Remover objetos de vídeos do Veo

Pré-lançamento

Este produto ou recurso está sujeitos aos "Termos das Soluções Pré-GA" na seção Termos Gerais de Serviço dos Termos Específicos de Serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis no estado em que se encontram e podem ter suporte limitado. Você encontra mais detalhes nas descrições das fases de lançamento.

É possível usar o Veo na Vertex AI para remover objetos dos vídeos gerados. Você fornece uma máscara e um objeto de vídeo e usa um comando de texto para descrever a saída desejada. A API Vertex AI tem suporte durante o pré-lançamento. As interfaces compatíveis incluem o console Google Cloud e a API Vertex AI.

Para mais informações sobre como escrever comandos de texto eficazes para geração de vídeos, consulte o guia de comandos do Veo.

Testar o Veo no Colab

Antes de começar

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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. Configure a autenticação do ambiente.

   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

   Para usar os exemplos do Python desta página em um ambiente de desenvolvimento local, instale e inicialize a gcloud CLI e configure o Application Default Credentials com suas credenciais de usuário.

   Instale a CLI do Google Cloud.

   Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

   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.

   Saiba mais em Configurar o ADC para um ambiente de desenvolvimento local na documentação de autenticação do Google Cloud .

   REST

   Para usar as amostras da API REST desta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para gcloud CLI.

   Instale a CLI do Google Cloud.

   Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

   Saiba mais em Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Google Cloud .

   Remover um objeto de um vídeo

   Console

   1. No console do Google Cloud , acesse Vertex AI Studio > a página Gerar mídia.

      Media Studio

   2. Clique em Veo.

   3. Opcional: no painel Configurações, defina o seguinte:

      • Modelo: escolha Prévia do Veo 2.

      • Proporção: escolha 16:9 ou 9:16.

      • Número de resultados: ajuste o controle deslizante ou insira um valor entre 1 e 4.

      • Duração do vídeo: selecione a duração desejada no menu.

      • Diretório de saída: clique em Procurar para criar ou selecionar um bucket do Cloud Storage em que os arquivos de saída serão armazenados.

   4. Opcional: na seção Segurança, selecione uma das seguintes configurações de Geração de pessoas:

      • Permitir (somente para adultos): valor padrão. Gerar apenas pessoas ou rostos adultos. Não gere pessoas ou rostos de jovens ou crianças.

      • Não permitir: não gera pessoas nem rostos.

   5. Opcional: na seção Opções avançadas, insira um valor de Seed para aleatorizar a geração de vídeo.

   6. Clique em enviar uma imagem ou um vídeo.

   7. Escolha um vídeo local para fazer upload e clique em Selecionar.

   8. Escolha uma destas opções:

      • Fazer upload da sua própria máscara:

        1. Crie uma máscara no computador.

        2. Clique em Fazer upload da máscara. Na caixa de diálogo exibida, selecione uma máscara para fazer upload.

      • Defina sua máscara:na barra de ferramentas de edição, use as ferramentas de máscara (caixa, pincel ou masked_transitions inverter) para especificar a área ou áreas às quais adicionar conteúdo.

   9. Clique em Gerar.

   Python

   Instalar

   pip install --upgrade google-genai

   Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

   Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA generativa com a 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(
           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.REMOVE,
           ),
           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

   Depois de configurou seu ambiente use REST para testar uma solicitação de texto. O exemplo a seguir envia uma solicitação ao publisher endpoint do modelo.

   Para mais informações sobre a API Veo, consulte a API Veo na Vertex AI.

   1. Use o comando a seguir para enviar uma solicitação de geração de vídeo. Essa solicitação inicia uma operação de longa duração e armazena a saída em um bucket do Cloud Storage especificado por você.

   Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

   • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
   • TEXT_PROMPT: o comando de texto usado para orientar a geração de vídeo.
   • MASK_STORAGE_URI O caminho do URI do bucket do Cloud Storage para o objeto de máscara.

   • MASK_MIME_TYPE O tipo MIME da máscara de imagem. Apenas uma das opções a seguir:

     • image/png
     • image/jpeg
     • image/webp
   • VIDEO_INPUT_STORAGE_URI O objeto de entrada de vídeo do caminho do URI do bucket do Cloud Storage.

   • VIDEO_MIME_TYPE O tipo MIME do objeto de vídeo. Apenas uma das opções a seguir:

     • video/mov
     • video/mpeg
     • video/mp4
     • video/mpg
     • video/avi
     • video/wmv
     • video/mpegps
     • video/flv
   • OUTPUT_STORAGE_URI: Opcional: o bucket do Cloud Storage para armazenar os vídeos de saída. Se não for fornecido, um vídeo codificado em bytes Base64 será retornado na resposta. Por exemplo: gs://video-bucket/output/.
   • RESPONSE_COUNT: o número de arquivos de vídeo que você quer gerar. Valores inteiros aceitos: 1 a 4.

   • Outros parâmetros opcionais

     Use as seguintes variáveis opcionais dependendo do seu caso de uso. Adicione alguns ou todos os parâmetros a seguir no objeto "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: Opcional: um valor de string que descreve a proporção dos vídeos gerados. Você pode usar os seguintes valores:
       • "16:9" para paisagem
       • "9:16" para retrato

       O valor padrão é "16:9"

     • NEGATIVE_PROMPT: opcional: um valor de string que descreve o conteúdo que você quer impedir que o modelo gere.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: Opcional: um valor de string que controla a configuração de segurança para gerar pessoas ou rostos. Você pode usar os seguintes valores:
       • "allow_adult": permite a geração somente de pessoas e rostos adultos.
       • "disallow": não gera pessoas nem rostos.

       O valor padrão é "allow_adult".

     • RESOLUTION: Opcional: um valor de string que controla a resolução do vídeo gerado. Compatível apenas com modelos do Veo 3. Você pode usar os seguintes valores:
       • "720p"
       • "1080p"

       O valor padrão é "720p".

     • RESPONSE_COUNT: Opcional. Um valor inteiro que descreve o número de vídeos a serem gerados. O intervalo de valores aceito é 1-4.
     • SEED_NUMBER: Opcional. Um valor uint32 que o modelo usa para gerar vídeos determinísticos. Especificar um número de sugestão com sua solicitação sem mudar outros parâmetros orienta o modelo a produzir os mesmos vídeos. O intervalo aceito de valores é 0-4294967295.

   Método 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 da solicitação:

   {
     "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": "remove"
         },
         "video": {
           "gcsURI": "VIDEO_INPUT_STORAGE_URI",
           "mimeType": "VIDEO_MIME_TYPE"
         }
       }
     ],
     "parameters": {
       "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
       "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
     }
   }
   

   Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

   curl

   Observação: o comando a seguir pressupõe que você tenha feito login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na gcloud CLI. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

   Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

   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

   Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

   Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

   $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

   Essa solicitação retorna um nome de operação completo com um ID exclusivo. Use esse nome completo da operação para pesquisar o status da solicitação de geração de vídeo.

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

   1. Opcional: verifique o status da operação de longa duração de geração de vídeo.

      Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

      • PROJECT_ID: o Google Cloud ID do projeto.
      • MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado.
      • OPERATION_ID: o ID de operação exclusivo retornado na solicitação original de geração de vídeo.

      Método 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 da solicitação:

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

      Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

      curl

      Observação: o comando a seguir pressupõe que você tenha feito login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na gcloud CLI. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

      Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

      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

      Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

      Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

      $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

      Essa solicitação retorna informações sobre a operação, incluindo se ela ainda está em execução ou se já foi concluída.

      Resposta

      {
        "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"
            }
          ]
        }
      }
      

   A seguir

   • Gerar vídeos usando texto
   • Saiba mais sobre os comandos
   • Entenda a IA responsável e as diretrizes de uso do Veo na Vertex AI
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