Usar o Veo para estender vídeos

Console

1. No console do Cloud de Confiance , acesse a página Agent Platform > Media Studio.

   Media Studio

2. Clique em Vídeo.

3. No menu Tarefa, selecione Extensão de vídeo.

4. No menu Modelo, selecione uma das opções exibidas.

5. Na seção Vídeo de entrada, clique em Adicionar.

6. Na caixa Comando, insira um comando de texto que descreva os vídeos a serem gerados.

7. Opcional: ajuste os seguintes parâmetros:

   • Número de resultados: ajuste o controle deslizante ou insira um valor entre 1 e 4.

   • Duração do vídeo: selecione uma opção no menu.

   • Diretório de saída: clique em Procurar para criar ou selecionar um bucket do Cloud Storage em que os arquivos gerados serão armazenados.

8. Clique em Executar.

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 do Google 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_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

Para mais informações sobre a API Veo, consulte:

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

1. 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: uma string que representa o ID do projeto do Cloud de Confiance by S3NS .
   • MODEL_ID: uma string que representa o ID do modelo a ser usado. Use uma das seguintes opções ao especificar um primeiro ou último frame de vídeo:
     • Veo 2: veo-2.0-generate-001
     • Veo 3: veo-3.1-generate-001
     • Veo 3: veo-3.1-fast-generate-001
   • TEXT_PROMPT: o comando de texto usado para orientar a geração de vídeo.
   • PATH_TO_VIDEO: uma string que representa o caminho do Cloud Storage para o vídeo do Veo que você está estendendo. Por exemplo, "gs://video-bucket/input/veo-video.mp4".
   • OUTPUT_STORAGE_URI: opcional. Uma string que representa 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 a serem gerados. O intervalo de valores aceito é 1-4.

   • 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",
       // "resolution": RESOLUTION, // Veo 3 models only
       "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
       "seed": SEED_NUMBER
     }

     • ASPECT_RATIO: Opcional: um valor de string que descreve a proporção dos vídeos gerados. Você pode usar os seguintes valores:
       • "16:9" para paisagem
       • "9:16" para retrato

       O valor padrão é "16:9"

     • NEGATIVE_PROMPT: opcional: um valor de string que descreve o conteúdo que você quer impedir que o modelo gere.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: Opcional: um valor de string que controla a configuração de segurança para gerar pessoas ou rostos. Você pode usar os seguintes valores:
       • "allow_adult": permite somente a geração de pessoas e rostos adultos.
       • "disallow": não gera pessoas nem rostos.

       O valor padrão é "allow_adult".

     • RESOLUTION: Opcional: um valor de string que controla a resolução do vídeo gerado. Compatível apenas com modelos do Veo 3. Você pode usar os seguintes valores:
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k" (somente modelos de pré-lançamento do Veo 3.1)

       O valor padrão é "720p".

     • RESPONSE_COUNT: Opcional. Um valor inteiro que descreve o número de vídeos a serem gerados. O intervalo de valores aceito é 1-4.
     • SEED_NUMBER: Opcional. Um valor uint32 que o modelo usa para gerar vídeos determinísticos. Especificar um número de sugestão com sua solicitação sem mudar outros parâmetros orienta o modelo a produzir os mesmos vídeos. O intervalo aceito de valores é 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",
          "video": {
            "gcsUri": "PATH_TO_VIDEO",
            "mimeType": "video/mp4"
          }
       }
     ],
     "parameters": {
       "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
       "sampleCount": RESPONSE_COUNT
     }
   }
   

   Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

   curl

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

   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

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

   $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 para pesquisar 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"
   }
   

2. 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 Cloud de Confiance by S3NS .
   • MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado.
   • 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

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

   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

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

   $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": {
       "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"
         }
       ]
     }
   }