Puoi utilizzare Veo su Vertex AI per generare nuovi video da un prompt di testo. Le interfacce supportate includono la console Google Cloud e l'API Vertex AI.
Per ulteriori informazioni su come scrivere prompt di testo efficaci per la generazione di video, consulta la guida ai prompt di Veo.
Prima di iniziare
- 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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Configura l'autenticazione per il tuo ambiente.
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
Per utilizzare gli esempi di API REST in questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, utilizzi le credenziali che fornisci a gcloud CLI.
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.
Per saperne di più, consulta la sezione Autenticarsi per l'utilizzo di REST nella documentazione sull'autenticazione di Google Cloud .
Generare video da testo
I seguenti esempi mostrano come utilizzare i prompt di testo per generare video:
Console
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Vertex AI > Media Studio.
Fai clic su Veo. Viene visualizzata la pagina Veo Media Studio.
(Facoltativo) Nel riquadro Impostazioni, configura le seguenti impostazioni:
Modello: scegli un modello tra le opzioni disponibili.
Per ulteriori informazioni sui modelli disponibili, consulta Modelli Veo.
Numero di risultati: regola il cursore o inserisci un valore. Il valore massimo dipende dal modello selezionato.
Durata video: seleziona una durata compresa tra 5 secondi e 8 secondi.
Directory di output: fai clic su Sfoglia per creare o selezionare un bucket Cloud Storage in cui archiviare i file di output.
(Facoltativo) Nella sezione Sicurezza, seleziona una delle seguenti impostazioni di generazione di persone:
Consenti (solo per adulti): valore predefinito. Genera solo persone o volti adulti. Non generare persone o volti di giovani o bambini.
Non consentire: non generare persone o volti.
(Facoltativo) Nella sezione Opzioni avanzate, inserisci un valore Seed. Fornire un valore seed garantisce di ottenere lo stesso output con lo stesso prompt di testo.
Nella casella Scrivi il prompt, inserisci il prompt di testo che descrive i video da generare.
Fai clic su
Genera.
REST
Dopo aver configurato l'ambiente, puoi utilizzare REST per testare un prompt di testo. Il seguente esempio invia una richiesta all'endpoint del modello del publisher.
Per saperne di più sull'API Veo, consulta la documentazione dell'API Veo su Vertex AI.
Utilizza il seguente comando per inviare una richiesta di generazione di video. Questa richiesta avvia un'operazione a lunga esecuzione e archivia l'output in un bucket Cloud Storage specificato.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
- MODEL_ID: l'ID modello da utilizzare. Valori disponibili:
veo-2.0-generate-001
(GA)veo-3.0-generate-preview
(anteprima)veo-3.0-fast-generate-preview
(anteprima)
- TEXT_PROMPT: Il prompt di testo utilizzato per guidare la generazione del video.
- OUTPUT_STORAGE_URI: (Facoltativo) il bucket Cloud Storage in cui
archiviare i video di output. Se non vengono forniti, i byte video vengono restituiti nella
risposta. Ad esempio:
gs://video-bucket/output/
. - RESPONSE_COUNT: Il numero di file video che vuoi generare. Valori interi accettati: 1-4.
- DURATION: La durata dei file video che vuoi generare. I valori interi accettati sono compresi tra 5 e 8.
-
Parametri facoltativi aggiuntivi
Utilizza le seguenti variabili facoltative a seconda del tuo caso d'uso. Aggiungi alcuni o tutti i seguenti parametri nell'oggetto
"parameters": {}
."parameters": { "aspectRatio": "ASPECT_RATIO", "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT", "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING", "sampleCount": RESPONSE_COUNT, "seed": SEED_NUMBER }
- ASPECT_RATIO: stringa. Facoltativo. Definisce le proporzioni dei video
generati. Valori:
16:9
(predefinito, orizzontale) o9:16
(verticale). - NEGATIVE_PROMPT: stringa. Facoltativo. Una stringa di testo che descrive ciò che vuoi scoraggiare il modello a generare.
- PERSON_SAFETY_SETTING: stringa. Facoltativo. L'impostazione di sicurezza che controlla
se è consentita la generazione di persone o volti. Valori:
allow_adult
(valore predefinito): consente la generazione solo per adulti.disallow
: Non consente l'inclusione di persone o volti nelle immagini.
- RESPONSE_COUNT: int. Facoltativo. Il numero di immagini di output richieste. Valori:
1
-4
. - SEED_NUMBER: uint32. Facoltativo. Un numero per rendere deterministici i video generati.
Se specifichi un numero seed nella richiesta senza modificare altri parametri, il modello genererà gli stessi video. Valori:
0
-4294967295
.
- ASPECT_RATIO: stringa. Facoltativo. Definisce le proporzioni dei video
generati. Valori:
Metodo HTTP e URL:
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning
Corpo JSON della richiesta:
{ "instances": [ { "prompt": "TEXT_PROMPT" } ], "parameters": { "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI", "sampleCount": "RESPONSE_COUNT" } }
Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:
curl
Salva il corpo della richiesta in un file denominato
request.json
, quindi esegui il comando seguente:curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning"PowerShell
Salva il corpo della richiesta in un file denominato
request.json
, quindi esegui il comando seguente:$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" }
(Facoltativo) Controlla lo stato dell'operazione a lunga esecuzione di generazione del video.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
- MODEL_ID: l'ID modello da utilizzare. Valori disponibili:
veo-2.0-generate-001
(GA)veo-3.0-generate-preview
(anteprima)
- OPERATION_ID: L'ID operazione univoco restituito nella richiesta originale di generazione del video.
Metodo HTTP e URL:
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation
Corpo JSON della richiesta:
{ "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID" }
Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:
curl
Salva il corpo della richiesta in un file denominato
request.json
, quindi esegui il comando seguente:curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation"PowerShell
Salva il corpo della richiesta in un file denominato
request.json
, quindi esegui il comando seguente:$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
Installa
pip install --upgrade google-genai
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.
Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI 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
Passaggi successivi
- Generare video da un'immagine
- Scopri di più sui prompt
- Comprendere l'AI responsabile e le linee guida per l'utilizzo di Veo su Vertex AI
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2025-07-14 UTC.