Veo を使用して動画を拡張する

コンソール

1. コンソールで、[Agent Platform] > [Media Studio] ページに移動します。 Cloud de Confiance

   Media Studio

2. [動画] をクリックします。

3. [タスク] メニューで、[動画の拡張] を選択します。

4. [モデル] メニューで、表示されたオプションからモデルを選択します。

5. [入力動画] セクションで、[追加] をクリックします。

6. [プロンプト] ボックスに、生成する動画の説明となるテキスト プロンプトを入力します。

7. 省略可: 次のパラメータ を調整します。

   • 検索結果の表示件数: スライダーを調整するか、1 ～4 の値を入力します。

   • 動画の長さ: メニューから動画の長さを選択します。

   • [出力ディレクトリ]: [参照] をクリックして、生成された ファイルを保存する [Cloud Storage バケット] を作成または選択します。

8. [実行] をクリックします。

Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

詳しくは、 SDK リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Google Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# 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

Veo API の詳細については、以下をご覧ください。

• メソッド: endpoints.predict
• VideoGenerationModelInstance
• VideoGenerationModelParams
• VideoGenerationModelResult

1. 動画生成リクエストを送信するには、次のコマンドを使用します。このリクエストにより長時間実行オペレーションが開始され、指定した Cloud Storage バケットに出力が保存されます。

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: Cloud de Confiance by S3NS プロジェクト ID を表す文字列。
   • MODEL_ID: 使用するモデル ID を表す文字列。最初または最後の動画フレームを指定する場合は、次のいずれかを使用します。
     • Veo 2: veo-2.0-generate-001
     • Veo 3: veo-3.1-generate-001
     • Veo 3: veo-3.1-fast-generate-001
   • TEXT_PROMPT: 動画の生成をガイドするために使用されるテキスト プロンプト。
   • PATH_TO_VIDEO: 拡張する Veo 動画の Cloud Storage パスを表す文字列。たとえば "gs://video-bucket/input/veo-video.mp4"。
   • OUTPUT_STORAGE_URI: 省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケットを表す文字列。指定しない場合、動画のバイト数がレスポンスで返されます。たとえば "gs://video-bucket/output/"。
   • RESPONSE_COUNT: 生成する動画ファイルの数。指定できる値の範囲は 1～4 です。

   • その他のオプション パラメータ

     ユースケースに応じて、次のオプションの変数を使用します。"parameters": {} オブジェクトに次のパラメータの一部またはすべてを追加します。

     "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: 省略可。生成された動画のアスペクト比を示す文字列値。使用できる値は次のとおりです。
       • "16:9"（横向き）
       • "9:16"（縦向き）

       デフォルト値は "16:9" です。

     • NEGATIVE_PROMPT: 省略可。モデルが生成するのを防止するコンテンツを記述した文字列値。
     • PERSON_SAFETY_SETTING: 省略可。人物や顔の生成の安全性設定を制御する文字列値。使用できる値は次のとおりです。
       • "allow_adult": 成人の人物とその顔のみが生成されるようにします。
       • "disallow": 人物や顔を生成しません。

       デフォルト値は "allow_adult" です。

     • RESOLUTION: 省略可。生成された動画の解像度を制御する文字列値。Veo 3 モデルのみでサポートされています。使用できる値は次のとおりです。
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k"（Veo 3.1 プレビュー版モデルのみ）

       デフォルト値は "720p" です。

     • RESPONSE_COUNT: 省略可。生成する動画の数を表す整数値。指定できる値の範囲は 1～4 です。
     • SEED_NUMBER: 省略可。モデルが決定的な動画を生成するために使用する uint32 値。他のパラメータを変更せずにリクエストでシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を作成するように誘導されます。指定できる値の範囲は 0～4294967295 です。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT",
          "video": {
            "gcsUri": "PATH_TO_VIDEO",
            "mimeType": "video/mp4"
          }
       }
     ],
     "parameters": {
       "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
       "sampleCount": RESPONSE_COUNT
     }
   }
   

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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

   このリクエストは、一意のオペレーション ID を含む完全なオペレーション名を返します。この完全なオペレーション名を使用して、動画生成リクエストのステータスをポーリングします。
   {
     "name":
     "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. 省略可: 動画生成の長時間実行オペレーションのステータスを確認します。

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: 実際の Cloud de Confiance by S3NS プロジェクト ID。
   • MODEL_ID: 使用するモデル ID。
   • OPERATION_ID: 元の動画生成リクエストで返された一意のオペレーション ID。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

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

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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

   このリクエストは、オペレーションがまだ実行中か完了しているかなど、オペレーションに関する情報を返します。

   レスポンス

   {
     "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"
         }
       ]
     }
   }