Veo | KI-Videogenerator

Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Gen AI SDK for Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# 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-2.0-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

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 zu veo-2.0-generate-001-Modellanfragen finden Sie in der API-Referenz des veo-2.0-generate-001-Modells.

1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Anfrage zur Videogenerierung zu senden. Mit dieser Anfrage wird ein lang andauernder Vorgang 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-Zulassungsliste)
   • TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der die Videogenerierung steuert.
   • OUTPUT_STORAGE_URI: Optional: Der Cloud Storage-Bucket, in dem die Ausgabevideos gespeichert werden sollen. Wenn keine Angabe gemacht wird, werden Videobytes 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

     Verwenden Sie je nach Anwendungsfall die folgenden optionalen Variablen. Fügen Sie einige oder alle der folgenden Parameter in das "parameters": {}-Objekt ein.

     "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) oder 9:16 (Hochformat).
     • NEGATIVE_PROMPT: String. Optional. Ein Textstring, der beschreibt, was das Modell nicht generieren soll.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: String. Optional. Die Sicherheitseinstellung, die festlegt, ob die Erstellung 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 generierte Videos deterministisch macht. Wenn Sie eine Quell-Nummer in Ihrer Anfrage angeben, ohne andere Parameter zu ändern, werden mit dem Modell immer dieselben Videos erstellt. Werte: 0–4294967295.

   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

   Diese Anfrage gibt einen vollständigen Vorgangsnamen mit einer eindeutigen Vorgangs-ID zurück. Verwenden Sie diesen vollständigen Vorgangsnamen, um den Status der Videogenerierungsanfrage abzufragen.
   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. Optional: Prüfen Sie den Status des lang andauernden Vorgangs zur 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-Zulassungsliste)
   • OPERATION_ID: Die eindeutige Vorgangs-ID, die in der ursprünglichen Anfrage zum Generieren eines 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

   Diese Anfrage gibt Informationen zum Vorgang zurück, z. B. ob er noch läuft oder abgeschlossen ist.

   Antwort

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID",
     "done": true,
     "response": {
       "@type": "type.googleapis.com/cloud.ai.large_models.vision.GenerateVideoResponse",
       "videos": [
         {
           "gcsUri":"gs://BUCKET_NAME/TIMESTAMPED_FOLDER/sample_0.mp4",
           "mimeType": "video/mp4"
         }
       ]
     }
   }
   

Console

1. Google Cloud Rufen Sie in der Console die Seite Vertex AI Studio > Media Studio auf.

   Media Studio

2. Klicken Sie auf Video.

3. Optional: Konfigurieren Sie im Bereich Einstellungen die folgenden Einstellungen:

   • Modell: Wählen Sie ein Modell aus den verfügbaren Optionen aus.
   • Seitenverhältnis: Wählen Sie entweder 16:9 oder 9:16 aus.
   • Anzahl der Ergebnisse: Passen Sie den Schieberegler an oder geben Sie einen Wert zwischen 1 und 4 ein.
   • Videolänge: Wählen Sie eine Länge zwischen 5 und 8 Sekunden aus.
   • Ausgabeverzeichnis: Klicken Sie auf Durchsuchen, um einen Cloud Storage-Bucket zum Speichern von Ausgabedateien zu erstellen oder auszuwählen.

4. Optional: Wählen Sie im Bereich Sicherheit eine der folgenden Einstellungen für die Personengenerierung aus:

   • Zulassen (nur für Erwachsene): Standardwert. Es werden nur Personen oder Gesichter von Erwachsenen generiert. Es dürfen keine Personen oder Gesichter von Kindern oder Jugendlichen generiert werden.
   • Nicht zulassen: Es werden keine Personen oder Gesichter generiert.

5. Optional: Geben Sie im Abschnitt Erweiterte Optionen einen Seed-Wert ein, um die Videogenerierung zufällig zu gestalten.

6. Geben Sie im Feld Prompt schreiben einen Textprompt ein, der die zu generierenden Videos beschreibt.

7. Klicken Sie auf sendErstellen.

Gen AI SDK for Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# 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, Image

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-2.0-generate-001",
    image=Image(
        gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/flowers.png",
        mime_type="image/png",
    ),
    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

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 zu veo-2.0-generate-001-Modellanfragen finden Sie in der API-Referenz des veo-2.0-generate-001-Modells.

1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Anfrage zur Videogenerierung zu senden. Mit dieser Anfrage wird ein lang andauernder Vorgang 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-Zulassungsliste)
   • TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der die Videogenerierung steuert.
   • INPUT_IMAGE: Base64-codierter Byte-String, der das Eingabebild darstellt. Für eine gute Qualität sollte das Eingabebild eine Auflösung von mindestens 720p (1.280 × 720 Pixel) und ein Seitenverhältnis von 16:9 oder 9:16 haben. Bilder mit anderen Seitenverhältnissen oder Größen können während des Uploads zugeschnitten oder zentriert werden.
   • MIME_TYPE: Der MIME-Typ des Eingabebilds. Es werden nur Bilder der folgenden MIME-Typen unterstützt: image/jpeg oder image/png.
   • OUTPUT_STORAGE_URI: Optional: Der Cloud Storage-Bucket, in dem die Ausgabevideos gespeichert werden sollen. Wenn keine Angabe gemacht wird, werden Videobytes 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

     Verwenden Sie je nach Anwendungsfall die folgenden optionalen Variablen. Fügen Sie einige oder alle der folgenden Parameter in das "parameters": {}-Objekt ein.

     "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) oder 9:16 (Hochformat).
     • NEGATIVE_PROMPT: String. Optional. Ein Textstring, der beschreibt, was das Modell nicht generieren soll.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: String. Optional. Die Sicherheitseinstellung, die festlegt, ob die Erstellung 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 generierte Videos deterministisch macht. Wenn Sie eine Quell-Nummer in Ihrer Anfrage angeben, ohne andere Parameter zu ändern, werden mit dem Modell immer dieselben Videos erstellt. Werte: 0–4294967295.

   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",
         "image": {
           "bytesBase64Encoded": "INPUT_IMAGE",
           "mimeType": "MIME_TYPE"
         }
       }
     ],
     "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

   Diese Anfrage gibt einen vollständigen Vorgangsnamen mit einer eindeutigen Vorgangs-ID zurück. Verwenden Sie diesen vollständigen Vorgangsnamen, um den Status der Videogenerierungsanfrage abzufragen.
   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. Optional: Prüfen Sie den Status des lang andauernden Vorgangs zur 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
   • TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der die Videogenerierung steuert.
   • OUTPUT_STORAGE_URI: Optional: Der Cloud Storage-Bucket, in dem die Ausgabevideos gespeichert werden sollen. Wenn keine Angabe gemacht wird, werden Videobytes in der Antwort zurückgegeben. Beispiel: gs://video-bucket/output/.
   • RESPONSE_COUNT: Die Anzahl der Videodateien, die Sie generieren möchten. Zulässige Ganzzahlwerte: 1–4.

   • Zusätzliche optionale Parameter

     Verwenden Sie je nach Anwendungsfall die folgenden optionalen Variablen. Fügen Sie einige oder alle der folgenden Parameter in das "parameters": {}-Objekt ein.

     "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) oder 9:16 (Hochformat).
     • NEGATIVE_PROMPT: String. Optional. Ein Textstring, der beschreibt, was das Modell nicht generieren soll.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: String. Optional. Die Sicherheitseinstellung, die festlegt, ob die Erstellung 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 generierte Videos deterministisch macht. Wenn Sie eine Quell-Nummer in Ihrer Anfrage angeben, ohne andere Parameter zu ändern, werden mit dem Modell immer dieselben Videos erstellt. Werte: 0–4294967295.

   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

   Diese Anfrage gibt einen vollständigen Vorgangsnamen mit einer eindeutigen Vorgangs-ID zurück. Verwenden Sie diesen vollständigen Vorgangsnamen, um den Status der Videogenerierungsanfrage abzufragen.
   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

Console

1. Google Cloud Rufen Sie in der Console die Seite Vertex AI > Media Studio auf.

   Media Studio

2. Wählen Sie im unteren Bereich die Schaltfläche videocamVideos generieren aus.

3. Optional: Wählen Sie im Bereich Einstellungen ein Modell aus den verfügbaren Optionen aus.

4. Wählen Sie im Bereich Seitenverhältnis ein Seitenverhältnis für die Ausgabevideos aus.

5. Übernehmen Sie im Abschnitt Anzahl der Ergebnisse den Standardwert oder ändern Sie die Anzahl der generierten Videos.

6. Klicken Sie im Feld Ausgabeverzeichnis auf Durchsuchen, um einen Cloud Storage-Bucket zum Speichern von Ausgabedateien zu erstellen oder auszuwählen.

7. Optional: Ändern Sie die Sicherheitseinstellungen oder die Erweiterten Optionen.

8. Klicken Sie im Feld Prompt (Prompt hier eingeben) auf uploadHochladen.

9. Wählen Sie ein lokales Bild zum Hochladen aus und klicken Sie auf Auswählen.

10. Geben Sie im Feld Prompt (Prompt hier eingeben) den Textprompt ein, der die zu generierenden Videos beschreibt.

11. Klicken Sie auf Erstellen.