Utiliser Veo pour étendre des vidéos

Console

1. Dans la console Cloud de Confiance , accédez à la page Plate-forme d'agents> Media Studio.

   Media Studio

2. Cliquez sur Vidéo.

3. Dans le menu Tâche, sélectionnez Extension vidéo.

4. Dans le menu Modèle, sélectionnez un modèle parmi les options affichées.

5. Dans la section Vidéo d'entrée, cliquez sur Ajouter.

6. Dans la zone Prompt, saisissez un prompt textuel décrivant les vidéos à générer.

7. Facultatif : Ajustez les paramètres suivants :

   • Nombre de résultats : ajustez le curseur ou saisissez une valeur comprise entre 1 et 4.

   • Durée de la vidéo : sélectionnez une durée de vidéo dans le menu.

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

8. Cliquez sur Exécuter.

Python

Installer

pip install --upgrade google-genai

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

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google 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_ENTERPRISE=True

import time
from google import genai
from google.genai.types import GenerateVideosConfig, Video

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-3.1-generate-preview",
    prompt="a butterfly flies in and lands on the flower",
    video=Video(
        uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/flower.mp4",
        mime_type="video/mp4",
    ),
    config=GenerateVideosConfig(
        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

Pour en savoir plus sur l'API Veo, consultez les ressources suivantes :

• Méthode : endpoints.predict
• VideoGenerationModelInstance
• VideoGenerationModelParams
• VideoGenerationModelResult

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 Cloud de Confiance by S3NS .
   • MODEL_ID : chaîne représentant l'ID du modèle à utiliser. Utilisez l'une des options suivantes lorsque vous spécifiez la première ou la dernière image d'une vidéo :
     • Veo 2 : veo-2.0-generate-001
     • Veo 3 : veo-3.1-generate-001
     • Veo 3 : veo-3.1-fast-generate-001
   • TEXT_PROMPT : prompt textuel utilisé pour guider la génération de vidéos.
   • PATH_TO_VIDEO : chaîne représentant le chemin d'accès Cloud Storage à la vidéo Veo que vous étendez. Par exemple : "gs://video-bucket/input/veo-video.mp4".
   • 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.

   • 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"
       • "4k" (modèles Veo 3.1 (preview) uniquement)

       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",
          "video": {
            "gcsUri": "PATH_TO_VIDEO",
            "mimeType": "video/mp4"
          }
       }
     ],
     "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 Cloud de Confiance by S3NS .
   • 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"
         }
       ]
     }
   }