Genera video con Veo su Vertex AI utilizzando il primo e l'ultimo fotogramma del video

Puoi generare video di Veo su Vertex AI specificando il primo e l'ultimo fotogramma del video. Le interfacce supportate includono la console Google Cloud e l'API Vertex AI.

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

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.

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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

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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.

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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.

   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. Dopo l'installazione, inizializza Google Cloud CLI eseguendo il seguente comando:

   gcloud init

   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 .

   Creare un video a partire dal primo e dall'ultimo fotogramma

   Gli esempi seguenti mostrano come specificare il primo e l'ultimo fotogramma di un video di Veo:

   Console

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

      Media Studio

   2. Fai clic su Video. Viene visualizzata la pagina Video Media Studio.

   3. Nel riquadro Impostazioni, configura le seguenti impostazioni:

      • Modello: seleziona Veo 2 veo-2.0-generate-001.
      • Proporzioni: scegli 16:9 o 9:16.
      • Numero di risultati: regola il cursore o inserisci un valore compreso tra 1 e 4.
      • Durata video: seleziona una durata compresa tra 5 secondi e 8 secondi.
      • Directory di output: fai clic su Sfoglia per creare o selezionare un bucket Cloud Storage in cui archiviare i file generati.

   4. Nella casella Scrivi il prompt, fai clic su uploadCarica. Nella finestra di dialogo visualizzata, seleziona un'immagine per il primo fotogramma.

      Aggiungi frame finale (facoltativo) viene visualizzato accanto all'immagine caricata.

   5. (Facoltativo) Aggiungi un frame finale facendo clic su Aggiungi frame finale. Nella finestra di dialogo visualizzata, seleziona un'immagine per l'ultimo fotogramma.

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

   7. Fai clic su send 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
   
   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

   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 la API Veo su Vertex AI.

   1. Utilizza il seguente comando 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.
      • TEXT_PROMPT: il prompt di testo utilizzato per guidare la generazione del video.
      • PATH_TO_FIRST_FRAME_IMAGE: il percorso Cloud Storage dell'immagine del primo fotogramma.
      • IMAGE_MIME_TYPE: il tipo MIME dell'immagine di input. Solo uno dei seguenti:
        • image/jpeg
        • image/png
      • PATH_TO_LAST_FRAME_IMAGE: il percorso Cloud Storage dell'immagine dell'ultimo fotogramma.
      • OUTPUT_STORAGE_URI: (facoltativo) il bucket Cloud Storage in cui archiviare i video di output. Se non vengono forniti, i byte 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.
      • DURATION: La durata dei file video che vuoi generare. I valori interi accettati sono compresi tra 5 e 8.

      • 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) una 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/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning

      Corpo JSON della richiesta:

      {
        "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
        }
      }
      

      Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

      curl

      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/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning"

      PowerShell

      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/veo-2.0-generate-001: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/veo-2.0-generate-001/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

      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

      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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