Veo 동영상에 객체 삽입

프리뷰

이 제품 또는 기능에는 서비스별 약관의 일반 서비스 약관 섹션에 있는 'GA 이전 제공 서비스 약관'이 적용됩니다. GA 이전 제품 및 기능은 '있는 그대로' 제공되며 지원이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

Vertex AI 기반 Veo를 사용하면 마스크와 이미지 객체를 제공한 후 원하는 출력에 대한 설명이 포함된 프롬프트를 모델에 제공하여 동영상에 객체를 삽입할 수 있습니다.

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

참고: Vertex AI API는 미리보기 중에 지원됩니다. 지원되는 인터페이스에는 Google Cloud 콘솔과 Vertex AI API가 있습니다.

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

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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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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.

   Python

   로컬 개발 환경에서 이 페이지의 Python 샘플을 사용하려면 gcloud CLI를 설치하고 초기화한 후 사용자 인증 정보로 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다.

   Google Cloud CLI를 설치합니다.

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

   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.

   자세한 내용은 Google Cloud 인증 문서의 로컬 개발 환경의 ADC 설정을 참조하세요.

   REST

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

   Google Cloud CLI를 설치합니다.

   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.

   동영상에 객체 삽입

   콘솔

   1. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI Studio > 미디어 생성 페이지로 이동합니다.

      Media Studio

   2. Veo를 클릭합니다.

   3. 선택사항: 설정 창에서 다음 설정을 구성합니다.

      • 모델: Veo 2 미리보기를 선택합니다.

      • 가로세로 비율: 16:9 또는 9:16을 선택합니다.

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

      • 동영상 길이: 메뉴에서 원하는 동영상 길이를 선택합니다.

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

   4. 선택사항: 안전 섹션에서 다음 인물 생성 설정 중 하나를 선택합니다.

      • 허용(성인만 해당): 기본값입니다. 성인이나 성인 얼굴만 생성합니다. 청소년 또는 아동이나 청소년 또는 아동의 인물을 생성하지 마세요.

      • 허용 안함: 사람이나 얼굴을 생성하지 않습니다.

   5. 선택사항: 동영상을 무작위로 생성하려면 고급 옵션 섹션에서 시드 값을 입력합니다.

   6. 이미지 또는 동영상 업로드를 클릭합니다.

   7. 업로드할 로컬 동영상을 선택하고 선택을 클릭합니다.

   8. 다음 중 하나를 수행합니다.

      • 자체 마스크 업로드:

        1. 컴퓨터에서 마스크를 만듭니다.

        2. 마스크 업로드를 클릭합니다. 표시된 대화상자에서 업로드할 마스크를 선택합니다.

      • 마스크 정의: 수정 툴바에서 마스크 도구(상자, 브러시 또는 masked_transitions반전 도구)를 사용하여 콘텐츠를 추가할 영역을 지정합니다.

   9. 프롬프트 작성 상자에 동영상에 추가할 항목을 설명하는 프롬프트를 작성한 다음 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 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

   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 API 참조 문서를 참고하세요.

   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 ID입니다.
      • TEXT_PROMPT: 동영상 생성을 안내하는 데 사용되는 텍스트 프롬프트입니다.
      • MASK_STORAGE_URI 마스크 객체의 Cloud Storage 버킷 URI 경로입니다.

      • MASK_MIME_TYPE 이미지 마스크의 MIME 유형입니다. 다음 중 하나만 사용할 수 있습니다.

        • image/png
        • image/jpeg
        • image/webp
      • VIDEO_INPUT_STORAGE_URI Cloud Storage 버킷 URI 경로 동영상 입력 객체입니다.

      • VIDEO_MIME_TYPE 동영상 객체의 MIME 유형입니다. 다음 중 하나만 사용할 수 있습니다.

        • video/mov
        • video/mpeg
        • video/mp4
        • video/mpg
        • video/avi
        • video/wmv
        • video/mpegps
        • video/flv
      • OUTPUT_STORAGE_URI: (선택사항) 출력 동영상을 저장할 Cloud Storage 버킷. 제공되지 않으면 Base64 바이트로 인코딩된 동영상이 응답으로 반환됩니다. 예를 들면 gs://video-bucket/output/입니다.
      • RESPONSE_COUNT: 생성할 동영상 파일의 수입니다. 허용되는 정수 값: 1~4.

      • 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/veo-2.0-generate-preview:predictLongRunning

      JSON 요청 본문:

      {
        "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,
        }
      }
      

      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/veo-2.0-generate-preview: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/veo-2.0-generate-preview: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/veo-2.0-generate-001/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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