Genera videos a partir de referencias

REST

La generación de video puede tardar más de un minuto en completarse. Puedes elegir entre varios modos de interacción según tu flujo de trabajo:

• Síncrono: sin estado: Genera un video en una sola solicitud sin conservar el estado de interacción en el servidor.
• Síncrono: con estado: Establece store en true para conservar el estado de la interacción, lo que te permite recuperar el resultado más adelante o hacer referencia al ID de interacción para la edición de video de varios turnos.
• Síncrono: transmisión con estado: Establece store y stream en true para recibir los pensamientos del modelo de forma incremental a medida que se generan, seguidos del video de salida.
• Asíncrono: Establece background en true para ejecutar la generación de video en segundo plano y recuperar el resultado más tarde con el ID de interacción.

Las interacciones almacenadas y asíncronas se conservan durante un máximo de 14 días.

Para obtener más información sobre el uso de la API de Gemini Omni Flash, consulta la API de Interactions.

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

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": [
    {
      "type": "text",
      "text": "TEXT_PROMPT Use the image(s) as references to
      generate the video."
    },
    {
      "type": "image",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI",
      "mime_type": "IMAGE_MIME"
    },
    {
      "type": "video",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_VIDEO_URI",
      "mime_type": "VIDEO_MIME"
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "resolution": "OUTPUT_RESOLUTION",
      "duration": "DURATION"
    }
  ],
  "generation_config": {
    "video_config": {
      "task": "reference_to_video"
    }
  }
}

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"

$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

{
  "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",
}

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

{
  "model": "MODEL_ID",
  "background": false,
  "store": true,
  "stream": false,
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "TEXT_PROMPT Use the image(s) as references to generate the video."
        },
        {
          "type": "image",
          "uri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI",
          "mime_type": "IMAGE_MIME"
        },
        {
          "type": "video",
          "uri": "CLOUD_STORAGE_VIDEO_URI",
          "mime_type": "VIDEO_MIME"
        }
      ]
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "resolution": "OUTPUT_RESOLUTION",
      "duration": "DURATION"
    }
  ]
}

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"

$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

{
  "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",
}

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

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

$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

{
  "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",
}

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

{
  "model": "MODEL_ID",
  "background": false,
  "store": true,
  "stream": true,
  "input": [
    {
      "type": "user_input",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "TEXT_PROMPT Use the image(s) as references to generate the video."
        },
        {
          "type": "image",
          "uri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI",
          "mime_type": "IMAGE_MIME"
        },
        {
          "type": "video",
          "uri": "CLOUD_STORAGE_VIDEO_URI",
          "mime_type": "VIDEO_MIME"
        }
      ]
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "resolution": "OUTPUT_RESOLUTION",
      "duration": "DURATION"
    }
  ]
}

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"

$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

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]

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

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

$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

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]

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

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": [
    {
      "background": true,
      "type": "text",
      "text": "TEXT_PROMPT Use the image(s) as references to
      generate the video."
    },
    {
      "type": "image",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI",
      "mime_type": "IMAGE_MIME"
    },
    {
      "type": "video",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_VIDEO_URI",
      "mime_type": "VIDEO_MIME"
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "resolution": "OUTPUT_RESOLUTION",
      "duration": "DURATION"
    }
  ],
  "generation_config": {
    "video_config": {
      "task": "reference_to_video"
    }
  }
}

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"

$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

{
  "id":"INTERACTION_ID",
  "status":"in_progress",
  "object":"interaction"
}

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

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

$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

{
  "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",
}

Console

1. En la consola de Cloud de Confiance , ve a la página Agent Platform > Agent Platform Studio .

   Ir a Agent Platform Studio

2. Haz clic en Generar contenido multimedia.

3. Haz clic en Video.

4. En el menú Tarea, selecciona Referencia a video (tema).

5. En el menú Modelo, selecciona un modelo de las opciones disponibles.

6. En la sección Imágenes del sujeto, haz clic en Agregar.

   Se mostrará un diálogo de selección de archivos. Elige de una a tres imágenes en tu computadora para subirlas.

7. Opcional: En la sección Parámetros, ajusta los siguientes parámetros de configuración:

   • Relación de aspecto: Selecciona 16:9 o 9:16.
   • Cantidad de resultados: Ajusta el control deslizante o ingresa un valor entre 1 y 4.
   • Duración del video: Selecciona 8, 6 o 4 segundos.
   • Resolución de salida: Selecciona una de las siguientes opciones:
     • 720p
     • 1080p
     • 4K

8. Opcional: En la sección Seguridad, selecciona uno de los siguientes parámetros de configuración de generación de personas:

   • Permitir (solo para adultos): Es el valor predeterminado. Generar solo personas o rostros adultos No se deben generar imágenes de personas o rostros de jóvenes o niños.

   • No permitir: No se generan personas ni rostros.

9. Opcional: En la sección Opciones avanzadas, ingresa un valor de Valor de inicialización para aleatorizar la generación de videos.

10. En el cuadro Instrucción, ingresa la instrucción de texto que describe los videos que se generarán.

11. Haz clic en Ejecutar.

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa de Google con 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, Image, VideoGenerationReferenceImage

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 person walks in carrying a vase full of flowers and places the vase on a kitchen table.",
    config=GenerateVideosConfig(
        reference_images=[
            VideoGenerationReferenceImage(
                image=Image(
                    gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/vase.png",
                    mime_type="image/png",
                ),
                reference_type="asset",
            ),
        ],
        aspect_ratio="9:16",
        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 obtener más información sobre la API de Veo, consulta los siguientes recursos:

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

1. Usa los siguientes comandos para enviar una solicitud de generación de video. Esta solicitud inicia una operación de larga duración y almacena el resultado en un bucket de Cloud Storage que especifiques.

   Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

   • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Cloud de Confiance by S3NS .
   • MODEL_ID: Es una cadena que representa el ID del modelo que se usará. Se admiten los siguientes modelos:
     • veo-3.1-generate-preview preview
     • veo-3.1-generate-001
     • veo-3.1-fast-generate-preview preview
     • veo-3.1-fast-generate-001
   • TEXT_PROMPT: Es la instrucción de texto que se usa para guiar la generación de video.
   • BASE64_ENCODED_IMAGE: Es una imagen del sujeto codificada en bytes en base64. Puedes repetir este campo y mimeType para especificar hasta tres imágenes del sujeto.

   • IMAGE_MIME_TYPE: Es el tipo de MIME de la imagen de entrada. Solo uno de los siguientes documentos:

     • image/jpeg
     • image/png

     Puedes repetir este campo y bytesBase64Encoded para especificar hasta tres imágenes del sujeto.

   • ASPECT_RATIO: Opcional: Es la relación de aspecto del video generado. Solo uno de los siguientes documentos:

     • "16:9"
     • "9:16"

     El valor predeterminado es "16:9".

   • OUTPUT_STORAGE_URI: Opcional: Es el bucket de Cloud Storage para almacenar los videos de salida. Si no se proporciona, se devuelve un video codificado en bytes Base64 en la respuesta. Por ejemplo: gs://video-bucket/output/.
   • RESPONSE_COUNT: Es la cantidad de archivos de video que deseas generar. Valores de números enteros aceptados: de 1 a 4.

   • VIDEO_RESOLUTION: Opcional: Es la resolución del video generado. Solo uno de los siguientes:

     • "720p"
     • "1080p"
     • "4k" (solo para modelos de la versión preliminar de Veo 3.1)

     El valor predeterminado es "720p".

   • Parámetros opcionales adicionales

     Usa las siguientes variables opcionales según tu caso de uso. Agrega algunos o todos los siguientes parámetros en el 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. Es un valor de cadena que describe la relación de aspecto de los videos generados. Puedes usar los siguientes valores:
       • "16:9" para horizontal
       • "9:16" para el modo Retrato

       El valor predeterminado es "16:9".

     • NEGATIVE_PROMPT: Opcional. Es un valor de cadena que describe el contenido que deseas evitar que genere el modelo.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: Opcional: Es un valor de cadena que controla el parámetro de configuración de seguridad para generar personas o rostros. Puedes usar los siguientes valores:
       • "allow_adult": Solo permite la generación de personas y rostros adultos.
       • "disallow": No genera personas ni rostros.

       El valor predeterminado es "allow_adult".

     • RESOLUTION: Opcional: Es un valor de cadena que controla la resolución del video generado. Solo es compatible con los modelos de Veo 3. Puedes usar los siguientes valores:
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k" (solo para modelos de la versión preliminar de Veo 3.1)

       El valor predeterminado es "720p".

     • RESPONSE_COUNT: Opcional. Es un valor entero que describe la cantidad de videos que se generarán. El rango de valores aceptado es de 1 a 4.
     • SEED_NUMBER: Opcional. Es un valor uint32 que el modelo usa para generar videos determinísticos. Especificar un número de origen con tu solicitud sin cambiar otros parámetros guía al modelo para que produzca los mismos videos. El rango de valores aceptado es de 0 a 4294967295.

   Método HTTP y URL:

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

   Cuerpo JSON de la solicitud:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT",
         // The following fields can be repeated for up to three total
         // images.
         "referenceImages": [
           {
             "image": {
               "bytesBase64Encoded": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
               "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
             },
             "referenceType": "asset"
           }
         ]
       }
     ],
     "parameters": {
       "aspectRatio":, "ASPECT_RATIO,
       "durationSeconds": 8,
       "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
       "sampleCount": RESPONSE_COUNT,
       "resolution": "VIDEO_RESOLUTION
     }
   }
   

   Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

   curl

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

   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

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

   $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

   Esta solicitud devuelve un nombre de operación completo con un ID de operación único. Usa este nombre de operación completo para sondear el estado de la solicitud de generación de video.
   {
     "name":
     "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. Opcional: Verifica el estado de la operación de larga duración de generación de video.

   Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

   • PROJECT_ID: Es el Cloud de Confiance by S3NS ID del proyecto.
   • MODEL_ID: Es el ID del modelo que se usará.
   • OPERATION_ID: Es el ID de operación único que se muestra en la solicitud de generación de video original.

   Método HTTP y URL:

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

   Cuerpo JSON de la solicitud:

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

   Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

   curl

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

   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

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

   $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

   Esta solicitud devuelve información sobre la operación, incluido si la operación aún se está ejecutando o si ya finalizó.

   Respuesta

   {
     "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"
         }
       ]
     }
   }