Videos aus Text-Prompts generieren

REST

Die Videogenerierung kann mehr als eine Minute dauern. Je nach Workflow können Sie zwischen mehreren Interaktionsmodi wählen:

• Synchron: zustandslos: Generieren Sie ein Video in einer einzigen Anfrage, ohne den Interaktionsstatus auf dem Server beizubehalten.
• Synchron: statusbehaftet: Setzen Sie store auf true, um den Interaktionsstatus beizubehalten. So können Sie das Ergebnis später abrufen oder die Interaktions-ID für die Videobearbeitung in mehreren Schritten verwenden.
• Synchron: Stateful-Streaming: Setzen Sie sowohl store als auch stream auf true, um die Gedanken des Modells inkrementell zu empfangen, sobald sie generiert werden, gefolgt vom Ausgabevideo.
• Asynchron: Setzen Sie background auf true, um die Videogenerierung im Hintergrund auszuführen und das Ergebnis später über die Interaktions-ID abzurufen.

Gespeicherte und asynchrone Interaktionen werden bis zu 7 Tage lang aufbewahrt.

Weitere Informationen zur Verwendung der Gemini Omni Flash API finden Sie unter Interactions API.

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

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": [
    {
      "type": "text",
      "text": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "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": "text_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"
        }
      ]
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "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",
  "status":"completed",
  "usage":{
    "total_tokens":17615,
    "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":218
  },
  "created":"2026-08-12T21:28:40Z",
  "updated":"2026-08-12T21:28:40Z",
  "event_id":"EVENT_ID",
  "steps":[
    {
      "signature":"...",
      "summary":[
        {
          "text":"MODEL THOUGHTS",
          "type":"text"
        },
        {
          "text":"MODEL THOUGHTS",
          "type":"text"
        }
      ],
      "type":"thought"
    },
    {
      "content":[
        {
          "mime_type":"video/mp4",
          "uri":"gs://some/output_path/123.mp4",
          "type":"video"
        }
      ],
      "type":"model_output"
    }
  ],
  "object":"interaction",
  "model":"gemini-omni-flash-preview"
}

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"
        }
      ]
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "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":{"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"
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "output": "OUTPUT_RESOLUTION",
      "duration": "DURATION"
    }
  ],
  "generation_config": {
    "video_config": {
      "task": "text_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. Rufen Sie in der Cloud de Confiance Console die Seite Agent Platform > Media Studio auf.

   Media Studio

2. Klicken Sie auf Video.

3. Wählen Sie im Menü Aufgabe die Option Video aus Text aus.

4. Wählen Sie im Menü Modell eine der angezeigten Optionen aus.

5. Geben Sie im Feld Prompt einen Text-Prompt ein, der die zu generierenden Videos beschreibt.

6. Optional: Passen Sie die folgenden Parameter an:

   • Seitenverhältnis: Wählen Sie entweder 16:9 oder 9:16 aus.

   • Anzahl der Ergebnisse: Sie können den Schieberegler anpassen oder einen Wert zwischen 1 und 4 eingeben.

   • Videolänge: Wähle im Menü eine Videolänge aus.

   • Ausgabeverzeichnis: Klicken Sie auf Durchsuchen, um einen Cloud Storage-Bucket zum Speichern der generierten Dateien zu erstellen oder auszuwählen.

7. Klicken Sie auf Ausführen.

Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Umgebungsvariablen für die Verwendung des Google Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen:

# 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

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-001",
    prompt="a cat reading a book",
    config=GenerateVideosConfig(
        aspect_ratio="16:9",
        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

Go

Go installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# 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 (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateVideoWithText shows how to gen video from text.
func generateVideoWithText(w io.Writer, outputGCSURI string) error {
	//outputGCSURI = "gs://your-bucket/your-prefix"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	config := &genai.GenerateVideosConfig{
		AspectRatio:  "16:9",
		OutputGCSURI: outputGCSURI,
	}

	modelName := "veo-3.0-generate-preview"
	prompt := "a cat reading a book"
	operation, err := client.Models.GenerateVideos(ctx, modelName, prompt, nil, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to start video generation: %w", err)
	}

	// Polling until the operation is done
	for !operation.Done {
		time.Sleep(15 * time.Second)
		operation, err = client.Operations.GetVideosOperation(ctx, operation, nil)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("failed to get operation status: %w", err)
		}
	}

	if operation.Response != nil && len(operation.Response.GeneratedVideos) > 0 {
		videoURI := operation.Response.GeneratedVideos[0].Video.URI
		fmt.Fprintln(w, videoURI)
		return nil
	}

	// Example response:
	// gs://your-bucket/your-prefix/videoURI

	return fmt.Errorf("video generation failed or returned no results")
}

Node.js

Installieren

npm install @google/genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# 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

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateVideo(
  outputGcsUri,
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  let operation = await client.models.generateVideos({
    model: 'veo-3.1-fast-generate-001',
    prompt: 'a cat reading a book',
    config: {
      aspectRatio: '16:9',
      outputGcsUri: outputGcsUri,
    },
  });

  while (!operation.done) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 15000));
    operation = await client.operations.get({operation: operation});
    console.log(operation);
  }

  if (operation.response) {
    console.log(operation.response.generatedVideos[0].video.uri);
  }
  return operation;
}

Java

Java installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Umgebungsvariablen für die Verwendung des Google Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen:

# 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 com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateVideosConfig;
import com.google.genai.types.GenerateVideosOperation;
import com.google.genai.types.GenerateVideosResponse;
import com.google.genai.types.GenerateVideosSource;
import com.google.genai.types.GeneratedVideo;
import com.google.genai.types.GetOperationConfig;
import com.google.genai.types.Video;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class VideoGenWithTxt {

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "veo-3.1-generate-001";
    String outputGcsUri = "gs://your-bucket/your-prefix";
    generateContent(modelId, outputGcsUri);
  }

  // Generates a video with a text prompt.
  public static String generateContent(String modelId, String outputGcsUri)
      throws InterruptedException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      GenerateVideosOperation operation =
          client.models.generateVideos(
              modelId,
              GenerateVideosSource.builder().prompt("a cat reading a book").build(),
              GenerateVideosConfig.builder()
                  .aspectRatio("16:9")
                  .outputGcsUri(outputGcsUri)
                  .build());

      while (!operation.done().orElse(false)) {
        TimeUnit.SECONDS.sleep(15);
        operation =
            client.operations.getVideosOperation(operation, GetOperationConfig.builder().build());
      }

      String generatedVideoUri =
          operation
              .response()
              .flatMap(GenerateVideosResponse::generatedVideos)
              .flatMap(videos -> videos.stream().findFirst())
              .flatMap(GeneratedVideo::video)
              .flatMap(Video::uri)
              .orElseThrow(
                  () ->
                      new IllegalStateException(
                          "Could not get the URI from the generated video"));

      System.out.println("Generated video URI: " + generatedVideoUri);
      // Example response:
      // Generated video URI: gs://your-bucket/your-prefix/generated-video-123.mp4
      return generatedVideoUri;
    }
  }
}

REST

Weitere Informationen zur Veo API finden Sie hier:

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

1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Anfrage zur Videogenerierung zu senden. Mit dieser Anfrage wird ein Vorgang mit langer Ausführungszeit gestartet und die Ausgabe in einem von Ihnen angegebenen Cloud Storage-Bucket gespeichert.

   Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

   • PROJECT_ID: Ein String, der Ihre Cloud de Confiance by S3NS -Projekt-ID darstellt.
   • MODEL_ID: Ein String, der die zu verwendende Modell-ID darstellt. Folgende Werte sind zulässig:
     • Veo 2: "veo-2.0-generate-001"
     • Veo 3:"veo-3.0-generate-001"
     • Veo 3:"veo-3.0-fast-generate-001"
     • Veo 3:"veo-3.0-generate-preview" (Vorabversion)
     • Veo 3"veo-3.0-fast-generate-preview" (Vorabversion)
     • Veo 3.1: "veo-3.1-generate-001"
     • Veo 3.1: "veo-3.1-fast-generate-001"
   • TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der zur Steuerung der Videogenerierung verwendet wird.
   • OUTPUT_STORAGE_URI: Optional: Ein String, der den Cloud Storage-Bucket darstellt, in dem die Ausgabevideos gespeichert werden sollen. Wenn nicht angegeben, werden Videobytes in der Antwort zurückgegeben. Beispiel: "gs://video-bucket/output/".
   • RESPONSE_COUNT: Die Anzahl der zu generierenden Videodateien. Der zulässige Wertebereich ist 1–4.
   • DURATION: Eine Ganzzahl, die die Länge der generierten Videodateien darstellt. Die zulässigen Werte für die einzelnen Modelle sind:
     • Veo 2-Modelle: 5–8. Der Standardwert ist 8.
     • Veo 3-Modelle: 4, 6 oder 8. Der Standardwert ist 8.

   • Zusätzliche optionale Parameter

     Je nach Anwendungsfall können Sie die folgenden optionalen Variablen verwenden. Fügen Sie dem "parameters": {}-Objekt einige oder alle der folgenden Parameter hinzu.

     "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: Optional: Ein Stringwert, der das Seitenverhältnis der generierten Videos beschreibt. Sie können die folgenden Werte verwenden:
       • "16:9" für Querformat
       • "9:16" im Hochformat

       Der Standardwert ist "16:9".

     • NEGATIVE_PROMPT: Optional: Ein Stringwert, der Inhalte beschreibt, die das Modell nicht generieren soll.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: Optional: Ein Stringwert, der die Sicherheitseinstellung für die Generierung von Personen oder Gesichtern steuert. Sie können die folgenden Werte verwenden:
       • "allow_adult": Nur die Generierung von erwachsenen Personen und Gesichtern zulassen.
       • "disallow": Es werden keine Personen oder Gesichter generiert.

       Der Standardwert ist "allow_adult".

     • RESOLUTION: Optional: Ein Stringwert, der die Auflösung des generierten Videos steuert. Wird nur von Veo 3-Modellen unterstützt. Sie können die folgenden Werte verwenden:
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k" (nur Veo 3.1-Vorabversionen)

       Der Standardwert ist "720p".

     • RESPONSE_COUNT: Optional. Ein Ganzzahlwert, der die Anzahl der zu generierenden Videos beschreibt. Der zulässige Wertebereich ist 1–4.
     • SEED_NUMBER: Optional. Ein uint32-Wert, den das Modell zum Generieren deterministischer Videos verwendet. Wenn Sie eine Quell-Nummer in Ihrer Anfrage angeben, ohne andere Parameter zu ändern, wird das Modell angewiesen, dieselben Videos zu erstellen. Der zulässige Wertebereich ist 0–4294967295.

   HTTP-Methode und URL:

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

   JSON-Text der Anfrage:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT"
       }
     ],
     "parameters": {
       "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
       "sampleCount": "RESPONSE_COUNT"
     }
   }
   

   Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   curl

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

   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

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

   $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

   Diese Anfrage gibt einen vollständigen Vorgangsnamen mit einer eindeutigen Vorgangs-ID zurück. Verwenden Sie diesen vollständigen Vorgangsnamen, um den Status der Videogenerierungsanfrage abzufragen.
   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. Optional: Prüfen Sie den Status des Vorgangs mit langer Ausführungszeit für die Videogenerierung.

   Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

   • PROJECT_ID: Ihre Cloud de Confiance by S3NS Projekt-ID.
   • MODEL_ID: Die zu verwendende Modell-ID.
   • OPERATION_ID: Die eindeutige Vorgangs-ID, die in der ursprünglichen Anfrage zum Generieren von Videos zurückgegeben wurde.

   HTTP-Methode und URL:

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

   JSON-Text der Anfrage:

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

   Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   curl

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

   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

   Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

   $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

   Diese Anfrage gibt Informationen zum Vorgang zurück, einschließlich der Frage, ob der Vorgang noch ausgeführt wird oder abgeschlossen ist.

   Antwort

   {
     "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"
         }
       ]
     }
   }