A partir de 29 de abril de 2025, os modelos Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash não estarão disponíveis em projetos que não os usaram antes, incluindo novos projetos. Para mais detalhes, consulte Versões e ciclo de vida do modelo.

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Veo | Gerador de vídeos de IA

É possível usar o Veo na Vertex AI para gerar novos vídeos com base em um comando de texto ou de imagem fornecido no console Google Cloud ou enviado em uma solicitação para a API Vertex AI.

Testar o Veo no Vertex AI Media Studio

Testar o Veo em um Colab

Solicitar acesso: recursos avançados e lista de espera do Veo

Versões do modelo

Há vários modelos de geração de vídeo que podem ser usados. Para mais informações, consulte Modelos do Veo.

Locais

Um local é uma região que pode ser especificada em uma solicitação para controlar onde os dados são armazenados em repouso. Para uma lista de regiões disponíveis, consulte Locais da IA generativa na Vertex AI.

IA responsável

O Veo gera vídeos realistas e de alta qualidade com base em comandos de texto e imagem em linguagem natural, incluindo imagens de pessoas de todas as idades. O Veo pode mostrar um erro indicando que seu projeto precisa ser aprovado para geração de pessoas ou crianças, dependendo do contexto do comando de texto ou imagem.Google Cloud

Se você precisar de aprovação, entre em contato com seu representante da Conta do Google.

Antes de começar

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.

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

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

Configure a autenticação do 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

Para usar as amostras da API REST nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para a CLI gcloud.

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.

Para mais informações, consulte Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Google Cloud .

Gerar vídeos usando texto

Você pode gerar novos vídeos usando apenas texto descritivo como entrada. Os exemplos a seguir mostram instruções básicas para gerar vídeos.

Console

No console Google Cloud , acesse a página Vertex AI Studio > Media Studio.

Media Studio
Clique em Vídeo.
Opcional: no painel Configurações, defina o seguinte:
- Modelo: escolha um modelo entre as opções disponíveis.
- Proporção: escolha 16:9 ou 9:16.
  
  Observação: a proporção 9:16 não é compatível com veo-3.0-generate-preview.
- Número de resultados: ajuste o controle deslizante ou insira um valor entre 1 e 4.
- Duração do vídeo: selecione uma duração entre 5 segundos e 8 segundos.
- Diretório de saída: clique em Procurar para criar ou selecionar um bucket do Cloud Storage em que os arquivos de saída serão armazenados.
Opcional: na seção Segurança, selecione uma das seguintes configurações de Geração de pessoas:
- Permitir (somente para adultos): valor padrão. Gerar apenas pessoas ou rostos adultos. Não gere pessoas ou rostos de jovens ou crianças.
- Não permitir: não gera pessoas nem rostos.
Opcional: na seção Opções avançadas, insira um valor de Seed para aleatorizar a geração de vídeos.
Na caixa Escreva seu comando, insira o comando de texto que descreve os vídeos a serem gerados.
Clique em Gerar.

REST

Depois de configurou seu ambiente use REST para testar uma solicitação de texto. O exemplo a seguir envia uma solicitação ao publisher endpoint do modelo.

Para mais informações sobre a API Veo, consulte a API Veo na Vertex AI.

Use o comando a seguir para enviar uma solicitação de geração de vídeo. Essa solicitação inicia uma operação de longa duração e armazena a saída em um bucket do Cloud Storage especificado por você.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
- MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado. Valores disponíveis:
  - veo-2.0-generate-001 (GA)
  - veo-3.0-generate-preview (Visualização prévia)
- TEXT_PROMPT: o comando de texto usado para orientar a geração de vídeo.
- OUTPUT_STORAGE_URI: opcional. O bucket do Cloud Storage para armazenar os vídeos de saída. Se não for fornecido, os bytes de vídeo serão retornados na resposta. Por exemplo, gs://video-bucket/output/.
- RESPONSE_COUNT: o número de arquivos de vídeo que você quer gerar. Valores inteiros aceitos: 1 a 4.
- DURATION: a duração dos arquivos de vídeo que você quer gerar. Os valores inteiros aceitos são de 5 a 8.
- Outros parâmetros opcionais
  
  Use as seguintes variáveis opcionais, dependendo do seu caso de uso. Adicione alguns ou todos os parâmetros a seguir no objeto "parameters": {}.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: string. Opcional. Define a proporção dos vídeos gerados. Valores: 16:9 (padrão, paisagem) ou 9:16 (retrato).
  - NEGATIVE_PROMPT: string. Opcional. Uma string de texto que descreve o que você quer evitar que o modelo gere.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: string. Opcional. A configuração de segurança que controla se a geração de pessoas ou rostos é permitida. Valores:
    - allow_adult (valor padrão): permite a geração somente de adultos.
    - disallow: impede a inclusão de pessoas ou rostos em imagens.
  - RESPONSE_COUNT: int. Opcional. O número de imagens de saída solicitadas. Valores: 1-4.
  - SEED_NUMBER: uint32. Opcional. Um número para tornar os vídeos gerados determinísticos. Especificar um número de sugestão com sua solicitação sem mudar outros parâmetros orienta o modelo a produzir os mesmos vídeos. Valores: 0 - 4294967295.
Método 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 da solicitação:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": "RESPONSE_COUNT"
  }
}
```
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
$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
Essa solicitação retorna um nome de operação completo com um ID exclusivo. Use esse nome completo da operação para sondar o status da solicitação de geração de vídeo.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```
Opcional: verifique o status da operação de longa duração de geração de vídeo.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
- MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado. Valores disponíveis:
  - veo-2.0-generate-001 (GA)
  - veo-3.0-generate-preview (Visualização prévia)
- OPERATION_ID: o ID de operação exclusivo retornado na solicitação original de geração de vídeo.
Método 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 da solicitação:
```
{
  "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID"
}
```
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
$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
Essa solicitação retorna informações sobre a operação, incluindo se ela ainda está em execução ou se já foi concluída.
Resposta
```
{
  "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"
      }
    ]
  }
}
```

Gen AI SDK for Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA generativa com a 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-preview",
    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

Gerar vídeos com base em uma imagem

Exemplo de entrada	Exemplo de saída
Imagem de entrada¹ Comando de texto: o elefante se move naturalmente

¹ Imagem gerada usando o Imagen na Vertex AI com base na solicitação: Um elefante de crochê com padrões intrincados caminhando na savana

Você pode gerar novos vídeos usando apenas uma imagem como entrada ou uma imagem e um texto descritivo. Os exemplos a seguir mostram instruções básicas para gerar vídeos com base em imagens e texto.

Console

No console Google Cloud , acesse a página Vertex AI Studio > Media Studio.

Media Studio
Clique em Vídeo.
Opcional: no painel Configurações, defina o seguinte:
- Modelo: escolha um modelo entre as opções disponíveis.
- Proporção: escolha 16:9 ou 9:16.
  
  Observação: a proporção 9:16 não é compatível com veo-3.0-generate-preview.
- Número de resultados: ajuste o controle deslizante ou insira um valor entre 1 e 4.
- Duração do vídeo: selecione uma duração entre 5 segundos e 8 segundos.
- Diretório de saída: clique em Procurar para criar ou selecionar um bucket do Cloud Storage em que os arquivos de saída serão armazenados.
Opcional: na seção Segurança, selecione uma das seguintes configurações de Geração de pessoas:
- Permitir (somente para adultos): valor padrão. Gerar apenas pessoas ou rostos adultos. Não gere pessoas ou rostos de jovens ou crianças.
- Não permitir: não gera pessoas nem rostos.
Opcional: na seção Opções avançadas, insira um valor de Seed para aleatorizar a geração de vídeos.
Na caixa Escreva seu comando, clique em Fazer upload.
Escolha uma imagem local para fazer upload e clique em Selecionar.
Na caixa Escreva seu comando, insira o comando de texto que descreve os vídeos a serem gerados.
Clique em Gerar.

REST

Depois de configurou seu ambiente use REST para testar uma solicitação de texto. O exemplo a seguir envia uma solicitação ao publisher endpoint do modelo.

Para mais informações sobre a API Veo, consulte a API Veo na Vertex AI.

Use o comando a seguir para enviar uma solicitação de geração de vídeo. Essa solicitação inicia uma operação de longa duração e armazena a saída em um bucket do Cloud Storage especificado por você.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
- MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado. Valores disponíveis:
  - veo-2.0-generate-001 (GA)
  - veo-3.0-generate-preview (Visualização prévia)
- TEXT_PROMPT: o comando de texto usado para orientar a geração de vídeo.
- INPUT_IMAGE: string de bytes codificada em base64 que representa a imagem de entrada. Para garantir a qualidade, a imagem de entrada precisa ter 720p ou mais (1.280 x 720 pixels) e uma proporção de 16:9 ou 9:16. Imagens de outras proporções ou tamanhos podem ser redimensionadas ou cortadas centralmente durante o processo de upload.
- MIME_TYPE: o tipo MIME da imagem de entrada. Apenas as imagens dos seguintes tipos MIME são aceitas: image/jpeg ou image/png.
- OUTPUT_STORAGE_URI: opcional. O bucket do Cloud Storage para armazenar os vídeos de saída. Se não for fornecido, os bytes de vídeo serão retornados na resposta. Por exemplo, gs://video-bucket/output/.
- RESPONSE_COUNT: o número de arquivos de vídeo que você quer gerar. Valores inteiros aceitos: 1 a 4.
- DURATION: a duração dos arquivos de vídeo que você quer gerar. Os valores inteiros aceitos são de 5 a 8.
- Outros parâmetros opcionais
  
  Use as seguintes variáveis opcionais, dependendo do seu caso de uso. Adicione alguns ou todos os parâmetros a seguir no objeto "parameters": {}.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: string. Opcional. Define a proporção dos vídeos gerados. Valores: 16:9 (padrão, paisagem) ou 9:16 (retrato).
  - NEGATIVE_PROMPT: string. Opcional. Uma string de texto que descreve o que você quer evitar que o modelo gere.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: string. Opcional. A configuração de segurança que controla se a geração de pessoas ou rostos é permitida. Valores:
    - allow_adult (valor padrão): permite a geração somente de adultos.
    - disallow: impede a inclusão de pessoas ou rostos em imagens.
  - RESPONSE_COUNT: int. Opcional. O número de imagens de saída solicitadas. Valores: 1-4.
  - SEED_NUMBER: uint32. Opcional. Um número para tornar os vídeos gerados determinísticos. Especificar um número de sugestão com sua solicitação sem mudar outros parâmetros orienta o modelo a produzir os mesmos vídeos. Valores: 0 - 4294967295.
Método 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 da solicitação:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      "image": {
        "bytesBase64Encoded": "INPUT_IMAGE",
        "mimeType": "MIME_TYPE"
      }
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": RESPONSE_COUNT
  }
}
```
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
$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
Essa solicitação retorna um nome de operação completo com um ID exclusivo. Use esse nome completo da operação para sondar o status da solicitação de geração de vídeo.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```
Opcional: verifique o status da operação de longa duração de geração de vídeo.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
- MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado. Valores disponíveis:
  - veo-2.0-generate-001
- TEXT_PROMPT: o comando de texto usado para orientar a geração de vídeo.
- OUTPUT_STORAGE_URI: opcional. O bucket do Cloud Storage para armazenar os vídeos de saída. Se não for fornecido, os bytes de vídeo serão retornados na resposta. Por exemplo, gs://video-bucket/output/.
- RESPONSE_COUNT: o número de arquivos de vídeo que você quer gerar. Valores inteiros aceitos: 1 a 4.
- Outros parâmetros opcionais
  
  Use as seguintes variáveis opcionais, dependendo do seu caso de uso. Adicione alguns ou todos os parâmetros a seguir no objeto "parameters": {}.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: string. Opcional. Define a proporção dos vídeos gerados. Valores: 16:9 (padrão, paisagem) ou 9:16 (retrato).
  - NEGATIVE_PROMPT: string. Opcional. Uma string de texto que descreve o que você quer evitar que o modelo gere.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: string. Opcional. A configuração de segurança que controla se a geração de pessoas ou rostos é permitida. Valores:
    - allow_adult (valor padrão): permite a geração somente de adultos.
    - disallow: impede a inclusão de pessoas ou rostos em imagens.
  - RESPONSE_COUNT: int. Opcional. O número de imagens de saída solicitadas. Valores: 1-4.
  - SEED_NUMBER: uint32. Opcional. Um número para tornar os vídeos gerados determinísticos. Especificar um número de sugestão com sua solicitação sem mudar outros parâmetros orienta o modelo a produzir os mesmos vídeos. Valores: 0 - 4294967295.
Método 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 da solicitação:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": "RESPONSE_COUNT"
  }
}
```
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
$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
Essa solicitação retorna um nome de operação completo com um ID exclusivo. Use esse nome completo da operação para sondar o status da solicitação de geração de vídeo.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```

Gen AI SDK for Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA generativa com a 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, 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-3.0-generate-preview",
    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

Reescritor de comandos

O Veo oferece uma ferramenta de melhoria de comandos baseada em LLM, também conhecida como reescritor de comandos. O reescritor de comandos oferece a opção de reescrever seus comandos para adicionar descrição de vídeo, movimentos de câmera, transcrição e efeitos sonoros ao seu comando. Comandos mais detalhados resultam em vídeos de maior qualidade.

Se você desativar a melhoria de comandos, a qualidade dos vídeos e a semelhança da saída com o comando fornecido poderão ser afetadas. Esse recurso é ativado por padrão para as seguintes versões do modelo:

veo-2.0-generate-001
veo-3.0-generate-preview (Pré-lançamento)

Importante: não é possível desativar a reescrita de comandos ao usar veo-3.0-generate-preview

O comando reescrito é entregue pela resposta da API somente se o comando original tiver menos de 30 palavras.

Para desativar a melhoria de comandos, faça o seguinte:

Console

No console Google Cloud , acesse a página Vertex AI Studio > Media Studio.

Acessar o Media Studio
Clique em Veo.
Em Configurações, clique no botão Ativar melhoria de comandos.
Na caixa Escreva seu comando, insira o texto e clique em Gerar.

REST

Para mais informações sobre a API Veo, consulte a API Veo na Vertex AI.

Use o comando a seguir para enviar uma solicitação de geração de vídeo. Essa solicitação inicia uma operação de longa duração e armazena a saída em um bucket do Cloud Storage especificado por você.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
- MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado. Valores disponíveis:
  - veo-2.0-generate-001 (lista de permissões da GA)
  - veo-3.0-generate-preview (Visualização prévia)
- TEXT_PROMPT: o comando de texto usado para orientar a geração de vídeo.
- OUTPUT_STORAGE_URI: opcional: o bucket do Cloud Storage para armazenar os vídeos de saída. Se não forem fornecidos, os bytes de vídeo serão retornados na resposta. Por exemplo, gs://video-bucket/output/.
- RESPONSE_COUNT: o número de arquivos de vídeo que você quer gerar. Valores inteiros aceitos: 1 a 4.
- DURATION: a duração dos arquivos de vídeo que você quer gerar. Os valores inteiros aceitos são de 5 a 8.
- ENHANCED_PROMPT: se é necessário usar comandos aprimorados ou não. Use uma das seguintes opções:
  - True: (padrão) use o Gemini para melhorar seus comandos.
  - False: não use o Gemini para melhorar seus comandos.
- Outros parâmetros opcionais
  
  Use as seguintes variáveis opcionais, dependendo do seu caso de uso. Adicione alguns ou todos os parâmetros a seguir no objeto "parameters": {}.
```
"parameters": {
  "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
  "negativePrompt": "NEGATIVE_PROMPT",
  "personGeneration": "PERSON_SAFETY_SETTING",
  "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
  "seed": SEED_NUMBER
}
```
  - ASPECT_RATIO: string. Opcional. Define a proporção dos vídeos gerados. Valores: 16:9 (padrão, paisagem) ou 9:16 (retrato).
  - NEGATIVE_PROMPT: string. Opcional. Uma string de texto que descreve o que você quer evitar que o modelo gere.
  - PERSON_SAFETY_SETTING: string. Opcional. A configuração de segurança que controla se a geração de pessoas ou rostos é permitida. Valores:
    - allow_adult (valor padrão): permite a geração somente de adultos.
    - disallow: impede a inclusão de pessoas ou rostos em imagens.
  - RESPONSE_COUNT: int. Opcional. O número de imagens de saída solicitadas. Valores: 1-4.
  - SEED_NUMBER: uint32. Opcional. Um número para tornar os vídeos gerados determinísticos. Especificar um número de sugestão com sua solicitação sem mudar outros parâmetros orienta o modelo a produzir os mesmos vídeos. Valores: 0 - 4294967295.
Método 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 da solicitação:
```
{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "parameters": {
    "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
    "sampleCount": "RESPONSE_COUNT",
    "durationSeconds": "DURATION",
    "enhancePrompt": ENHANCED_PROMPT
  }
}
```
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
$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
Essa solicitação retorna um nome de operação completo com um ID exclusivo. Use esse nome completo da operação para sondar o status da solicitação de geração de vídeo.
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
}
```

A seguir

Leia as informações do Google DeepMind sobre o modelo Veo.
Leia a postagem do blog "Veo e Imagen 3: anunciamos novos modelos de geração de vídeo e imagem na Vertex AI".
Leia a postagem do blog "Novos modelos e ferramentas de mídia generativa criados com criadores para criadores".

Veo | Gerador de vídeos de IA Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Versões do modelo

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