Generare video da prompt di testo

REST

La generazione di video può richiedere più di un minuto. Puoi scegliere tra diverse modalità di interazione a seconda del tuo flusso di lavoro:

• Sincrono: senza stato: genera un video in un'unica richiesta senza mantenere lo stato dell'interazione sul server.
• Sincrono: stateful: imposta store su true per rendere persistente lo stato dell'interazione, in modo da poter recuperare il risultato in un secondo momento o fare riferimento all'ID interazione per la modifica di video multi-turno.
• Sincrono: streaming stateful: imposta sia store sia stream su true per ricevere i pensieri del modello in modo incrementale man mano che vengono generati, seguiti dal video di output.
• Asincrono: imposta background su true per eseguire la generazione di video in background e recuperare il risultato in un secondo momento utilizzando l'ID interazione.

Le interazioni archiviate e asincrone vengono conservate per un massimo di 7 giorni.

Per saperne di più sull'utilizzo dell'API Gemini Omni Flash, consulta l'API 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. Nella console Cloud de Confiance , vai alla pagina Agent Platform > Media Studio.

   Media Studio

2. Fai clic su Video.

3. Nel menu Attività, seleziona Da testo a video.

4. Dal menu Modello, seleziona un modello tra le opzioni visualizzate.

5. Nella casella Prompt, inserisci un prompt di testo che descriva i video da generare.

6. (Facoltativo) Modifica i seguenti parametri:

   • Proporzioni: scegli 16:9 o 9:16.

   • Numero di risultati: regola il cursore o inserisci un valore compreso tra 1 e 4.

   • Durata del video: seleziona una durata del video dal menu.

   • Directory di output: fai clic su Sfoglia per creare o selezionare un bucket Cloud Storage in cui archiviare i file generati.

7. Fai clic su Esegui.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare SDK Google Gen AI 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

Scopri come installare o aggiornare Go.

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare SDK Google Gen AI 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

Installa

npm install @google/genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Google Gen AI 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

Scopri come installare o aggiornare Java.

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare SDK Google Gen AI 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

Per saperne di più sull'API Veo, consulta le seguenti risorse:

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

1. Utilizza il seguente comando per inviare una richiesta di generazione di video. Questa richiesta avvia un'operazione a lunga esecuzione e archivia l'output in un bucket Cloud Storage da te specificato.

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

   • PROJECT_ID: una stringa che rappresenta il tuo Cloud de Confiance by S3NS ID progetto.
   • MODEL_ID: una stringa che rappresenta l'ID del modello da utilizzare. I seguenti sono valori accettati:
     • 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" (anteprima)
     • Veo 3:"veo-3.0-fast-generate-preview" (anteprima)
     • Veo 3.1: "veo-3.1-generate-001"
     • Veo 3.1: "veo-3.1-fast-generate-001"
   • TEXT_PROMPT: il prompt testuale utilizzato per guidare la generazione di video.
   • OUTPUT_STORAGE_URI: (Facoltativo) Una stringa che rappresenta il bucket Cloud Storage in cui archiviare i video di output. Se non vengono forniti, i byte video vengono restituiti nella risposta. Ad esempio: "gs://video-bucket/output/".
   • RESPONSE_COUNT: Il numero di file video da generare. L'intervallo di valori accettato è 1-4.
   • DURATION: un numero intero che rappresenta la durata dei file video generati. Di seguito sono riportati i valori accettati per ogni modello:
     • Modelli Veo 2: 5-8. Il modello predefinito è 8.
     • Modelli Veo 3: 4, 6 o 8. Il valore predefinito è 8.

   • Parametri facoltativi aggiuntivi

     Utilizza le seguenti variabili facoltative a seconda del tuo caso d'uso. Aggiungi alcuni o tutti i seguenti parametri nell'oggetto "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: (Facoltativo) Un valore stringa che descrive le proporzioni dei video generati. Puoi utilizzare i seguenti valori:
       • "16:9" per l'orientamento orizzontale
       • "9:16" per il formato verticale

       Il valore predefinito è "16:9"

     • NEGATIVE_PROMPT: (Facoltativo) un valore stringa che descrive i contenuti che vuoi impedire al modello di generare.
     • PERSON_SAFETY_SETTING: (Facoltativo) Un valore stringa che controlla l'impostazione di sicurezza per la generazione di persone o volti. Puoi utilizzare i seguenti valori:
       • "allow_adult": consente solo la generazione di persone e volti adulti.
       • "disallow": non genera persone o volti.

       Il valore predefinito è "allow_adult".

     • RESOLUTION: (Facoltativo) Un valore stringa che controlla la risoluzione del video generato. Supportato solo dai modelli Veo 3. Puoi utilizzare i seguenti valori:
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k" (solo modelli di anteprima Veo 3.1)

       Il valore predefinito è "720p".

     • RESPONSE_COUNT: (Facoltativo) Un valore intero che descrive il numero di video da generare. L'intervallo di valori accettato è 1-4.
     • SEED_NUMBER: (Facoltativo) Un valore uint32 utilizzato dal modello per generare video deterministici. Se specifichi un numero seed nella richiesta senza modificare altri parametri, il modello genererà gli stessi video. L'intervallo di valori accettato è 0-4294967295.

   Metodo HTTP e URL:

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

   Corpo JSON della richiesta:

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

   Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

   curl

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   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

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   $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

   Questa richiesta restituisce un nome di operazione completo con un ID operazione univoco. Utilizza questo nome completo dell'operazione per eseguire il polling dello stato della richiesta di generazione di video.
   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. (Facoltativo) Controlla lo stato dell'operazione a lunga esecuzione della generazione di video.

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

   • PROJECT_ID: il tuo Cloud de Confiance by S3NS ID progetto.
   • MODEL_ID: l'ID del modello da utilizzare.
   • OPERATION_ID: l'ID operazione univoco restituito nella richiesta di generazione del video originale.

   Metodo HTTP e URL:

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

   Corpo JSON della richiesta:

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

   Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

   curl

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   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

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

   $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

   Questa richiesta restituisce informazioni sull'operazione, tra cui se è ancora in esecuzione o se è stata completata.

   Risposta

   {
     "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"
         }
       ]
     }
   }