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Genera videos a partir de una imagen

Puedes usar Veo en Vertex AI para generar videos nuevos a partir de una imagen y una instrucción de texto. Las interfaces compatibles incluyen la consola de Google Cloud y la API de Vertex AI.

Si deseas obtener más información para escribir instrucciones de texto eficaces para la generación de videos, consulta la guía de instrucciones de Veo.

Antes de comenzar

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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Enable the Vertex AI API.

Enable the API

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Configura la autenticación para tu entorno.

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.

REST

Para usar las muestras de la API de REST en esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporcionas a la CLI de gcloud.

After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

gcloud init

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

Si deseas obtener más información, consulta Autentica para usar REST en la Google Cloud documentación de autenticación.

Genera videos a partir de una imagen

Muestra de entrada	Ejemplo de resultado
Imagen de entrada¹ Instrucción de texto: El elefante se mueve de forma natural

¹ Imagen generada con Imagen en Vertex AI a partir de la siguiente instrucción: Un elefante de croché con patrones intrincados caminando por la sabana

Puedes generar videos nuevos solo con una imagen como entrada, o bien con una imagen y texto descriptivo como entradas. En los siguientes ejemplos, se muestran instrucciones básicas para generar videos a partir de imágenes y texto.

Console

En la Google Cloud consola, ve a la página Vertex AI Studio > Media Studio.

Media Studio
Haz clic en Video.
Opcional: En el panel Configuración, establece los siguientes parámetros de configuración:
- Modelo: Elige un modelo entre las opciones disponibles.
- Relación de aspecto: Elige 16:9 o 9:16.
  
  Nota: La relación de aspecto 9:16 no es compatible con veo-3.0-generate-preview.
- Cantidad de resultados: Ajusta el control deslizante o ingresa un valor entre 1 y 4.
- Duración del video: Selecciona una duración entre 5 y 8 segundos.
- Directorio de salida: Haz clic en Explorar para crear o seleccionar un bucket de Cloud Storage en el que se almacenarán los archivos de salida.
Opcional: En la sección Seguridad, selecciona uno de los siguientes parámetros de configuración de Generación de personas:
- Permitir (solo para adultos): Es el valor predeterminado. Generar solo personas o rostros adultos No se deben generar imágenes de rostros o personas jóvenes o niños.
- No permitir: No se generan personas ni rostros.
Opcional: En la sección Opciones avanzadas, ingresa un valor de Semilla para aleatorizar la generación de video.
En el cuadro Escribe tu instrucción, haz clic en Subir.
Elige una imagen local para subir y haz clic en Seleccionar.
En el cuadro Escribe tu instrucción, ingresa la instrucción de texto que describe los videos que se generarán.
Haz clic en Generar .

REST

Después de configurar tu entorno, puedes usar REST para probar una instrucción de texto. En el siguiente ejemplo, se envía una solicitud al extremo del modelo de publicador.

Para obtener más información sobre la API de Veo, consulta la API de Veo en Vertex AI.

Usa el siguiente comando para enviar una solicitud de generación de video. Esta solicitud inicia una operación de larga duración y almacena el resultado en un bucket de Cloud Storage que especifiques.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- PROJECT_ID: El Google Cloud ID del proyecto.
- MODEL_ID: ID del modelo que se usará. Valores disponibles:
  - veo-2.0-generate-001 (DG)
  - veo-3.0-generate-preview (Vista previa)
- TEXT_PROMPT: Es la instrucción de texto que se usa para guiar la generación de video.
- INPUT_IMAGE: Es una cadena de bytes codificada en Base64 que representa la imagen de entrada. Para garantizar la calidad, la imagen de entrada debe tener una resolución de 720 p o superior (1,280 x 720 píxeles) y una relación de aspecto de 16:9 o 9:16. Es posible que se cambie el tamaño o se recorten de forma centralizada las imágenes con otras relaciones de aspecto o tamaños durante el proceso de carga.
- MIME_TYPE: Es el tipo de MIME de la imagen de entrada. Solo se admiten las imágenes de los siguientes tipos de MIME: image/jpeg o image/png.
- OUTPUT_STORAGE_URI: Opcional: Es el bucket de Cloud Storage en el que se almacenarán los videos de salida. Si no se proporciona, los bytes del video se devuelven en la respuesta. Por ejemplo: gs://video-bucket/output/.
- RESPONSE_COUNT: Es la cantidad de archivos de video que deseas generar. Valores de números enteros aceptados: de 1 a 4.
- DURATION: Es la duración de los archivos de video que deseas generar. Los valores de números enteros aceptados son del 5 al 8.
- Parámetros opcionales adicionales
  
  Usa las siguientes variables opcionales según tu caso de uso. Agrega algunos o todos los siguientes parámetros en el objeto "parameters": {}.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: cadena. Opcional. Define la relación de aspecto de los videos generados. Valores: 16:9 (predeterminado, horizontal) o 9:16 (vertical).
  - NEGATIVE_PROMPT: cadena. Opcional. Es una cadena de texto que describe lo que quieres evitar que genere el modelo.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: cadena. Opcional. Es el parámetro de configuración de seguridad que controla si se permite la generación de personas o rostros. Valores:
    - allow_adult (valor predeterminado): Permite la generación de adultos solamente.
    - disallow: No permite la inclusión de personas ni rostros en las imágenes.
  - RESPONSE_COUNT: int. Es opcional. Es la cantidad de imágenes de salida solicitadas. Valores: 1-4.
  - SEED_NUMBER: uint32. Opcional. Es un número para hacer que los videos generados sean determinísticos. Especificar un número de origen con tu solicitud sin cambiar otros parámetros guía al modelo para que produzca los mismos videos. Valores: 0 - 4294967295.
Método HTTP y URL:
```
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning
```
Cuerpo JSON de la solicitud:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      "image": {
        "bytesBase64Encoded": "INPUT_IMAGE",
        "mimeType": "MIME_TYPE"
      }
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": RESPONSE_COUNT
  }
}
```
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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
Esta solicitud devuelve un nombre de operación completo con un ID de operación único. Usa este nombre de operación completo para sondear el estado de la solicitud de generación de video.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```
Opcional: Verifica el estado de la operación de larga duración de generación de video.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- PROJECT_ID: El Google Cloud ID del proyecto.
- MODEL_ID: ID del modelo que se usará. Valores disponibles:
  - veo-2.0-generate-001 (DG)
  - veo-3.0-generate-preview (Vista previa)
- OPERATION_ID: Es el ID de operación único que se devolvió en la solicitud original de generación de video.
Método HTTP y URL:
```
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation
```
Cuerpo JSON de la solicitud:
```
{
  "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID"
}
```
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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
Esta solicitud devuelve información sobre la operación, incluido si la operación aún se está ejecutando o si ya finalizó.
Respuesta
```
{
  "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"
      }
    ]
  }
}
```

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa 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

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-3.0-generate-preview",
    image=Image(
        gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/flowers.png",
        mime_type="image/png",
    ),
    config=GenerateVideosConfig(
        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

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Antes de comenzar

Console

REST

Genera videos a partir de una imagen

Console

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

Respuesta

Python

Instalar

¿Qué sigue?

Genera videos a partir de una imagen