Direkte Veo-Videogenerierung mit einem Referenzbild

Vorschau

Dieses Produkt oder Feature ist ein Angebot für eine Vorschau der generativen KI, das den „Nutzungsbedingungen des Pre-GA-Angebots“ der besonderen Nutzungsbedingungen von Google Cloud sowie den zusätzlichen Bedingungen für Vorschauprodukte der generativen KI unterliegt. Für dieses Angebot zur Vorschau generativer KI können Kunden es für Produktions- oder kommerzielle Zwecke verwenden oder generierte Ausgaben an Dritte weitergeben und personenbezogene Daten gemäß dem Zusatz zur Verarbeitung von Cloud-Daten verarbeiten, vorbehaltlich der in der Vereinbarung beschriebenen Verpflichtungen und Einschränkungen, gemäß der Sie auf Google Cloud zugreifen. Pre-GA-Produkte sind „wie gesehen“ verfügbar und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter Beschreibungen der Startphase.

Mit Veo in Vertex AI können Sie Referenzbilder verwenden, um den Inhalt und den künstlerischen Stil Ihres generierten Videos zu bestimmen. Sie können eine der folgenden Optionen auswählen, wenn Sie Referenzbilder mit Veo verwenden:

• Asset-Bild: Sie stellen bis zu drei Bilder einer einzelnen Person, einer Figur oder eines Produkts bereit. Veo behält das Erscheinungsbild des Motivs im Ausgabevideo bei.

• Stilbild: Sie stellen ein einzelnes Stilbild zur Verfügung. Veo wendet den Stil des hochgeladenen Bildes auf das Ausgabevideo an. Dieses Feature wird von veo-2.0-generate-exp nur im Vorschaumodus unterstützt.

Wichtig :Referenzbilder werden von veo-2.0-generate-exp und veo-3.1-generate-preview unterstützt. Stilbilder werden nur von veo-2.0-generate-exp unterstützt.

Weitere Informationen zum Schreiben effektiver Text-Prompts für die Videogenerierung finden Sie im Veo-Leitfaden zu Prompts.

Veo in einem Colab ausprobieren

Hinweise

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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.

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

1. Richten Sie die Authentifizierung für Ihre Umgebung ein.

   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

   Wenn Sie die Python -Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwenden möchten, installieren und initialisieren Sie die gcloud CLI und richten Sie dann die Standardanmeldedaten für Anwendungen mit Ihren Nutzeranmeldedaten ein.

   Installieren Sie die Google Cloud CLI.

   Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

   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.

   Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

   REST

   Wenn Sie die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwenden möchten, verwenden Sie die Anmeldedaten, die Sie der gcloud CLI bereitstellen.

   Installieren Sie die Google Cloud CLI.

   Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

   Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter Für die Verwendung von REST authentifizieren.

   Mit Motivbildern Videos erstellen

   Gehen Sie dazu so vor:

   Console

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI Studio > Media Studio auf.

      Media Studio

   2. Klicken Sie auf Veo.

   3. Wählen Sie im Bereich Einstellungen die folgenden Einstellungen aus:

      • Modell: Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

        • Veo 2: veo-2.0-generate-exp

        • Veo 3: veo-3.1-generate-preview

          Hinweis :veo-3.1-generate-preview gibt nur 8‑Sekunden-Videos zurück, wenn Sie Referenzbilder verwenden.

      • Anzahl der Ergebnisse: Stellen Sie den Schieberegler ein oder geben Sie einen Wert zwischen 1 und 4 ein.

   4. Wählen Sie im Bereich Referenz die Option Betreff > klicken Sie auf Hinzufügen.

   5. Wählen Sie ein bis drei Bilder auf Ihrem Computer aus, die Sie hochladen möchten.

   6. Optional: Wählen Sie im Bereich Sicherheit eine der folgenden Einstellungen für die Generierung von Personen aus:

      • Zulassen (nur Erwachsene): Standardwert. Nur erwachsene Personen oder Gesichter generieren. Es dürfen keine Bilder von Jugendlichen oder Kindern oder Gesichter von Jugendlichen oder Kindern generiert werden.

      • Nicht zulassen: Es werden keine Personen oder Gesichter generiert.

   7. Optional: Geben Sie im Abschnitt Erweiterte Optionen einen Seed-Wert ein, um die Videogenerierung zu randomisieren.

   8. Geben Sie im Feld Prompt schreiben Ihren Textprompt ein, der die zu generierenden Videos beschreibt.

   9. Klicken Sie auf Erstellen.

   Python

   Installieren

   pip install --upgrade google-genai

   Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

   Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen:

   # 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, VideoGenerationReferenceImage
   
   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="slowly rotate this coffee mug in a 360 degree circle",
       config=GenerateVideosConfig(
           reference_images=[
               VideoGenerationReferenceImage(
                   image=Image(
                       gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/mug.png",
                       mime_type="image/png",
                   ),
                   reference_type="asset",
               ),
           ],
           aspect_ratio="16:9",
           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

   Nachdem Sie Ihre Umgebung eingerichtet haben, können Sie mit REST einen Text-Prompt testen. Im folgenden Beispiel wird eine Anfrage an den Publisher gesendet Modellendpunkt zu erstellen.

   Weitere Informationen zur Veo API finden Sie unter Veo on Vertex AI API.

   1. Verwenden Sie die folgenden Befehle, um eine Anfrage zum Generieren eines Videos zu senden. Mit dieser Anfrage wird ein Vorgang mit langer Ausführungszeit gestartet und die Ausgabe in einem von Ihnen angegebenen Cloud Storage-Bucket gespeichert.

      Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

      • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
      • MODEL_ID: Ein String, der die zu verwendende Modell-ID darstellt. Folgende Werte sind zulässig:
        • Veo 2: veo-2.0-generate-exp
        • Veo 3: veo-3.1-generate-preview
      • TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der zur Steuerung der Videogenerierung verwendet wird.
      • BASE64_ENCODED_IMAGE: Ein base64-codiertes Bild des Motivs. Sie können dieses Feld und mimeType wiederholen, um bis zu drei Motivbilder anzugeben.

      • IMAGE_MIME_TYPE: Der MIME-Typ des Eingabebilds. Nur einer der Folgenden:

        • image/jpeg
        • image/png

        Sie können dieses Feld und bytesBase64Encoded wiederholen, um bis zu drei Motivbilder anzugeben.

      • OUTPUT_STORAGE_URI: Optional: Der Cloud Storage-Bucket, in dem die Ausgabevideos gespeichert werden sollen. Wenn nicht angegeben, wird in der Antwort ein Base64-Byte-codiertes Video zurückgegeben. Beispiel: gs://video-bucket/output/.
      • RESPONSE_COUNT: Die Anzahl der Videodateien, die Sie generieren möchten. Zulässige Ganzzahlwerte: 1–4.

      • Zusätzliche optionale Parameter

        Je nach Anwendungsfall können Sie die folgenden optionalen Variablen verwenden. Fügen Sie dem "parameters": {}-Objekt einige oder alle der folgenden Parameter hinzu.

        "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: Optional: Ein Stringwert, der das Seitenverhältnis der generierten Videos beschreibt. Sie können die folgenden Werte verwenden:
          • "16:9" für Landschaft
          • "9:16" für Hochformat

          Der Standardwert ist "16:9".

        • NEGATIVE_PROMPT (optional): Ein Stringwert, der Inhalte beschreibt, die das Modell nicht generieren soll.
        • PERSON_SAFETY_SETTING: Optional: Ein Stringwert, der die Sicherheitseinstellung für die Generierung von Personen oder Gesichtern steuert. Sie können die folgenden Werte verwenden:
          • "allow_adult": Nur Generierung von Erwachsenen und Gesichtern zulassen.
          • "disallow": Es werden keine Personen oder Gesichter generiert.

          Der Standardwert ist "allow_adult".

        • RESOLUTION: Optional: Ein Stringwert, der die Auflösung des generierten Videos steuert. Wird nur von Veo 3-Modellen unterstützt. Sie können die folgenden Werte verwenden:
          • "720p"
          • "1080p"

          Der Standardwert ist "720p".

        • RESPONSE_COUNT: Optional. Ein Ganzzahlwert, der die Anzahl der zu generierenden Videos angibt. Der akzeptierte Wertebereich ist 1–4.
        • SEED_NUMBER: Optional. Ein uint32-Wert, den das Modell zum Generieren deterministischer Videos verwendet. Wenn Sie eine Quell-Nummer in Ihrer Anfrage angeben, ohne andere Parameter zu ändern, wird das Modell angewiesen, dieselben Videos zu erstellen. Der akzeptierte Wertebereich ist 0–4294967295.

      HTTP-Methode und URL:

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

      JSON-Text der Anfrage:

      {
        "instances": [
          {
            "prompt": "TEXT_PROMPT",
            // The following fields can be repeated for up to three total
            // images.
            "referenceImages": [
              {
                "image": {
                  "bytesBase64Encoded": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
                  "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
                },
                "referenceType": "asset"
              }
            ]
          }
        ],
        "parameters": {
          "durationSeconds": 8,
          "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
          "sampleCount": RESPONSE_COUNT
        }
      }
      

      Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

      curl

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      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

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      $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

      Diese Anfrage gibt einen vollständigen Vorgangsnamen mit einer eindeutigen Vorgangs-ID zurück. Verwenden Sie diesen vollständigen Vorgangsnamen, um den Status der Videogenerierungsanfrage abzufragen.
      {
        "name":
        "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. Optional: Prüfen Sie den Status des Vorgangs mit langer Ausführungszeit für die Videogenerierung.

      Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

      • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
      • MODEL_ID: Die zu verwendende Modell-ID.
      • OPERATION_ID: Die eindeutige Vorgangs-ID, die in der ursprünglichen Anfrage zum Generieren von Videos zurückgegeben wurde.

      HTTP-Methode und URL:

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

      JSON-Text der Anfrage:

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

      Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

      curl

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      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

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      $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

      Diese Anfrage gibt Informationen zum Vorgang zurück, einschließlich der Frage, ob der Vorgang noch ausgeführt wird oder abgeschlossen ist.

      Antwort

      {
        "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"
            }
          ]
        }
      }
      

   Mit Stilbildern Videos generieren

   Gehen Sie dazu so vor:

   Console

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI Studio > Media Studio auf.

      Media Studio

   2. Klicken Sie auf Veo.

   3. Wählen Sie im Bereich Einstellungen die folgenden Einstellungen aus:

      • Modell: Wählen Sie veo-2.0-generate-exp aus.

      • Anzahl der Ergebnisse: Stellen Sie den Schieberegler ein oder geben Sie einen Wert zwischen 1 und 4 ein.

   4. Wählen Sie im Bereich Referenz die Option Stil > klicken Sie auf Hinzufügen.

   5. Wählen Sie ein Bild auf Ihrem Computer aus, das Sie hochladen möchten.

   6. Optional: Wählen Sie im Bereich Sicherheit eine der folgenden Einstellungen für die Generierung von Personen aus:

      • Zulassen (nur Erwachsene): Standardwert. Nur erwachsene Personen oder Gesichter generieren. Es dürfen keine Bilder von Jugendlichen oder Kindern oder Gesichter von Jugendlichen oder Kindern generiert werden.

      • Nicht zulassen: Es werden keine Personen oder Gesichter generiert.

   7. Optional: Geben Sie im Abschnitt Erweiterte Optionen einen Seed-Wert ein, um die Videogenerierung zu randomisieren.

   8. Geben Sie im Feld Prompt schreiben Ihren Textprompt ein, der die zu generierenden Videos beschreibt.

   9. Klicken Sie auf Erstellen.

   REST

   Nachdem Sie Ihre Umgebung eingerichtet haben, können Sie mit REST einen Text-Prompt testen. Im folgenden Beispiel wird eine Anfrage an den Publisher gesendet Modellendpunkt zu erstellen.

   Weitere Informationen zur Veo API finden Sie unter Veo on Vertex AI API.

   1. Verwenden Sie die folgenden Befehle, um eine Anfrage zum Generieren eines Videos zu senden. Mit dieser Anfrage wird ein Vorgang mit langer Ausführungszeit gestartet und die Ausgabe in einem von Ihnen angegebenen Cloud Storage-Bucket gespeichert.

      Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

      • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.

      • MODEL_ID: Ein String, der die zu verwendende Modell-ID darstellt. Verwenden Sie den folgenden Wert: veo-2.0-generate-exp.

        Wichtig:Veo 3.1-Modelle unterstützen referenceImages.style nicht. Verwenden Sie veo-2.0-generate-exp, wenn Sie Stilbilder verwenden.
      • TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der zur Steuerung der Videogenerierung verwendet wird.
      • BASE64_ENCODED_IMAGE: Ein base64-codiertes Stilbild.
      • IMAGE_MIME_TYPE: Der MIME-Typ des Eingabebilds. Nur eines der folgenden Elemente:
        • image/jpeg
        • image/png
      • OUTPUT_STORAGE_URI: Optional: Der Cloud Storage-Bucket, in dem die Ausgabevideos gespeichert werden sollen. Wenn nicht angegeben, werden Videobyte in der Antwort zurückgegeben. Beispiel: gs://video-bucket/output/.
      • RESPONSE_COUNT: Die Anzahl der Videodateien, die Sie generieren möchten. Zulässige Ganzzahlwerte: 1–4.

      • Zusätzliche optionale Parameter

        Je nach Anwendungsfall können Sie die folgenden optionalen Variablen verwenden. Fügen Sie dem "parameters": {}-Objekt einige oder alle der folgenden Parameter hinzu.

        "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: Optional: Ein Stringwert, der das Seitenverhältnis der generierten Videos beschreibt. Sie können die folgenden Werte verwenden:
          • "16:9" für Landschaft
          • "9:16" für Hochformat

          Der Standardwert ist "16:9".

        • NEGATIVE_PROMPT (optional): Ein Stringwert, der Inhalte beschreibt, die das Modell nicht generieren soll.
        • PERSON_SAFETY_SETTING: Optional: Ein Stringwert, der die Sicherheitseinstellung für die Generierung von Personen oder Gesichtern steuert. Sie können die folgenden Werte verwenden:
          • "allow_adult": Nur Generierung von Erwachsenen und Gesichtern zulassen.
          • "disallow": Es werden keine Personen oder Gesichter generiert.

          Der Standardwert ist "allow_adult".

        • RESOLUTION: Optional: Ein Stringwert, der die Auflösung des generierten Videos steuert. Wird nur von Veo 3-Modellen unterstützt. Sie können die folgenden Werte verwenden:
          • "720p"
          • "1080p"

          Der Standardwert ist "720p".

        • RESPONSE_COUNT: Optional. Ein Ganzzahlwert, der die Anzahl der zu generierenden Videos angibt. Der akzeptierte Wertebereich ist 1–4.
        • SEED_NUMBER: Optional. Ein uint32-Wert, den das Modell zum Generieren deterministischer Videos verwendet. Wenn Sie eine Quell-Nummer in Ihrer Anfrage angeben, ohne andere Parameter zu ändern, wird das Modell angewiesen, dieselben Videos zu erstellen. Der akzeptierte Wertebereich ist 0–4294967295.

      HTTP-Methode und URL:

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

      JSON-Text der Anfrage:

      {
        "instances": [
          {
            "prompt": "TEXT_PROMPT",
            "referenceImages": [
              {
                "image": {
                  "bytesBase64Encoded": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
                  "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
                },
                "referenceType": "style"
              }
            ]
          }
        ],
        "parameters": {
          "durationSeconds": 8,
          "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
          "sampleCount": RESPONSE_COUNT
        }
      }
      

      Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

      curl

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      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

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      $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

      Diese Anfrage gibt einen vollständigen Vorgangsnamen mit einer eindeutigen Vorgangs-ID zurück. Verwenden Sie diesen vollständigen Vorgangsnamen, um den Status der Videogenerierungsanfrage abzufragen.
      {
        "name":
        "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. Optional: Prüfen Sie den Status des Vorgangs mit langer Ausführungszeit für die Videogenerierung.

      Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

      • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
      • MODEL_ID: Die zu verwendende Modell-ID.
      • OPERATION_ID: Die eindeutige Vorgangs-ID, die in der ursprünglichen Anfrage zum Generieren von Videos zurückgegeben wurde.

      HTTP-Methode und URL:

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

      JSON-Text der Anfrage:

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

      Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

      curl

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      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

      Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

      Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

      $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

      Diese Anfrage gibt Informationen zum Vorgang zurück, einschließlich der Frage, ob der Vorgang noch ausgeführt wird oder abgeschlossen ist.

      Antwort

      {
        "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"
            }
          ]
        }
      }
      

   Nächste Schritte

   • Videos aus Text generieren
   • Weitere Informationen zu Prompts
   • Verantwortungsbewusste KI und Nutzungsrichtlinien für Veo in Vertex AI
   Feedback geben