Générer des vidéos à partir de références

REST

La génération de la vidéo peut prendre plus d'une minute. Vous pouvez choisir parmi plusieurs modes d'interaction en fonction de votre workflow :

• Synchrones : sans état : générez une vidéo en une seule requête sans conserver l'état de l'interaction sur le serveur.
• Synchrone : avec état : définissez store sur true pour conserver l'état de l'interaction, ce qui vous permet de récupérer le résultat ultérieurement ou de référencer l'ID d'interaction pour le montage vidéo multitour.
• Synchrone : streaming avec état : définissez store et stream sur true pour recevoir les pensées du modèle de manière incrémentielle au fur et à mesure qu'elles sont générées, suivies de la vidéo de sortie.
• Asynchrone : définissez background sur true pour exécuter la génération de vidéo en arrière-plan et récupérer le résultat ultérieurement à l'aide de l'ID d'interaction.

Les interactions stockées et asynchrones sont conservées pendant 14 jours maximum.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de l'API Gemini Omni Flash, consultez API 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. Dans la console Cloud de Confiance , accédez à la page Agent Platform>Agent Platform Studio .

   Accéder à Agent Platform Studio

2. Cliquez sur Générer un média.

3. Cliquez sur Vidéo.

4. Dans le menu Tâche, sélectionnez Référence à la vidéo (sujet).

5. Dans le menu Modèle, sélectionnez un modèle parmi les options disponibles.

6. Dans la section Images du sujet, cliquez sur Ajouter.

   Une boîte de dialogue de sélection de fichier s'affiche. Sélectionnez une à trois images sur votre ordinateur à importer.

7. Facultatif : dans la section Paramètres, ajustez les paramètres suivants :

   • Format : sélectionnez 16:9 ou 9:16.
   • Nombre de résultats : ajustez le curseur ou saisissez une valeur comprise entre 1 et 4.
   • Durée de la vidéo : sélectionnez 8, 6 ou 4 secondes.
   • Résolution de sortie : sélectionnez l'une des options suivantes :
     • 720p
     • 1080p
     • 4K

8. Facultatif : dans la section Sécurité, sélectionnez l'un des paramètres de génération de personnes suivants :

   • Autoriser (adultes uniquement) : valeur par défaut. Permet de générer uniquement des personnes ou des visages adultes. Ne permet pas de générer des visages ni des personnes représentant des enfants ou des adolescents.

   • Ne pas autoriser : ne permet pas de générer des personnes ni des visages.

9. Facultatif : dans la section Options avancées, saisissez une valeur de graine pour générer des vidéos aléatoires.

10. Dans la zone Prompt, saisissez votre prompt textuel décrivant les vidéos à générer.

11. 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, 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

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

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

1. Utilisez les commandes suivantes 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 : ID de votre projet Cloud de Confiance by S3NS .
   • MODEL_ID : chaîne représentant l'ID du modèle à utiliser. Les modèles suivants sont acceptés :
     • 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 : prompt textuel utilisé pour guider la génération de vidéos.
   • BASE64_ENCODED_IMAGE : image du sujet encodée en octets base64. Vous pouvez répéter ce champ et mimeType pour spécifier jusqu'à trois images de sujet.

   • IMAGE_MIME_TYPE : type MIME de l'image d'entrée. Un seul des champs suivants :

     • image/jpeg
     • image/png

     Vous pouvez répéter ce champ et bytesBase64Encoded pour spécifier jusqu'à trois images de sujet.

   • ASPECT_RATIO : (facultatif) format de la vidéo générée. Un seul des champs suivants :

     • "16:9"
     • "9:16"

     La valeur par défaut est "16:9".

   • OUTPUT_STORAGE_URI : (facultatif) bucket Cloud Storage dans lequel stocker les vidéos de sortie. Si aucune valeur n'est fournie, une vidéo encodée en octets Base64 est renvoyée dans la réponse. Par exemple, gs://video-bucket/output/.
   • RESPONSE_COUNT : nombre de fichiers vidéo que vous souhaitez générer. Valeurs entières acceptées : 1 à 4.

   • VIDEO_RESOLUTION : (facultatif) résolution de la vidéo générée. Un seul des éléments suivants :

     • "720p"
     • "1080p"
     • "4k" (modèles Veo 3.1 (preview) uniquement)

     La valeur par défaut est "720p".

   • 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" : n'autoriser que la génération de personnes et de visages d'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 1-4.
     • 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",
         // 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
     }
   }
   

   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 requête 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"
         }
       ]
     }
   }