Mit Veo in Vertex AI können Sie neue Videos aus einem Text-Prompt generieren. Zu den unterstützten Schnittstellen gehören die Google Cloud Konsole und die Vertex AI API.
Weitere Informationen zum Schreiben effektiver Text-Prompts für die Videogenerierung finden Sie im Veo-Leitfaden zu Prompts.
Hinweise
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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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.
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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.
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Richten Sie die Authentifizierung für Ihre Umgebung ein.
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
Verwenden Sie die von der gcloud CLI bereitgestellten Anmeldedaten, um die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung zu verwenden.
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.
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter Für die Verwendung von REST authentifizieren.
Videos aus Text generieren
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie mit Text-Prompts Videos generieren können:
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI > Media Studio auf.
Klicken Sie auf Veo. Die Seite „Veo Media Studio“ wird angezeigt.
Optional: Konfigurieren Sie im Bereich Einstellungen die folgenden Einstellungen:
Modell: Wählen Sie ein Modell aus den verfügbaren Optionen aus.
Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie unter Veo-Modelle.
Anzahl der Ergebnisse: Passen Sie den Schieberegler an oder geben Sie einen Wert ein. Der Maximalwert hängt vom ausgewählten Modell ab.
Videolänge: Wählen Sie eine Länge zwischen 5 Sekunden und 8 Sekunden aus.
Ausgabeordner: Klicken Sie auf Durchsuchen, um einen Cloud Storage-Bucket zum Speichern von Ausgabedateien zu erstellen oder auszuwählen.
Optional: Wählen Sie im Bereich Sicherheit eine der folgenden Einstellungen für die Personengenerierung aus:
Zulassen (nur Erwachsene): Standardwert. Nur erwachsene Personen oder Gesichter generieren. Es dürfen keine Bilder von Jugendlichen oder Kindern oder Gesichter von Jugendlichen oder Kindern generiert werden.
Nicht zulassen: Es werden keine Personen oder Gesichter generiert.
Optional: Geben Sie im Abschnitt Erweiterte Optionen einen Seed-Wert ein. Wenn Sie einen Seed-Wert angeben, erhalten Sie mit demselben Text-Prompt dieselbe Ausgabe.
Geben Sie im Feld Prompt schreiben Ihren Textprompt ein, der die zu generierenden Videos beschreibt.
Klicken Sie auf
Erstellen.
REST
Nachdem Sie Ihre Umgebung eingerichtet haben, können Sie mit REST einen Text-Prompt testen. Im folgenden Beispiel wird eine Anfrage an den Publisher gesendet Modellendpunkt zu erstellen.
Weitere Informationen zur Veo API finden Sie unter Veo on Vertex AI API.
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Anfrage zur Videogenerierung zu senden. Mit dieser Anfrage wird ein Vorgang mit langer Ausführungszeit gestartet und die Ausgabe in einem von Ihnen angegebenen Cloud Storage-Bucket gespeichert.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
- MODEL_ID: Die zu verwendende Modell-ID. Verfügbare Werte:
veo-2.0-generate-001
(GA)veo-3.0-generate-preview
(Vorschau)veo-3.0-fast-generate-preview
(Vorschau)
- TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der zur Steuerung der Videogenerierung verwendet wird.
- OUTPUT_STORAGE_URI: Optional: Der Cloud Storage-Bucket, in dem die Ausgabevideos gespeichert werden sollen. Wenn nicht angegeben, werden die Videobyte in der Antwort zurückgegeben. Beispiel:
gs://video-bucket/output/
- RESPONSE_COUNT: Die Anzahl der Videodateien, die Sie generieren möchten. Zulässige Ganzzahlwerte: 1–4.
- DURATION: Die Länge der Videodateien, die Sie generieren möchten. Zulässige Ganzzahlwerte: 5–8.
-
Zusätzliche optionale Parameter
Je nach Anwendungsfall können Sie die folgenden optionalen Variablen verwenden. Fügen Sie dem
"parameters": {}
-Objekt einige oder alle der folgenden Parameter hinzu."parameters": { "aspectRatio": "ASPECT_RATIO", "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT", "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING", "sampleCount": RESPONSE_COUNT, "seed": SEED_NUMBER }
- ASPECT_RATIO: String. Optional. Definiert das Seitenverhältnis der generierten Videos. Werte:
16:9
(Standard, Querformat) oder9:16
(Hochformat). - NEGATIVE_PROMPT: String. Optional. Ein Textstring, der beschreibt, was das Modell nicht generieren soll.
- PERSON_SAFETY_SETTING: String. Optional. Die Sicherheitseinstellung, die bestimmt, ob die Generierung von Personen oder Gesichtern zulässig ist. Werte:
allow_adult
(Standardwert): Es dürfen nur Erwachsene generiert werden.disallow
: Personen oder Gesichter in Bildern nicht zulassen.
- RESPONSE_COUNT: int. Optional. Die Anzahl der angeforderten Ausgabebilder. Werte:
1
–4
. - SEED_NUMBER: uint32. Optional. Eine Zahl, die Sie einer Anfrage hinzufügen, um generierte Videos deterministisch zu machen.
Wenn Sie eine Quell-Nummer in Ihrer Anfrage angeben, ohne andere Parameter zu ändern, wird das Modell angewiesen, dieselben Videos zu erstellen. Werte:
0
–4294967295
.
- ASPECT_RATIO: String. Optional. Definiert das Seitenverhältnis der generierten Videos. Werte:
HTTP-Methode und URL:
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning
JSON-Text der Anfrage:
{ "instances": [ { "prompt": "TEXT_PROMPT" } ], "parameters": { "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI", "sampleCount": "RESPONSE_COUNT" } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen
request.json
und führen Sie den folgenden Befehl aus:curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning"PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen
request.json
und führen Sie den folgenden Befehl aus:$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{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
Optional: Prüfen Sie den Status des Vorgangs mit langer Ausführungszeit für die Videogenerierung.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
- MODEL_ID: Die zu verwendende Modell-ID. Verfügbare Werte:
veo-2.0-generate-001
(GA)veo-3.0-generate-preview
(Vorschau)
- OPERATION_ID: Die eindeutige Vorgangs-ID, die in der ursprünglichen Anfrage zum Generieren von Videos zurückgegeben wurde.
HTTP-Methode und URL:
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation
JSON-Text der Anfrage:
{ "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID" }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen
request.json
und führen Sie den folgenden Befehl aus:curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation"PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen
request.json
und führen Sie den folgenden Befehl aus:$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
Python
Installieren
pip install --upgrade google-genai
Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.
Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen:
# 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
Nächste Schritte
- Videos aus einem Bild generieren
- Weitere Informationen zu Prompts
- Verantwortungsbewusste KI und Nutzungsrichtlinien für Veo in Vertex AI
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Zuletzt aktualisiert: 2025-07-14 (UTC).