Veo | AI 동영상 생성기
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Vertex AI 기반 Veo를 사용하면 Google Cloud 콘솔에서 제공하는 텍스트 또는 이미지 프롬프트에서 새 동영상을 생성하거나 요청을 Vertex AI API로 보낼 수 있습니다.

Vertex AI(Vertex AI Studio)에서 Veo 사용해 보기

위치

위치는 데이터가 영구 저장되는 위치를 제어하기 위해 요청에서 지정할 수 있는 리전입니다. 사용 가능한 리전 목록은 Vertex AI의 생성형 AI 위치를 참조하세요.

책임감 있는 AI

Veo 2는 자연어로 된 텍스트 및 이미지 프롬프트(모든 연령대의 사람 이미지 포함)에서 사실적이고 고품질의 동영상을 생성합니다. 텍스트 또는 이미지 프롬프트의 맥락에 따라 Veo 2에서 사람 또는 아동의 생성을 위해Google Cloud 프로젝트를 승인해야 한다는 오류가 표시될 수 있습니다.

승인이 필요한 경우 Google 계정 담당자에게 문의하세요.

시작하기 전에

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Enable the Vertex AI API.

Enable the API

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환경에 대한 인증을 설정하세요.

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

로컬 개발 환경에서 이 페이지의 REST API 샘플을 사용하려면 gcloud CLI에 제공한 사용자 인증 정보를 사용합니다.
자세한 내용은 Google Cloud 인증 문서의 REST 사용을 위한 인증을 참조하세요.

텍스트에서 동영상 생성

설명 텍스트만 입력으로 사용하여 새로운 동영상을 생성할 수 있습니다. 다음 샘플에서는 동영상을 생성하는 기본 안내를 보여줍니다.

Gen AI SDK for Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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=us-central1
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

환경을 설정하면 REST를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 다음 샘플은 요청을 게시자 모델 엔드포인트에 전송합니다.

veo-2.0-generate-001 모델 요청에 대한 자세한 내용은 veo-2.0-generate-001 모델 API 참조를 확인하세요.

다음 명령어를 사용하여 동영상 생성 요청을 전송합니다. 이 요청은 장기 실행 작업을 시작하고 지정한 Cloud Storage 버킷에 출력을 저장합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
- MODEL_ID: 사용할 모델 ID. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
  - veo-2.0-generate-001(정식 버전 허용 목록)
- TEXT_PROMPT: 동영상 생성을 안내하는 데 사용되는 텍스트 프롬프트
- OUTPUT_STORAGE_URI: (선택사항) 출력 동영상을 저장할 Cloud Storage 버킷. 제공하지 않으면 응답으로 동영상 바이트가 반환됩니다. 예를 들면 gs://video-bucket/output/입니다.
- RESPONSE_COUNT: 생성할 동영상 파일의 수. 허용되는 정수 값은 1~4입니다.
- DURATION: 생성할 동영상 파일의 길이. 허용되는 정수 값은 5~8입니다.
- 추가 선택적 파라미터
  
  사용 사례에 따라 다음 선택적 변수를 사용하세요. "parameters": {} 객체에 다음 파라미터 중 일부 또는 전부를 추가합니다.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: 문자열. 선택사항. 생성된 동영상의 가로세로 비율을 정의합니다. 값은 16:9(기본값, 가로) 또는 9:16(세로)입니다.
  - NEGATIVE_PROMPT: 문자열. 선택사항. 모델이 생성하지 않도록 하려는 항목을 설명하는 텍스트 문자열입니다.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: 문자열. 선택사항. 사람 또는 얼굴 생성의 허용 여부를 제어하는 안전 설정입니다. 값은 다음과 같습니다.
    - allow_adult(기본값): 성인만 생성합니다.
    - disallow: 이미지에 사람이나 얼굴을 포함하지 않습니다.
  - RESPONSE_COUNT: 선택사항. 정수. 요청된 출력 이미지 수입니다. 값은 1~4입니다.
  - SEED_NUMBER: uint32. 선택사항. 생성된 동영상을 결정론적으로 만드는 수입니다. 다른 파라미터를 변경하지 않고 요청에 시드 수를 지정하면 모델에서 동일한 동영상을 생성합니다. 값은 0~4294967295입니다.
HTTP 메서드 및 URL:
```
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning
```
JSON 요청 본문:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": "RESPONSE_COUNT"
  }
}
```
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
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

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
$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
이 요청은 고유한 작업 ID가 포함된 전체 작업 이름을 반환합니다. 이 전체 작업 이름을 사용하여 동영상 생성 요청의 상태를 폴링합니다.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```

(선택사항) 동영상 생성 장기 실행 작업의 상태를 확인합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
MODEL_ID: 사용할 모델 ID. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
- veo-2.0-generate-001(정식 버전 허용 목록)
OPERATION_ID: 원래 동영상 생성 요청에 반환된 고유한 작업 ID

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

이 요청은 작업이 아직 실행 중인지 또는 완료되었는지를 비롯하여 작업에 관한 정보를 반환합니다.

응답

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

콘솔

Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 대시보드에서 Vertex AI Studio > 미디어 탭을 엽니다.

Vertex AI Studio 탭으로 이동
하단 패널에서 동영상 생성 버튼을 선택합니다.
(선택사항) 설정 창에서 사용 가능한 옵션 중에서 모델을 선택합니다.
가로세로 비율 섹션에서 출력 동영상의 가로세로 비율을 선택합니다.
결과 수 섹션에서 기본값을 수락하거나 생성된 동영상 수를 수정합니다.
출력 디렉터리 필드에서 찾아보기를 클릭하여 출력 파일을 저장할 Cloud Storage 버킷을 만들거나 선택합니다.
(선택사항) 안전 설정 또는 고급 옵션을 수정합니다.
프롬프트 필드(프롬프트 작성…)에 생성할 동영상을 설명하는 텍스트 프롬프트를 추가합니다.
생성을 클릭합니다.

이미지에서 동영상 생성

샘플 입력	샘플 출력
입력 이미지* 텍스트 프롬프트: 코끼리가 자연스럽게 움직인다

^{* 사바나를 걷고 있는 복잡한 패턴의 크로셰 코끼리라는 프롬프트로 Vertex AI에서 Imagen을 사용하여 생성된 이미지}

이미지만 입력으로 사용하거나 이미지와 설명 텍스트를 입력으로 사용하여 새로운 동영상을 생성할 수 있습니다. 다음 샘플은 이미지와 텍스트로 동영상을 생성하는 기본 안내를 보여줍니다.

Gen AI SDK for Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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=us-central1
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

환경을 설정하면 REST를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 다음 샘플은 요청을 게시자 모델 엔드포인트에 전송합니다.

veo-2.0-generate-001 모델 요청에 대한 자세한 내용은 veo-2.0-generate-001 모델 API 참조를 확인하세요.

다음 명령어를 사용하여 동영상 생성 요청을 전송합니다. 이 요청은 장기 실행 작업을 시작하고 지정한 Cloud Storage 버킷에 출력을 저장합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
- MODEL_ID: 사용할 모델 ID. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
  - veo-2.0-generate-001(정식 버전 허용 목록)
- TEXT_PROMPT: 동영상 생성을 안내하는 데 사용되는 텍스트 프롬프트
- INPUT_IMAGE: 입력 이미지를 나타내는 base64로 인코딩된 바이트 문자열입니다. 품질을 보장하려면 입력 이미지가 720p 이상(1280x720픽셀)이고 가로세로 비율이 16:9 또는 9:16이어야 합니다. 다른 가로세로 비율이나 크기의 이미지는 업로드 과정에서 크기가 조절되거나 중앙에서 잘릴 수 있습니다.
- MIME_TYPE: 입력 이미지의 MIME 유형입니다. image/jpeg 또는 image/png MIME 유형의 이미지만 지원됩니다.
- OUTPUT_STORAGE_URI: (선택사항) 출력 동영상을 저장할 Cloud Storage 버킷. 제공하지 않으면 응답으로 동영상 바이트가 반환됩니다. 예를 들면 gs://video-bucket/output/입니다.
- RESPONSE_COUNT: 생성할 동영상 파일의 수. 허용되는 정수 값은 1~4입니다.
- DURATION: 생성할 동영상 파일의 길이. 허용되는 정수 값은 5~8입니다.
- 추가 선택적 파라미터
  
  사용 사례에 따라 다음 선택적 변수를 사용하세요. "parameters": {} 객체에 다음 파라미터 중 일부 또는 전부를 추가합니다.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: 문자열. 선택사항. 생성된 동영상의 가로세로 비율을 정의합니다. 값은 16:9(기본값, 가로) 또는 9:16(세로)입니다.
  - NEGATIVE_PROMPT: 문자열. 선택사항. 모델이 생성하지 않도록 하려는 항목을 설명하는 텍스트 문자열입니다.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: 문자열. 선택사항. 사람 또는 얼굴 생성의 허용 여부를 제어하는 안전 설정입니다. 값은 다음과 같습니다.
    - allow_adult(기본값): 성인만 생성합니다.
    - disallow: 이미지에 사람이나 얼굴을 포함하지 않습니다.
  - RESPONSE_COUNT: 선택사항. 정수. 요청된 출력 이미지 수입니다. 값은 1~4입니다.
  - SEED_NUMBER: uint32. 선택사항. 생성된 동영상을 결정론적으로 만드는 수입니다. 다른 파라미터를 변경하지 않고 요청에 시드 수를 지정하면 모델에서 동일한 동영상을 생성합니다. 값은 0~4294967295입니다.
HTTP 메서드 및 URL:
```
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning
```
JSON 요청 본문:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      "image": {
        "bytesBase64Encoded": "INPUT_IMAGE",
        "mimeType": "MIME_TYPE"
      }
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": RESPONSE_COUNT
  }
}
```
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
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

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
$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
이 요청은 고유한 작업 ID가 포함된 전체 작업 이름을 반환합니다. 이 전체 작업 이름을 사용하여 동영상 생성 요청의 상태를 폴링합니다.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```
(선택사항) 동영상 생성 장기 실행 작업의 상태를 확인합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
- MODEL_ID: 사용할 모델 ID. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
  - veo-2.0-generate-001(정식 버전 허용 목록)
- TEXT_PROMPT: 동영상 생성을 안내하는 데 사용되는 텍스트 프롬프트
- OUTPUT_STORAGE_URI: (선택사항) 출력 동영상을 저장할 Cloud Storage 버킷. 제공하지 않으면 응답으로 동영상 바이트가 반환됩니다. 예를 들면 gs://video-bucket/output/입니다.
- RESPONSE_COUNT: 생성할 동영상 파일의 수. 허용되는 정수 값은 1~4입니다.
- 추가 선택적 파라미터
  
  사용 사례에 따라 다음 선택적 변수를 사용하세요. "parameters": {} 객체에 다음 파라미터 중 일부 또는 전부를 추가합니다.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: 문자열. 선택사항. 생성된 동영상의 가로세로 비율을 정의합니다. 값은 16:9(기본값, 가로) 또는 9:16(세로)입니다.
  - NEGATIVE_PROMPT: 문자열. 선택사항. 모델이 생성하지 않도록 하려는 항목을 설명하는 텍스트 문자열입니다.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: 문자열. 선택사항. 사람 또는 얼굴 생성의 허용 여부를 제어하는 안전 설정입니다. 값은 다음과 같습니다.
    - allow_adult(기본값): 성인만 생성합니다.
    - disallow: 이미지에 사람이나 얼굴을 포함하지 않습니다.
  - RESPONSE_COUNT: 선택사항. 정수. 요청된 출력 이미지 수입니다. 값은 1~4입니다.
  - SEED_NUMBER: uint32. 선택사항. 생성된 동영상을 결정론적으로 만드는 수입니다. 다른 파라미터를 변경하지 않고 요청에 시드 수를 지정하면 모델에서 동일한 동영상을 생성합니다. 값은 0~4294967295입니다.
HTTP 메서드 및 URL:
```
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning
```
JSON 요청 본문:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": "RESPONSE_COUNT"
  }
}
```
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
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

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
$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
이 요청은 고유한 작업 ID가 포함된 전체 작업 이름을 반환합니다. 이 전체 작업 이름을 사용하여 동영상 생성 요청의 상태를 폴링합니다.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```

콘솔

Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 대시보드에서 Vertex AI Studio > 미디어 탭을 엽니다.

Vertex AI Studio 탭으로 이동
하단 패널에서 동영상 생성 버튼을 선택합니다.
(선택사항) 설정 창에서 사용 가능한 옵션 중에서 모델을 선택합니다.
가로세로 비율 섹션에서 출력 동영상의 가로세로 비율을 선택합니다.
결과 수 섹션에서 기본값을 그대로 사용하거나 생성할 동영상 수를 수정합니다.
출력 디렉터리 필드에서 찾아보기를 클릭하여 출력 파일을 저장할 Cloud Storage 버킷을 만들거나 선택합니다.
(선택사항) 안전 설정 또는 고급 옵션을 수정합니다.
프롬프트 필드(여기에 프롬프트 작성…)에서 업로드를 클릭합니다.
업로드할 로컬 이미지를 선택하고 선택을 클릭합니다.
프롬프트 필드(프롬프트 작성…)에 생성할 동영상을 설명하는 텍스트 프롬프트를 추가합니다.
생성을 클릭합니다.

프롬프트 개선

Veo 2 모델은 사용자가 제공한 프롬프트를 사용하여 자동으로 재작성하여 프롬프트에 미적 및 영화적 세부정보를 추가합니다. 일반적으로 프롬프트가 더 자세할수록 동영상 품질이 높아집니다.

다음 단계

Google DeepMind의 Veo 모델에 관한 정보 읽어보기
'Veo 및 Imagen 3: Vertex AI의 새로운 동영상 및 이미지 생성 모델 발표' 블로그 게시물 읽어보기
'크리에이터를 위해 제작된 새로운 생성형 미디어 모델 및 도구' 블로그 게시물 읽어보기

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위치

책임감 있는 AI

시작하기 전에

Console

REST

텍스트에서 동영상 생성

Gen AI SDK for Python

설치

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

응답

콘솔

이미지에서 동영상 생성

Gen AI SDK for Python

설치

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

콘솔

프롬프트 개선

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