Genera videos a partir de instrucciones de texto

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 7 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"
    }
  ],
  "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. En la consola de Cloud de Confiance , ve a la página Agent Platform > Media Studio.

   Media Studio

2. Haz clic en Video.

3. En el menú Tarea, selecciona Texto a video.

4. En el menú Modelo, selecciona un modelo de las opciones que se muestran.

5. En el cuadro Instrucción, ingresa una instrucción de texto que describa los videos que se generarán.

6. Opcional: Ajusta los siguientes parámetros:

   • Relación de aspecto: Elige 16:9 o 9:16.

   • Cantidad de resultados: Ajusta el control deslizante o ingresa un valor entre 1 y 4.

   • Duración del video: Selecciona una duración del video en el menú.

   • Directorio de salida: Haz clic en Explorar para crear o seleccionar un bucket de Cloud Storage en el que se almacenarán los archivos generados.

7. 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

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

Obtén información para instalar o actualizar el Go.

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 (
	"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

Instalar

npm install @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

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

Obtén información para instalar o actualizar el Java.

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 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

Para obtener más información sobre la API de Veo, consulta los siguientes vínculos:

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

1. Usa el siguiente comando 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 una cadena que representa 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 aceptan los siguientes valores:
     • 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" (versión preliminar)
     • Veo 3:"veo-3.0-fast-generate-preview" (versión preliminar)
     • Veo 3.1: "veo-3.1-generate-001"
     • Veo 3.1: "veo-3.1-fast-generate-001"
   • TEXT_PROMPT: Es la instrucción de texto que se usa para guiar la generación de video.
   • OUTPUT_STORAGE_URI: Es opcional. Es una cadena que representa el bucket de Cloud Storage para almacenar los videos de salida. Si no se proporciona, se devuelven los bytes de video en la respuesta. Por ejemplo: "gs://video-bucket/output/"
   • RESPONSE_COUNT: Es la cantidad de archivos de video que se generarán. El rango de valores aceptado es de 1 a 4.
   • DURATION: Es un número entero que representa la duración de los archivos de video generados. A continuación, se indican los valores aceptados para cada modelo:
     • Modelos de Veo 2: 5-8. El valor predeterminado es 8.
     • Modelos de Veo 3: 4, 6 o 8. El valor predeterminado es 8.

   • Parámetros opcionales adicionales

     Usa las siguientes variables opcionales según tu caso de uso. Agrega algunos o todos los parámetros siguientes 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"
       }
     ],
     "parameters": {
       "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
       "sampleCount": "RESPONSE_COUNT"
     }
   }
   

   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 devolvió en la solicitud original de generación de video.

   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"
         }
       ]
     }
   }