Genera videos a partir del primer y el último fotograma

Puedes generar videos de Veo en Vertex AI especificando el primer y el último fotograma del video. 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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Enable the Vertex AI API.

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1. 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.

   Crea un video a partir del primer y el último fotograma

   En los siguientes ejemplos, se muestra cómo especificar el primer y el último fotograma de un video de Veo:

   Console

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

      Media Studio

   2. Haz clic en Video. Se mostrará la página de Video Media Studio.

   3. En el panel Configuración, establece los siguientes parámetros de configuración:

      • Modelo: Selecciona Veo 2 veo-2.0-generate-001.
      • Relación de aspecto: Elige 16:9 o 9:16.
      • 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 generados.

   4. En el cuadro Escribe tu instrucción, haz clic en uploadSubir. En el diálogo que se muestra, selecciona una imagen para el primer fotograma.

      Junto a la imagen subida, se muestra la opción Agregar fotograma final (opcional).

   5. Opcional: Para agregar un fotograma final, haz clic en Agregar fotograma final. En el diálogo que aparece, selecciona una imagen para el último fotograma.

   6. En el cuadro Escribe tu instrucción, ingresa la instrucción de texto que describe los videos que se generarán.

   7. Haz clic en Generar send.

   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-2.0-generate-001",
       prompt="a hand reaches in and places a glass of milk next to the plate of cookies",
       image=Image(
           gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cookies.png",
           mime_type="image/png",
       ),
       config=GenerateVideosConfig(
           aspect_ratio="16:9",
           last_frame=Image(
               gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cookies-milk.png",
               mime_type="image/png",
           ),
           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

   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.

   1. 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.
      • TEXT_PROMPT: Es la instrucción de texto que se usa para guiar la generación de video.
      • PATH_TO_FIRST_FRAME_IMAGE: Es la ruta de acceso de Cloud Storage a la imagen del primer fotograma.
      • IMAGE_MIME_TYPE: Es el tipo de MIME de la imagen de entrada. Solo uno de los siguientes:
        • image/jpeg
        • image/png
      • PATH_TO_LAST_FRAME_IMAGE: Es la ruta de acceso de Cloud Storage a la imagen del último fotograma.
      • 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/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning

      Cuerpo JSON de la solicitud:

      {
        "instances": [
          {
            "prompt": "TEXT_PROMPT",
             "image": {
               "gcsUri": "PATH_TO_FIRST_FRAME_IMAGE,
               "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
             },
             "lastFrame:" {
               "gcsUri": "PATH_TO_LAST_FRAME_IMAGE,
               "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
             }
          }
        ],
        "parameters": {
          "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
          "sampleCount": RESPONSE_COUNT
        }
      }
      

      Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

      curl

      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/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning"

      PowerShell

      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/veo-2.0-generate-001: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/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. 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

      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

      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"
            }
          ]
        }
      }
      

   ¿Qué sigue?

   • Genera videos a partir de texto
   • Más información sobre las instrucciones
   • Comprende la IA responsable y los lineamientos de uso de Veo en Vertex AI
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