • video/mpg
        • video/avi
        • video/wmv
        • video/mpegps
        • video/flv
      • OUTPUT_STORAGE_URI: 省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケット。指定しない場合、Base64 でエンコードされた動画がレスポンスで返されます。例: gs://video-bucket/output/。
      • RESPONSE_COUNT: 生成する動画ファイルの数。指定できるのは整数値（1～4）です。

      • その他のオプション パラメータ

        ユースケースに応じて、次のオプションの変数を使用します。"parameters": {} オブジェクトに次のパラメータの一部またはすべてを追加します。

        "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: 省略可。生成された動画のアスペクト比を示す文字列値。使用できる値は次のとおりです。
          • "16:9"（横向き）
          • "9:16"（縦向き）

          デフォルト値は "16:9" です。

        • NEGATIVE_PROMPT: 省略可。モデルが生成するのを防止するコンテンツを記述した文字列値。
        • PERSON_SAFETY_SETTING: 省略可。人物や顔の生成の安全性設定を制御する文字列値。使用できる値は次のとおりです。
          • "allow_adult": 成人の人物とその顔のみが生成されるようにします。
          • "disallow": 人物や顔を生成しません。

          デフォルト値は "allow_adult" です。

        • RESOLUTION: 省略可。生成された動画の解像度を制御する文字列値。Veo 3 モデルのみでサポートされています。使用できる値は次のとおりです。
          • "720p"
          • "1080p"

          デフォルト値は "720p" です。

        • RESPONSE_COUNT: 省略可。生成する動画の数を表す整数値。指定できる値の範囲は 1～4 です。
        • SEED_NUMBER: 省略可。モデルが決定的な動画を生成するために使用する uint32 値。他のパラメータを変更せずにリクエストでシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を作成するように誘導されます。指定できる値の範囲は 0～4294967295 です。

      HTTP メソッドと URL:

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

      リクエストの本文（JSON）:

      {
        "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,
        }
      }
      

      リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

      curl

      注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      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

      注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      $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

      このリクエストは、一意のオペレーション ID を含む完全なオペレーション名を返します。この完全なオペレーション名を使用して、動画生成リクエストのステータスをポーリングします。
      {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. 省略可: 動画生成の長時間実行オペレーションのステータスを確認します。

      リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

      • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
      • MODEL_ID: 使用するモデル ID。
      • OPERATION_ID: 元の動画生成リクエストで返された一意のオペレーション ID。

      HTTP メソッドと URL:

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

      リクエストの本文（JSON）:

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

      リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

      curl

      注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      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

      注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      $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

      このリクエストは、オペレーションがまだ実行中か完了しているかなど、オペレーションに関する情報を返します。

      レスポンス

      {
        "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"
            }
          ]
        }
      }
      

   次のステップ

   • テキストから動画を生成する
   • プロンプトの詳細を確認する
   • Vertex AI の Veo に関する責任ある AI と使用上のガイドラインについて確認する
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