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Genera videos con Veo en Vertex AI a partir de instrucciones de texto

Puedes usar Veo en Vertex AI para generar videos nuevos a partir de una instrucción de texto. 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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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.

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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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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 proporciones a gcloud CLI.
Para obtener más información, consulta Autentícate para usar REST en la documentación de autenticación de Google Cloud .
Genera videos a partir de texto

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo puedes usar instrucciones de texto para generar videos:
Console
1. En la Google Cloud consola, ve a la página Vertex AI > Media Studio.
  
  Media Studio
2. Haz clic en Veo. Se mostrará la página de Veo Media Studio.
3. Opcional: En el panel Configuración, establece los siguientes parámetros de configuración:
  
  Modelo: Elige un modelo entre las opciones disponibles.
  
  Para obtener más información sobre los modelos disponibles, consulta Modelos de Veo.
  
  Cantidad de resultados: Ajusta el control deslizante o ingresa un valor. El valor máximo depende del modelo que seleccionaste.
  
  Duración del video: Selecciona una duración de 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 de salida.
4. Opcional: En la sección Seguridad, selecciona uno de los siguientes parámetros de configuración de Generación de personas:
  
  Permitir (solo para adultos): Es el valor predeterminado. Generar solo personas o rostros adultos No se deben generar imágenes de rostros o personas jóvenes o niños.
  
  No permitir: No genera personas ni rostros.
5. Opcional: En la sección Opciones avanzadas, ingresa un valor de Seed. Proporcionar un valor de semilla garantiza que obtendrás el mismo resultado con la misma instrucción de texto.
6. En el cuadro Escribe tu instrucción, ingresa la instrucción de texto que describe los videos que se generarán.
7. Haz clic en Generar .
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: Es una cadena que representa el ID de tu proyecto de Google Cloud .
  
  MODEL_ID: Es una cadena que representa el ID del modelo que se usará. Se aceptan los siguientes valores:
  
  "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: Es la instrucción de texto que se usa para guiar la generación de video.
  
  OUTPUT_STORAGE_URI: Opcional: Es una cadena que representa 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 se generarán. El rango de valores aceptado es de 1 a 4.
  
  DURATION: Es un número entero que representa la duración de los archivos de video generados. A continuación, se indican los valores aceptados para cada modelo:
  
  Modelos de Veo 2: 5 a 8
  
  Modelos de Veo 3: 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", // "resolution": RESOLUTION, // Veo 3 models only "sampleCount": RESPONSE_COUNT, "seed": SEED_NUMBER }
  
  ASPECT_RATIO: Opcional: Es un valor de cadena que describe la relación de aspecto de los videos generados. Puedes usar los siguientes valores:
  
  "16:9" para horizontal
  
  "9:16" para vertical
  
  El valor predeterminado es "16:9".
  
  NEGATIVE_PROMPT: Opcional: Es un valor de cadena que describe el contenido que deseas evitar que genere el modelo.
  
  PERSON_SAFETY_SETTING: Opcional: Es un valor de cadena que controla el parámetro de configuración de seguridad para generar personas o rostros. Puedes usar los siguientes valores:
  
  "allow_adult": Solo permite la generación de personas y rostros adultos.
  
  "disallow": No genera personas ni rostros.
  
  El valor predeterminado es "allow_adult".
  
  RESOLUTION: Opcional: Es un valor de cadena que controla la resolución del video 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. Es un valor entero que describe la cantidad de videos que se generarán. El rango de valores aceptado es de 1 a 4.
  
  SEED_NUMBER: Opcional. Es un valor uint32 que el modelo usa para generar videos determinísticos. Especificar un número de origen con tu solicitud sin cambiar otros parámetros guía al modelo para que produzca los mismos videos. El rango de valores aceptado es de 0 a 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
  
  Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.
  
  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
  
  Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.
  
  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 video.
  
  { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/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.
  
  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
  
  Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.
  
  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
  
  Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.
  
  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" } ] } }
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 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
¿Qué sigue?

Genera videos con Veo en Vertex AI a partir de instrucciones de texto Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

Antes de comenzar

Console

REST

Genera videos a partir de texto

Console

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

Respuesta

Python

Instalar

¿Qué sigue?

Genera videos con Veo en Vertex AI a partir de instrucciones de texto