最初と最後の動画フレームを使用して Vertex AI で Veo を使用して動画を生成する

動画の最初と最後のフレームを指定することで、Vertex AI で Veo 動画を生成できます。サポートされているインターフェースには、 Google Cloud コンソールと Vertex AI API があります。

動画生成用の効果的なテキスト プロンプトの作成方法については、Veo プロンプト ガイドをご覧ください。

始める前に

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• 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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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. 環境の認証を設定します。

   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

   このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。

   Google Cloud CLI をインストールします。 インストール後、次のコマンドを実行して Google Cloud CLI を初期化します。

   gcloud init

   外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

   詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントの REST を使用して認証するをご覧ください。

   最初のフレームと最後のフレームから動画を作成する

   次の例は、Veo 動画の最初と最後のフレームを指定する方法を示しています。

   コンソール

   1. Google Cloud コンソールで、[Vertex AI] > [Media Studio] ページに移動します。

      Media Studio

   2. [動画] をクリックします。[Video Media Studio] ページが表示されます。

   3. [設定] ペインで、次の設定を構成します。

      • モデル: [Veo 2 veo-2.0-generate-001] を選択します。
      • アスペクト比: 16:9 または 9:16 を選択します。
      • 検索結果の表示件数: スライダーを調整するか、1～4 の値を入力します。
      • 動画の長さ: 5 秒～8 秒の長さを選択します。
      • 出力ディレクトリ: [参照] をクリックして、生成されたファイルを保存する Cloud Storage バケットを作成または選択します。

   4. [プロンプトを入力します] ボックスで、upload [アップロード] をクリックします。表示されたダイアログで、最初のフレームの画像を選択します。

      アップロードした画像の横に [終了フレームを追加（省略可）] が表示されます。

   5. 省略可: [終了フレームを追加] をクリックして、終了フレームを追加します。表示されたダイアログで、最後のフレームの画像を選択します。

   6. [プロンプトを記述] ボックスに、生成する動画の説明となるテキスト プロンプトを入力します。

   7. [send生成] をクリックします。

   Python

   インストール

   pip install --upgrade google-genai

   詳しくは、SDK リファレンス ドキュメントをご覧ください。

   Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

   # 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

   環境をセットアップしたら、REST を使用してテキスト プロンプトをテストできます。次のサンプルは、パブリッシャー モデルのエンドポイントにリクエストを送信します。

   Veo API の詳細については、Vertex AI の Veo API をご覧ください。

   1. 動画生成リクエストを送信するには、次のコマンドを使用します。このリクエストにより長時間実行オペレーションが開始され、指定した Cloud Storage バケットに出力が保存されます。

      リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

      • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
      • TEXT_PROMPT: 動画の生成をガイドするために使用されるテキスト プロンプト。
      • PATH_TO_FIRST_FRAME_IMAGE: 最初のフレームの画像への Cloud Storage パス。
      • IMAGE_MIME_TYPE: 入力画像の MIME タイプ。次のいずれか 1 つのみ。
        • image/jpeg
        • image/png
      • PATH_TO_LAST_FRAME_IMAGE: 最後のフレームの画像への Cloud Storage パス。
      • OUTPUT_STORAGE_URI: 省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケット。指定しない場合、動画のバイト数がレスポンスで返されます。例: gs://video-bucket/output/
      • RESPONSE_COUNT: 生成する動画ファイルの数。指定できるのは整数値（1～4）です。
      • DURATION: 生成する動画ファイルの長さ。指定できる整数値は 5～8 です。

      • その他のオプション パラメータ

        ユースケースに応じて、次のオプションの変数を使用します。"parameters": {} オブジェクトに次のパラメータの一部またはすべてを追加します。

        "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: 省略可。生成された動画のアスペクト比を説明する文字列値。次の値を使用できます。
          • 横向きの "16:9"
          • "9:16"（縦向き）

          デフォルト値は "16:9" です。

        • NEGATIVE_PROMPT: 省略可。モデルが生成しないようにするコンテンツを記述した文字列値。
        • PERSON_SAFETY_SETTING: 省略可。人物や顔の生成の安全性設定を制御する文字列値。次の値を使用できます。
          • "allow_adult": 成人の人物とその顔のみが生成されるようにします。
          • "disallow": 人物や顔を生成しません。

          デフォルト値は "allow_adult" です。

        • RESOLUTION: 省略可: 生成された動画の解像度を制御する文字列値。Veo 3 モデルのみでサポートされています。次の値を使用できます。
          • "720p"
          • "1080p"

          デフォルト値は "720p" です。

        • RESPONSE_COUNT: 省略可。生成する動画の数を表す整数値。指定できる値の範囲は 1～4 です。
        • SEED_NUMBER: 省略可。モデルが確定的な動画を生成するために使用する uint32 値。他のパラメータを変更せずにリクエストにシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を生成するように導かれます。指定できる値の範囲は 0～4294967295 です。

      HTTP メソッドと URL:

      POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning

      リクエストの本文（JSON）:

      {
        "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
        }
      }
      

      リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

      curl

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      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

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      $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

      このリクエストは、一意のオペレーション ID を含む完全なオペレーション名を返します。この完全なオペレーション名を使用して、動画生成リクエストのステータスをポーリングします。
      {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. 省略可: 動画生成の長時間実行オペレーションのステータスを確認します。

      リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

      • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
      • MODEL_ID: 使用するモデル ID。
      • OPERATION_ID: 元の動画生成リクエストで返された一意のオペレーション ID。

      HTTP メソッドと URL:

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

      リクエストの本文（JSON）:

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

      リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

      curl

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      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

      リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

      $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

      このリクエストは、オペレーションがまだ実行中か完了しているかなど、オペレーションに関する情報を返します。

      レスポンス

      {
        "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"
            }
          ]
        }
      }
      

   次のステップ

   • テキストから動画を生成する
   • プロンプトの詳細を確認する
   • Vertex AI の Veo に関する責任ある AI と使用上のガイドラインについて確認する
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