Générer des vidéos avec Veo sur Vertex AI à partir de requêtes textuelles

Vous pouvez utiliser Veo sur Vertex AI pour générer de nouvelles vidéos à partir d'une requête de texte. Les interfaces compatibles incluent la console Google Cloud et l'API Vertex AI.

Pour en savoir plus sur l'écriture de requêtes de texte efficaces pour la génération de vidéos, consultez le guide des requêtes Veo.

Avant de commencer

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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

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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.
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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.

Enable the API

1. Configurez l'authentification pour votre environnement.

   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

   Pour utiliser les exemples API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à la gcloud CLI.

   Installez la Google Cloud CLI. Une fois que la Google Cloud CLI est installée, initialisez-la en exécutant la commande suivante :

   gcloud init

   Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

   Pour en savoir plus, consultez la section S'authentifier pour utiliser REST dans la documentation sur l'authentification Google Cloud .

   Générer des vidéos à partir de texte

   Les exemples suivants montrent comment utiliser des requêtes textuelles pour générer des vidéos :

   Console

   1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Vertex AI>Media Studio.

      Media Studio

   2. Cliquez sur Veo. La page Veo Media Studio s'affiche.

   3. (Facultatif) Dans le volet Paramètres, configurez les paramètres suivants :

      • Modèle : sélectionnez un modèle parmi les options disponibles.

        Pour en savoir plus sur les modèles disponibles, consultez Modèles Veo.

      • Nombre de résultats : ajustez le curseur ou saisissez une valeur. La valeur maximale dépend du modèle que vous avez sélectionné.

      • Durée de la vidéo : sélectionnez une durée comprise entre 5 secondes et 8 secondes.

      • Répertoire de sortie : cliquez sur Parcourir pour créer ou sélectionner un bucket Cloud Storage afin d'y stocker les fichiers de sortie.

   4. Facultatif : dans la section Sécurité, sélectionnez l'un des paramètres de génération de personnes suivants :

      • Autoriser (adultes uniquement) : valeur par défaut. Permet de générer uniquement des personnes ou des visages adultes. Ne permet pas de générer des visages ni des personnes représentant des enfants ou des adolescents.

      • Ne pas autoriser : ne permet pas de générer des personnes ni des visages.

   5. Facultatif : Dans la section Options avancées, saisissez une valeur de graine. Fournir une valeur de seed vous permet d'obtenir le même résultat avec la même requête textuelle.

   6. Dans la zone Écrivez votre requête, saisissez votre requête textuelle décrivant les vidéos à générer.

   7. Cliquez sur send Générer.

   REST

   Une fois que vous avez configuré votre environnement, vous pouvez utiliser REST pour tester un prompt textuel. L'exemple suivant envoie une requête au point de terminaison du modèle de l'éditeur.

   Pour en savoir plus sur l'API Veo, consultez l'API Veo sur Vertex AI.

   1. Utilisez la commande suivante pour envoyer une requête de génération de vidéo. Cette requête lance une opération de longue durée et stocke le résultat dans un bucket Cloud Storage que vous spécifiez.

      Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

      • PROJECT_ID : chaîne représentant l'ID de votre projet Google Cloud .
      • MODEL_ID : chaîne représentant l'ID du modèle à utiliser. Voici les valeurs acceptées :
        • "veo-2.0-generate-001"
        • "veo-3.0-generate-001"
        • "veo-3.0-fast-generate-001"
        • "veo-3.0-generate-preview" (Bêta)
        • "veo-3.0-fast-generate-preview" (Bêta)
      • TEXT_PROMPT : requête textuelle utilisée pour guider la génération de vidéos.
      • OUTPUT_STORAGE_URI : (facultatif) chaîne représentant le bucket Cloud Storage dans lequel stocker les vidéos de sortie. Si cette valeur n'est pas fournie, les octets vidéo sont renvoyés dans la réponse. Par exemple : "gs://video-bucket/output/".
      • RESPONSE_COUNT : nombre de fichiers vidéo à générer. La plage de valeurs acceptée est 1-4.
      • DURATION : entier représentant la durée des fichiers vidéo générés. Voici les valeurs acceptées pour chaque modèle :
        • Modèles Veo 2 : 5-8
        • Modèles Veo 3 : 8

      • Paramètres facultatifs supplémentaires

        Utilisez les variables facultatives suivantes en fonction de votre cas d'utilisation. Ajoutez l'ensemble ou une partie des paramètres suivants dans l'objet "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 : (Facultatif) Valeur de chaîne décrivant le format des vidéos générées. Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :
          • "16:9" pour le mode Paysage
          • "9:16" pour le mode Portrait

          La valeur par défaut est "16:9".

        • NEGATIVE_PROMPT : (facultatif) valeur de chaîne décrivant le contenu que vous souhaitez empêcher le modèle de générer.
        • PERSON_SAFETY_SETTING : (Facultatif) Valeur de chaîne qui contrôle le paramètre de sécurité pour la génération de personnes ou de visages. Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :
          • "allow_adult" : autoriser uniquement la génération de personnes et de visages adultes.
          • "disallow" : ne génère pas de personnes ni de visages.

          La valeur par défaut est "allow_adult".

        • RESOLUTION : (Facultatif) Valeur de chaîne qui contrôle la résolution de la vidéo générée. Compatible uniquement avec les modèles Veo 3. Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :
          • "720p"
          • "1080p"

          La valeur par défaut est "720p".

        • RESPONSE_COUNT : facultatif. Valeur entière décrivant le nombre de vidéos à générer. La plage de valeurs acceptée est comprise entre 1 et 4.
        • SEED_NUMBER : facultatif. Valeur uint32 que le modèle utilise pour générer des vidéos déterministes. Si vous spécifiez un numéro source avec votre requête sans modifier d'autres paramètres, vous indiquez au modèle de produire les mêmes vidéos. La plage de valeurs acceptée est comprise entre 0 et 4294967295.

      Méthode HTTP et URL :

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

      Corps JSON de la requête :

      {
        "instances": [
          {
            "prompt": "TEXT_PROMPT"
          }
        ],
        "parameters": {
          "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
          "sampleCount": "RESPONSE_COUNT"
        }
      }
      

      Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

      curl

      Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

      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

      Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

      $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

      Cette requête renvoie un nom d'opération complet avec un ID d'opération unique. Utilisez ce nom d'opération complet pour interroger l'état de la demande de génération de vidéo.
      {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
      }
      

   2. Facultatif : vérifiez l'état de l'opération de longue durée de génération de la vidéo.

      Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

      • PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
      • MODEL_ID : ID du modèle à utiliser.
      • OPERATION_ID : ID d'opération unique renvoyé dans la requête de génération de vidéo d'origine.

      Méthode HTTP et URL :

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

      Corps JSON de la requête :

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

      Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

      curl

      Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

      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

      Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

      $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

      Cette requête renvoie des informations sur l'opération, y compris si elle est toujours en cours d'exécution ou si elle est terminée.

      Réponse

      {
        "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

   Installer

   pip install --upgrade google-genai

   Pour en savoir plus, lisez la documentation de référence du SDK.

   Définissez les variables d'environnement pour utiliser le SDK Gen AI avec 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

   Étapes suivantes

   • Générer des vidéos à partir d'une image
   • En savoir plus sur les requêtes
   • Comprendre l'IA responsable et les consignes d'utilisation de Veo sur Vertex AI
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