Generazione diretta di video con Veo utilizzando un'immagine di riferimento

Anteprima

Questo prodotto o funzionalità è un'offerta in anteprima dell'AI generativa, soggetta ai "Termini delle Offerte pre-GA" dei Termini specifici dei servizi di Google Cloud, nonché ai Termini aggiuntivi per i prodotti in anteprima dell'AI generativa. Per questa offerta di anteprima dell'AI generativa, i clienti possono scegliere di utilizzarla per scopi di produzione o commerciali oppure divulgare l'output generato a terze parti e possono trattare i dati personali come indicato nell'Addendum per il trattamento dei dati Cloud, fatti salvi gli obblighi e le restrizioni all'interno dell'accordo che regola l'accesso a Google Cloud. I prodotti pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Veo su Vertex AI ti consente di utilizzare immagini di riferimento per indirizzare i contenuti e lo stile artistico del video generato. Quando utilizzi immagini di riferimento con Veo, puoi scegliere di utilizzare uno dei seguenti elementi:

• Immagine dell'asset: fornisci fino a tre immagini di una singola persona, personaggio o prodotto. Veo preserva l'aspetto del soggetto nel video di output.

• Immagine di stile: fornisci una singola immagine di stile. Veo applica lo stile dell'immagine caricata nel video di output. Questa funzionalità è supportata solo da veo-2.0-generate-exp in anteprima.

Importante: le immagini di riferimento sono supportate da veo-2.0-generate-exp e veo-3.1-generate-preview. Le immagini di stile sono supportate solo da veo-2.0-generate-exp.

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

Prova Veo in Colab

Prima di iniziare

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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. Configura l'autenticazione per il tuo 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

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

   Installa Google Cloud CLI.

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

   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.

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

   REST

   Per utilizzare gli esempi di API REST in questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, utilizza 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 Autenticarsi per l'utilizzo di REST nella documentazione sull'autenticazione di Google Cloud .

   Utilizzare le immagini dei soggetti per generare video

   Segui questi passaggi:

   Console

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

      Media Studio

   2. Fai clic su Veo.

   3. Nel riquadro Impostazioni, seleziona le seguenti impostazioni:

      • Modello: seleziona una delle seguenti opzioni:

        • Veo 2: veo-2.0-generate-exp

        • Veo 3: veo-3.1-generate-preview

          Nota: veo-3.1-generate-preview restituisce solo video di 8 secondi quando utilizzi immagini di riferimento.

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

   4. Nella sezione Riferimento, seleziona Oggetto > fai clic su Aggiungi.

   5. Scegli da una a tre immagini sul tuo computer da caricare.

   6. (Facoltativo) Nella sezione Sicurezza, seleziona una delle seguenti impostazioni di generazione di persone:

      • Consenti (solo per adulti): valore predefinito. Genera solo persone o volti adulti. Non generare persone o volti di giovani o bambini.

      • Non consentire: non generare persone o volti.

   7. (Facoltativo) Nella sezione Opzioni avanzate, inserisci un valore Seed per randomizzare la generazione dei video.

   8. Nella casella Scrivi il prompt, inserisci il prompt di testo che descrive i video da generare.

   9. Fai clic su Genera.

   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 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

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

   Per saperne di più sull'API Veo, consulta l'API Veo su Vertex AI.

   1. Utilizza i seguenti comandi 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 seguenti sostituzioni:

      • PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
      • MODEL_ID: una stringa che rappresenta l'ID modello da utilizzare. I seguenti sono valori accettati:
        • Veo 2: veo-2.0-generate-exp
        • Veo 3: veo-3.1-generate-preview
      • TEXT_PROMPT: il prompt di testo utilizzato per guidare la generazione di video.
      • BASE64_ENCODED_IMAGE: un'immagine del soggetto codificata in byte Base64. Puoi ripetere questo campo e mimeType per specificare fino a tre immagini del soggetto.

      • IMAGE_MIME_TYPE: il tipo MIME dell'immagine di input. Solo uno dei seguenti documenti:

        • image/jpeg
        • image/png

        Puoi ripetere questo campo e bytesBase64Encoded per specificare fino a tre immagini del soggetto.

      • 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 il formato 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"

          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/MODEL_ID:predictLongRunning

      Corpo JSON della richiesta:

      {
        "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
        }
      }
      

      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, ed esegui questo comando:

      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

      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, ed esegui questo comando:

      $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

      Questa richiesta restituisce un nome completo dell'operazione 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/MODEL_ID/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 seguenti sostituzioni:

      • PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
      • MODEL_ID: l'ID 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, ed esegui questo comando:

      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, ed esegui questo comando:

      $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, ad esempio 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"
            }
          ]
        }
      }
      

   Utilizzare immagini di stile per generare video

   Segui questi passaggi:

   Console

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

      Media Studio

   2. Fai clic su Veo.

   3. Nel riquadro Impostazioni, seleziona le seguenti impostazioni:

      • Modello: seleziona veo-2.0-generate-exp.

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

   4. Nella sezione Riferimento, seleziona Stile > fai clic su Aggiungi.

   5. Scegli un'immagine sul computer da caricare.

   6. (Facoltativo) Nella sezione Sicurezza, seleziona una delle seguenti impostazioni di generazione di persone:

      • Consenti (solo per adulti): valore predefinito. Genera solo persone o volti adulti. Non generare persone o volti di giovani o bambini.

      • Non consentire: non generare persone o volti.

   7. (Facoltativo) Nella sezione Opzioni avanzate, inserisci un valore Seed per randomizzare la generazione dei video.

   8. Nella casella Scrivi il prompt, inserisci il prompt di testo che descrive i video da generare.

   9. Fai clic su Genera.

   REST

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

   Per saperne di più sull'API Veo, consulta l'API Veo su Vertex AI.

   1. Utilizza i seguenti comandi 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 seguenti sostituzioni:

      • PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.

      • MODEL_ID: una stringa che rappresenta l'ID modello da utilizzare. Utilizza il seguente valore: veo-2.0-generate-exp.

        Importante: i modelli Veo 3.1 non supportano referenceImages.style. Utilizza veo-2.0-generate-exp quando utilizzi immagini di stile.
      • TEXT_PROMPT: il prompt di testo utilizzato per guidare la generazione di video.
      • BASE64_ENCODED_IMAGE: un'immagine di stile codificata in byte Base64.
      • IMAGE_MIME_TYPE: il tipo MIME dell'immagine di input. Solo uno dei seguenti:
        • image/jpeg
        • image/png
      • OUTPUT_STORAGE_URI: (Facoltativo) Il bucket Cloud Storage in cui archiviare i video di output. Se non forniti, i byte del video vengono restituiti nella risposta. 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 il formato 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"

          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/MODEL_ID:predictLongRunning

      Corpo JSON della richiesta:

      {
        "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
        }
      }
      

      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, ed esegui questo comando:

      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

      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, ed esegui questo comando:

      $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

      Questa richiesta restituisce un nome completo dell'operazione 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/MODEL_ID/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 seguenti sostituzioni:

      • PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
      • MODEL_ID: l'ID 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, ed esegui questo comando:

      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, ed esegui questo comando:

      $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, ad esempio 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"
            }
          ]
        }
      }
      

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