延长视频

您可以在 Gemini Enterprise Agent Platform 上使用 Gemini Omni Flash 或 Veo 来延长视频。输入视频的时长必须在 1 到 30 秒之间。在 Gemini Enterprise Agent Platform 上,Gemini Omni Flash 的视频时长最多可延长至 40 秒,Veo 的视频时长最多可延长至 37 秒。您可以使用 Cloud de Confiance 控制台或 Agent Platform API 延长视频。

以下模型支持延长视频:

Gemini Omni Flash

点击即可展开支持的模型

Veo

点击即可展开支持的模型

如需了解如何编写有效的文本提示来生成视频,请参阅视频提示指南。

在 Colab 中试用 Gemini Omni Flash

准备工作

  1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  2. Enable the Agent Platform API, if it is not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

  3. 为您的环境设置身份验证。

    选择标签页以了解您打算如何使用本页面上的示例:

    控制台

    当您使用 Cloud de Confiance 控制台访问 Cloud de Confiance by S3NS 服务和 API 时,无需设置身份验证。

    REST

    如需在本地开发环境中使用本页面上的 REST API 示例,请使用您提供给 gcloud CLI 的凭证。

      安装 Google Cloud CLI,然后 使用联合身份登录 gcloud CLI。

    如需了解详情,请参阅 Cloud de Confiance 身份验证文档中的使用 REST 时进行身份验证。

Veo 限制

使用 Veo 延长视频时,输入视频存在以下限制:

  • 输入文件必须为 MP4 格式。
  • 时长必须介于 1 到 30 秒之间。
  • 帧速率必须为每秒 24 帧。
  • 分辨率必须为 720p、1080p 或 4k。
  • 输入视频的宽高比可以是 9:16 或 16:9。

使用 Veo 延长视频时,输出视频存在以下限制

  • 输出文件为 MP4 格式。
  • 延长时长为 7 秒。
  • 帧速率为每秒 24 帧。
  • 分辨率可以是 720p、1080p 或 4k。
  • 输出视频的宽高比可以是 9:16 或 16:9。

使用 Gemini Omni Flash 扩展视频

如需使用 Gemini Omni Flash 延长视频,请执行以下操作:

REST

视频生成可能需要超过一分钟才能完成。您可以根据自己的工作流,从多种互动模式中进行选择:

  • 同步:无状态:在单个请求中生成视频,而无需在服务器上保留互动状态。
  • 同步:有状态:将 store 设置为 true 可持久保存互动状态,以便您稍后检索结果或引用互动 ID 进行多轮视频编辑。
  • 同步:有状态的流式传输:将 store 和 stream 都设置为 true,以便在模型生成思考内容时以增量方式接收这些内容,然后接收输出视频。
  • 异步:将 background 设置为 true,以便在后台运行视频生成,并稍后使用互动 ID 检索结果。

存储的互动和异步互动最长会保留 14 天。

如需详细了解如何使用 Gemini Omni Flash API,请参阅Interactions API。

同步:无状态

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
  • MODEL_ID:表示要使用的模型 ID 的字符串。接受的值如下:
    • "gemini-omni-1.1-flash-preview"
  • TEXT_PROMPT:用于指导视频生成的文本提示。
  • CLOUD_STORAGE_INPUT_URI: 一个字符串,表示包含输入媒体的 Cloud Storage 存储桶。例如:"gs://video-bucket/input/"。
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI:(可选)一个字符串,表示用于存储输出视频的 Cloud Storage 存储桶。如果未提供,则回答中会返回视频字节。 例如:"gs://video-bucket/output/"。
  • ASPECT_RATIO:(可选)一个字符串,表示输出视频的预期宽高比。如果未提供,则系统会根据提示推断宽高比。 接受的值如下:
    • "16:9"
    • "9:16"
  • DURATION:一个字符串,表示生成的视频文件的时长。允许的字符串是介于 3 到 10 之间的整数,后跟“s”(表示秒)。例如:"10s"。

HTTP 方法和网址:

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions

请求 JSON 正文:

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": [
    {
      "type": "text",
      "text": "TEXT_PROMPT"
    },
    {
      "type": "image",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_INPUT_URI",
      "mime_type": "image/png"
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "duration": "DURATION"
    }
  ],
  "generation_config": {
    "video_config": {
      "task": "extend"
    }
  }
}

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions"

PowerShell

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions" | Select-Object -Expand Content
回答包含一次互动,其中包含模型思考过程和输出视频。
{
  "id":"INTERACTION_ID",
  "model":"gemini-omni-flash-preview",
  "status":"completed",
  "usage":{
    "total_tokens":479,
    "total_input_tokens":26,
    "input_tokens_by_modality":[
      {
        "modality":"text",
        "tokens":26
      },
      {
        "modality":"image",
        "tokens":124
      }
    ],
    "output_tokens_by_modality": [
      {
        "modality": "video",
        "tokens": 28832
      }
    ],
    "total_output_tokens":28832,
    "total_thought_tokens":453
  },
  "steps":[
    {
      "type":"thought",
      "summary":[
        {
          "type":"text",
          "text":"MODEL THOUGHTS"
        }
      ],
    },
    { 
      "type":"model_output",
      "content":[
        {
          "type":"video",
          "uri":"gs://some/output_path/123.mp4",
          "mime_type":"video/mp4" 
        }
      ]
    }
  ],
  "object":"interaction",
  "role":"model",
  "created":"2026-05-29T02:17:56Z",
  "updated":"2026-05-29T02:17:56Z",
}

同步:有状态

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
  • MODEL_ID:表示要使用的模型 ID 的字符串。接受的值如下:
    • "gemini-omni-1.1-flash-preview"
  • TEXT_PROMPT:用于指导视频生成的文本提示。
  • CLOUD_STORAGE_INPUT_URI: 一个字符串,表示包含输入媒体的 Cloud Storage 存储桶。例如:"gs://video-bucket/input/"。
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI:(可选)一个字符串,表示用于存储输出视频的 Cloud Storage 存储桶。如果未提供,则回答中会返回视频字节。 例如:"gs://video-bucket/output/"。
  • ASPECT_RATIO:(可选)一个字符串,表示输出视频的预期宽高比。如果未提供,则系统会根据提示推断宽高比。 接受的值如下:
    • "16:9"
    • "9:16"
  • DURATION:一个字符串,表示生成的视频文件的时长。允许的字符串是介于 3 到 10 之间的整数,后跟“s”(表示秒)。例如:"10s"。

HTTP 方法和网址:

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions

请求 JSON 正文:

{
  "model": "MODEL_ID",
  "background": false,
  "store": true,
  "stream": false,
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "TEXT_PROMPT"
        },
        {
          "type": "image",
          "uri": "CLOUD_STORAGE_INPUT_URI",
          "mime_type": "image/png"
        }
      ]
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "duration": "DURATION"
    }
  ]
}

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions"

PowerShell

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions" | Select-Object -Expand Content
响应包含一个互动,其中包含模型想法和输出视频。
{
  "id":"INTERACTION_ID",
  "model":"gemini-omni-flash-preview",
  "status":"completed",
  "usage":{
    "total_tokens":479,
    "total_input_tokens":26,
    "input_tokens_by_modality":[
      {
        "modality":"text",
        "tokens":26
      },
      {
        "modality":"image",
        "tokens":124
      }
    ],
    "output_tokens_by_modality": [
      {
        "modality": "video",
        "tokens": 28832
      }
    ],
    "total_output_tokens":28832,
    "total_thought_tokens":453
  },
  "steps":[
    {
      "type":"thought",
      "summary":[
        {
          "type":"text",
          "text":"MODEL THOUGHTS"
        }
      ],
    },
    { 
      "type":"model_output",
      "content":[
        {
          "type":"video",
          "uri":"gs://some/output_path/123.mp4",
          "mime_type":"video/mp4" 
        }
      ]
    }
  ],
  "object":"interaction",
  "role":"model",
  "created":"2026-05-29T02:17:56Z",
  "updated":"2026-05-29T02:17:56Z",
}
使用 INTERACTION_ID 获取生成的视频:

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
  • INTERACTION_ID:异步请求中的互动 ID。

HTTP 方法和网址:

GET https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

执行以下命令:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
"https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID"

PowerShell

执行以下命令:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID" | Select-Object -Expand Content
响应的格式类似于以下内容:
{
  "id":"INTERACTION_ID",
  "model":"gemini-omni-flash-preview",
  "status":"completed",
  "usage":{
    "total_tokens":479,
    "total_input_tokens":26,
    "input_tokens_by_modality":[
      {
        "modality":"text",
        "tokens":26
      },
      {
        "modality":"image",
        "tokens":124
      }
    ],
    "output_tokens_by_modality": [
      {
        "modality": "video",
        "tokens": 28832
      }
    ],
    "total_output_tokens":28832,
    "total_thought_tokens":453
  },
  "steps":[
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "5 second, 9:16 video. Use the image as the first frame."
        },
        {
          "type": "image",
          "uri": "gs://some/path",
          "mime_type": "image/png"
        }
      ]
    },
    {
      "type":"thought"
      "summary":[
        {
          "type":"text",
          "text":"MODEL THOUGHTS"
        }
      ],
    },
    { 
      "type":"model_output",
      "content":[
        {
          "type":"video",
          "data":"VIDEO DATA",
          "mime_type":"video/mp4" 
        }
      ]
    }
  ],
  "object":"interaction"
  "role":"model",
  "created":"2026-05-29T02:17:56Z",
  "updated":"2026-05-29T02:17:56Z",
}

同步:有状态的流式传输

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
  • MODEL_ID:表示要使用的模型 ID 的字符串。接受的值如下:
    • "gemini-omni-1.1-flash-preview"
  • TEXT_PROMPT:用于指导视频生成的文本提示。
  • CLOUD_STORAGE_INPUT_URI: 一个字符串,表示包含输入媒体的 Cloud Storage 存储桶。例如:"gs://video-bucket/input/"。
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI:(可选)一个字符串,表示用于存储输出视频的 Cloud Storage 存储桶。如果未提供,则回答中会返回视频字节。 例如:"gs://video-bucket/output/"。
  • ASPECT_RATIO:(可选)一个字符串,表示输出视频的预期宽高比。如果未提供,则系统会根据提示推断宽高比。 接受的值如下:
    • "16:9"
    • "9:16"
  • DURATION:一个字符串,表示生成的视频文件的时长。允许的字符串是介于 3 到 10 之间的整数,后跟“s”(表示秒)。例如:"10s"。

HTTP 方法和网址:

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions

请求 JSON 正文:

{
  "model": "MODEL_ID",
  "background": false,
  "store": true,
  "stream": true,
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "TEXT_PROMPT"
        },
        {
          "type": "image",
          "uri": "CLOUD_STORAGE_INPUT_URI",
          "mime_type": "image/png"
        }
      ]
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "duration": "DURATION"
    }
  ]
}

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions"

PowerShell

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions" | Select-Object -Expand Content
回答包含一次互动,其中包含模型思考过程和输出视频。
event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"INTERACTION_ID","status":"in_progress","object":"interaction","model":"gemini-omni-flash-preview"},"event_type":"interaction.created"}

event: interaction.status_update
data: {"interaction_id":"INTERACTION_ID","status":"in_progress","event_type":"interaction.status_update"}

event: step.start
data: {"index":0,"step":{"type":"thought"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"content":{"text":"MODEL THOUGHTS","type":"text"},"type":"thought_summary"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"step.delta"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"content":{"text":"MODEL THOUGHTS","type":"text"},"type":"thought_summary"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"step.delta"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"signature":"...","type":"thought_signature"},"event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":0,"event_type":"step.stop"}

event: step.start
data: {"index":1,"step":{"type":"model_output"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"mime_type":"video/mp4","uri":"gs://some/output_path/123.mp4","type":"video"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":1,"event_type":"step.stop"}

event: interaction.completed
data: {"interaction":{"id":"INTERACTION_ID","status":"completed","usage":{"total_tokens":17812,"total_input_tokens":21,"input_tokens_by_modality":[{"modality":"text","tokens":21}],"total_output_tokens":17376,"output_tokens_by_modality":[{"modality":"video","tokens":17376}],"total_thought_tokens":415},"created":"2026-08-12T21:26:20Z","updated":"2026-08-12T21:26:20Z","event_id":"EVENT_ID","object":"interaction","model":"gemini-omni-flash-preview"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"interaction.completed"}

event: done
data: [DONE]
使用带有 `?stream=true` 的 INTERACTION_ID 来流式传输存储的互动和生成的视频:

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
  • INTERACTION_ID: 请求中的互动 ID。

HTTP 方法和网址:

GET https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID?stream=true

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

执行以下命令:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
"https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID?stream=true"

PowerShell

执行以下命令:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID?stream=true" | Select-Object -Expand Content
响应是服务器发送的事件 (SSE) 流,格式类似于以下内容:
event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"INTERACTION_ID","status":"in_progress","object":"interaction","model":"gemini-omni-flash-preview"},"event_type":"interaction.created"}

event: interaction.status_update
data: {"interaction_id":"INTERACTION_ID","status":"in_progress","event_type":"interaction.status_update"}

event: step.start
data: {"index":0,"step":{"type":"thought"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"content":{"text":"MODEL THOUGHTS","type":"text"},"type":"thought_summary"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"step.delta"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"content":{"text":"MODEL THOUGHTS","type":"text"},"type":"thought_summary"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"step.delta"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"signature":"...","type":"thought_signature"},"event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":0,"event_type":"step.stop"}

event: step.start
data: {"index":1,"step":{"type":"model_output"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"mime_type":"video/mp4","uri":"gs://some/output_path/123.mp4","type":"video"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":1,"event_type":"step.stop"}

event: interaction.completed
data: {"interaction":{"id":"INTERACTION_ID","status":"completed","usage":{"total_tokens":17664,"total_input_tokens":21,"input_tokens_by_modality":[{"modality":"text","tokens":21}],"total_output_tokens":17376,"output_tokens_by_modality":[{"modality":"video","tokens":17376}],"total_thought_tokens":267},"created":"2026-08-12T21:33:08Z","updated":"2026-08-12T21:33:08Z","event_id":"EVENT_ID","object":"interaction","model":"gemini-omni-flash-preview"},"event_id":"EVENT_ID","event_type":"interaction.completed"}

event: done
data: [DONE]

异步

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
  • MODEL_ID:表示要使用的模型 ID 的字符串。接受的值如下:
    • "gemini-omni-1.1-flash-preview"
  • TEXT_PROMPT:用于指导视频生成的文本提示。
  • CLOUD_STORAGE_INPUT_URI: 一个字符串,表示包含输入媒体的 Cloud Storage 存储桶。例如:"gs://video-bucket/input/"。
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI:(可选)一个字符串,表示用于存储输出视频的 Cloud Storage 存储桶。如果未提供,则回答中会返回视频字节。 例如:"gs://video-bucket/output/"。
  • ASPECT_RATIO:(可选)一个字符串,表示输出视频的预期宽高比。如果未提供,则系统会根据提示推断宽高比。 接受的值如下:
    • "16:9"
    • "9:16"
  • DURATION:一个字符串,表示生成的视频文件的时长。允许的字符串是介于 3 到 10 之间的整数,后跟“s”(表示秒)。例如:"10s"。

HTTP 方法和网址:

POST https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions

请求 JSON 正文:

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": [
    {
      "background": true,
      "type": "text",
      "text": "TEXT_PROMPT"
    },
    {
      "type": "image",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_INPUT_URI",
      "mime_type": "image/png"
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "duration": "DURATION"
    }
  ],
  "generation_config": {
    "video_config": {
      "task": "extend"
    }
  }
}

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions"

PowerShell

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions" | Select-Object -Expand Content
响应包含互动 ID,您将使用该 ID 获取生成的视频。
{
  "id":"INTERACTION_ID",
  "status":"in_progress",
  "object":"interaction"
}
稍后,使用 INTERACTION_ID 获取生成的视频:

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
  • INTERACTION_ID:异步请求中的互动 ID。

HTTP 方法和网址:

GET https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

执行以下命令:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
"https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID"

PowerShell

执行以下命令:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID" | Select-Object -Expand Content
响应的格式类似于以下内容:
{
  "id":"INTERACTION_ID",
  "model":"gemini-omni-flash-preview",
  "status":"completed",
  "usage":{
    "total_tokens":479,
    "total_input_tokens":26,
    "input_tokens_by_modality":[
      {
        "modality":"text",
        "tokens":26
      },
      {
        "modality":"image",
        "tokens":124
      }
    ],
    "output_tokens_by_modality": [
      {
        "modality": "video",
        "tokens": 28832
      }
    ],
    "total_output_tokens":28832,
    "total_thought_tokens":453
  },
  "steps":[
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "5 second, 9:16 video. Use the image as the first frame."
        },
        {
          "type": "image",
          "uri": "gs://some/path",
          "mime_type": "image/png"
        }
      ]
    },
    {
      "type":"thought"
      "summary":[
        {
          "type":"text",
          "text":"MODEL THOUGHTS"
        }
      ],
    },
    { 
      "type":"model_output",
      "content":[
        {
          "type":"video",
          "data":"VIDEO DATA",
          "mime_type":"video/mp4" 
        }
      ]
    }
  ],
  "object":"interaction"
  "role":"model",
  "created":"2026-05-29T02:17:56Z",
  "updated":"2026-05-29T02:17:56Z",
}

使用 Veo 延长视频

以下示例展示了如何延长 Veo 视频:

控制台

  1. 在 Cloud de Confiance 控制台中,依次前往 Agent Platform > Media Studio 页面。

    Media Studio

  2. 点击视频。

  3. 在任务菜单中,选择视频扩展广告。

  4. 在模型菜单中,从显示的选项中选择一个模型。

  5. 在输入视频部分中,点击添加。

  6. 在提示框中,输入描述要生成的视频的文本提示。

  7. 可选:调整以下参数:

    • 结果数量:调整滑块或输入介于 1 和 4 之间的值。

    • 视频时长:从菜单中选择视频时长。

  1. 点击运行。

Python

安装

pip install --upgrade google-genai

如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:

# 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

如需详细了解 Veo API,请参阅以下内容:

  1. 使用以下命令发送视频生成请求。此请求会启动长时间运行的操作,并将输出存储到您指定的 Cloud Storage 存储桶。

    在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

    • PROJECT_ID:表示您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID 的字符串。
    • MODEL_ID:一个字符串,表示要使用的模型 ID。指定第一个或最后一个视频帧时,请使用以下选项之一:
      • Veo 3: veo-3.1-generate-001
      • Veo 3: veo-3.1-fast-generate-001
    • TEXT_PROMPT:用于指导视频生成的文本提示。
    • PATH_TO_VIDEO:一个字符串,表示您要延长的 Veo 视频的 Cloud Storage 路径。例如:"gs://video-bucket/input/veo-video.mp4"
    • OUTPUT_STORAGE_URI:(可选)一个字符串,表示用于存储输出视频的 Cloud Storage 存储桶。如果未提供,则回答中会返回视频字节。例如:"gs://video-bucket/output/"
    • RESPONSE_COUNT:要生成的视频文件数量。可接受的值范围为 1-4。
    • 其他可选参数

      根据您的应用场景,使用以下可选变量。在 "parameters": {} 对象中添加以下部分或全部参数。

      "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:(可选)一个字符串值,用于描述所生成视频的宽高比。您可使用以下值:
        • "16:9" 表示横向
        • "9:16" 表示纵向

        默认值为 "16:9"

      • NEGATIVE_PROMPT:(可选)一个字符串值,用于描述您想要阻止模型生成的内容。
      • PERSON_SAFETY_SETTING:(可选)一个字符串值,用于控制生成人物或人脸的安全设置。您可使用以下值:
        • "allow_adult":仅允许生成成人形象和人脸。
        • "disallow":不生成人物或人脸。

        默认值为 "allow_adult"。

      • RESOLUTION:(可选)用于控制生成的视频分辨率的字符串值。仅受 Veo 3 模型支持。您可使用以下值:
        • "720p"
        • "1080p"
        • "4k"(仅限 Veo 3.1 预览版模型)

        默认值为 "720p"。

      • RESPONSE_COUNT:可选。一个整数值,用于描述要生成的视频数量。可接受的值范围为 1-4。
      • SEED_NUMBER:可选。一个 uint32 值,模型使用该值生成确定性视频。通过在请求中指定种子编号而无需更改其他参数,可引导模型生成相同的视频。可接受的值范围为 0-4294967295。

    HTTP 方法和网址:

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

    请求 JSON 正文:

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

    如需发送请求,请选择以下方式之一:

    curl

    将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

    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

    将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

    $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
    此请求会返回包含唯一操作 ID 的完整操作名称。使用此完整操作名称轮询视频生成请求的状态。
    {
      "name":
      "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
    }
    

  2. 可选:检查长时间运行的视频生成操作的状态。

    在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

    • PROJECT_ID:您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID。
    • MODEL_ID:要使用的模型 ID。
    • OPERATION_ID:在原始生成视频请求中返回的唯一操作 ID。

    HTTP 方法和网址:

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

    请求 JSON 正文:

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

    如需发送请求,请选择以下方式之一:

    curl

    将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

    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

    将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

    $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
    此请求会返回有关操作的信息,包括操作是否仍在运行或已完成。

后续步骤