Generar vídeos con Veo en Vertex AI a partir de peticiones de texto

Puedes usar Veo en Vertex AI para generar vídeos a partir de una petición de texto. Entre las interfaces compatibles se incluyen la consola de Google Cloud y la API de Vertex AI.

Para obtener más información sobre cómo escribir peticiones de texto eficaces para generar vídeos, consulta la guía de peticiones de Veo.

Antes de empezar

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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.

Go to project selector

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

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

1. Configura la autenticación de 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 REST de esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporciones a la CLI de gcloud.

   Instala Google Cloud CLI. Después de la instalación, inicializa la CLI de Google Cloud ejecutando el siguiente comando:

   gcloud init

   Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

   Para obtener más información, consulta el artículo Autenticarse para usar REST de la documentación sobre autenticación de Google Cloud .

   Generar vídeos a partir de texto

   En los siguientes ejemplos se muestra cómo puedes usar peticiones de texto para generar vídeos:

   Consola

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

      Media Studio

   2. Haz clic en Veo. Se muestra la página Veo Media Studio.

   3. Opcional: En el panel Configuración, configura los siguientes ajustes:

      • Modelo: elige un modelo de entre las opciones disponibles.

        Para obtener más información sobre los modelos disponibles, consulta Modelos de Veo.

      • Número de resultados: ajusta el control deslizante o introduce un valor. El valor máximo depende del modelo que hayas seleccionado.

      • Duración del vídeo: selecciona una duración de entre 5 y 8 segundos.

      • Directorio de salida: haz clic en Buscar para crear o seleccionar un segmento de Cloud Storage donde almacenar los archivos de salida.

   4. Opcional: En la sección Seguridad, seleccione uno de los siguientes ajustes de generación de personas:

      • Permitir (solo para adultos): valor predeterminado. Generar solo personas o caras de adultos. No generes imágenes de personas jóvenes o niños, ni de sus caras.

      • No permitir: no se generarán personas ni caras.

   5. Opcional: En la sección Opciones avanzadas, introduce un valor de Semilla. Si proporcionas un valor de semilla, te aseguras de obtener el mismo resultado con la misma petición de texto.

   6. En el cuadro Escribe tu petición, introduce la petición de texto que describa los vídeos que quieres generar.

   7. Haz clic en send Generar.

   REST

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

   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 vídeo. Esta solicitud inicia una operación de larga duración y almacena la salida en un segmento de Cloud Storage que especifiques.

      Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

      • PROJECT_ID: una cadena que representa tu ID de proyecto de Google Cloud .
      • MODEL_ID: cadena que representa el ID del modelo que se va a usar. Estos son los valores aceptados:
        • "veo-2.0-generate-001"
        • "veo-3.0-generate-001"
        • "veo-3.0-fast-generate-001"
        • "veo-3.0-generate-preview" (vista previa)
        • "veo-3.0-fast-generate-preview" (vista previa)
      • TEXT_PROMPT: la petición de texto que se ha usado para guiar la generación del vídeo.
      • OUTPUT_STORAGE_URI: opcional. Cadena que representa el segmento de Cloud Storage en el que se almacenarán los vídeos de salida. Si no se proporciona, los bytes de vídeo se devuelven en la respuesta. Por ejemplo: "gs://video-bucket/output/".
      • RESPONSE_COUNT: Número de archivos de vídeo que se van a generar. El intervalo de valores aceptado es 1-4.
      • DURATION: un número entero que representa la duración de los archivos de vídeo generados. Estos son los valores aceptados para cada modelo:
        • Modelos de Veo 2: 5-8
        • Modelos de Veo 3: 8

      • Parámetros opcionales adicionales

        Usa las siguientes variables opcionales según tu caso práctico. Añada algunos o todos los parámetros siguientes en el objeto "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: Opcional: valor de cadena que describe la relación de aspecto de los vídeos generados. Puedes usar los siguientes valores:
          • "16:9" para horizontal
          • "9:16" para vertical

          El valor predeterminado es "16:9".

        • NEGATIVE_PROMPT: opcional. Cadena que describe el contenido que quieres evitar que genere el modelo.
        • PERSON_SAFETY_SETTING: Opcional: valor de cadena que controla el ajuste de seguridad para generar personas o caras. Puedes usar los siguientes valores:
          • "allow_adult": solo permite generar imágenes de personas adultas y caras de personas adultas.
          • "disallow": no genera personas ni caras.

          El valor predeterminado es "allow_adult".

        • RESOLUTION: Opcional: valor de cadena que controla la resolución del vídeo generado. Solo es compatible con los modelos de Veo 3. Puedes usar los siguientes valores:
          • "720p"
          • "1080p"

          El valor predeterminado es "720p".

        • RESPONSE_COUNT: Opcional. Un valor entero que describe el número de vídeos que se van a generar. El intervalo de valores aceptado es 1-4.
        • SEED_NUMBER: Opcional. Un valor uint32 que usa el modelo para generar vídeos deterministas. Si especificas un número de semilla en tu solicitud sin cambiar otros parámetros, el modelo generará los mismos vídeos. El intervalo de valores aceptado es 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"
          }
        ],
        "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/MODEL_ID: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/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 vídeo.
      {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. Opcional: Comprueba el estado de la operación de larga duración de generación de vídeo.

      Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

      • PROJECT_ID: tu Google Cloud ID de proyecto.
      • MODEL_ID: ID del modelo que se va a usar.
      • OPERATION_ID: el ID de operación único devuelto en la solicitud original para generar el vídeo.

      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 sigue en curso o ha finalizado.

      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.

   Define 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
   
   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-001",
       prompt="a cat reading a book",
       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

   Siguientes pasos

   • Generar vídeos a partir de una imagen
   • Más información sobre las peticiones
   • Información sobre la IA responsable y las directrices de uso de Veo en Vertex AI
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