アセット画像とスタイル画像を使用して動画の生成をガイドする

REST

Gemini Omni Flash API の使用方法については、Interactions API をご覧ください。

動画の生成が完了するまでに 1 分以上かかることがあります。完了直後にダウンロードする動画を生成するには、同期リクエストを使用します。後でダウンロードできる動画を生成するには、background パラメータを true に設定して非同期リクエストを送信します。非同期のやり取りは最長 14 日間保持されます。

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

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": [
    {
      "type": "text",
      "text": "TEXT_PROMPT"
    },
    {
      "type": "image",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_INPUT_URI",
      "mime_type": "image/png"
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "duration": "DURATION"
    }
  ],
  "generation_config": {
    "video_config": {
      "task": "reference_to_video"
    }
  }
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions"

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions" | Select-Object -Expand Content

{
  "id":"INTERACTION_ID",
  "model":"gemini-omni-flash-preview",
  "status":"completed",
  "usage":{
    "total_tokens":479,
    "total_input_tokens":26,
    "input_tokens_by_modality":[
      {
        "modality":"text",
        "tokens":26
      },
      {
        "modality":"image",
        "tokens":124
      }
    ],
    "output_tokens_by_modality": [
      {
        "modality": "video",
        "tokens": 28832
      }
    ],
    "total_output_tokens":28832,
    "total_thought_tokens":453
  },
  "steps":[
    {
      "type":"thought",
      "summary":[
        {
          "type":"text",
          "text":"MODEL THOUGHTS"
        }
      ],
    },
    { 
      "type":"model_output",
      "content":[
        {
          "type":"video",
          "uri":"gs://some/output_path/123.mp4",
          "mime_type":"video/mp4" 
        }
      ]
    }
  ],
  "object":"interaction"
  "role":"model",
  "created":"2026-05-29T02:17:56Z",
  "updated":"2026-05-29T02:17:56Z",
}

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

{
  "model": "MODEL_ID",
  "input": [
    {
      "background": true,
      "type": "text",
      "text": "TEXT_PROMPT"
    },
    {
      "type": "image",
      "uri": "CLOUD_STORAGE_INPUT_URI",
      "mime_type": "image/png"
    }
  ],
  "response_format": [
    {
      "type": "video",
      "delivery": "uri",
      "gcs_uri": "CLOUD_STORAGE_OUTPUT_URI",
      "aspect_ratio": "ASPECT_RATIO",
      "duration": "DURATION"
    }
  ],
  "generation_config": {
    "video_config": {
      "task": "reference_to_video"
    }
  }
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions"

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions" | Select-Object -Expand Content

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

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/global/interactions/INTERACTION_ID"

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -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",
}

コンソール

1. Cloud de Confiance コンソールで、[Agent Platform] > [Agent Platform Studio] ページに移動します。

   Agent Platform Studio に移動する

2. [メディアを生成] をクリックします。

3. [動画] をクリックします。

4. [タスク] メニューで、[動画への参照（件名）] を選択します。

5. [モデル] メニューで、使用可能なオプションからモデルを選択します。

6. [被写体の画像] セクションで、[追加] をクリックします。

   ファイル選択ダイアログが表示されます。パソコンで 1 ～ 3 枚の画像を選択してアップロードします。

7. 省略可: [パラメータ] セクションで、次の設定を調整します。

   • アスペクト比: 16:9 または 9:16 を選択します。
   • 検索結果の表示件数: スライダーを調整するか、1～4 の値を入力します。
   • 動画の長さ: 8、6、または 4 秒を選択します。
   • 出力解像度: 次のいずれかを選択します。
     • 720p
     • 1080p
     • 4k

8. 省略可: [安全性] セクションで、次のいずれかの人物生成の設定を選択します。

   • Allow (Adults only): デフォルト値。成人の人物または顔のみを生成します。若者や子供の人物や顔を生成しません。

   • Don't allow: 人物や顔を生成しません。

9. 省略可: [詳細オプション] セクションで、動画生成をランダム化するためのシード値を入力します。

10. [プロンプト] ボックスに、生成する動画の説明となるテキスト プロンプトを入力します。

11. [実行] をクリックします。

Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

詳しくは、SDK リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Google Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import time
from google import genai
from google.genai.types import GenerateVideosConfig, Image, VideoGenerationReferenceImage

client = genai.Client()

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# output_gcs_uri = "gs://your-bucket/your-prefix"

operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A person walks in carrying a vase full of flowers and places the vase on a kitchen table.",
    config=GenerateVideosConfig(
        reference_images=[
            VideoGenerationReferenceImage(
                image=Image(
                    gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/vase.png",
                    mime_type="image/png",
                ),
                reference_type="asset",
            ),
        ],
        aspect_ratio="9:16",
        output_gcs_uri=output_gcs_uri,
    ),
)

while not operation.done:
    time.sleep(15)
    operation = client.operations.get(operation)
    print(operation)

if operation.response:
    print(operation.result.generated_videos[0].video.uri)

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

REST

Veo API の詳細については、以下をご覧ください。

• メソッド: endpoints.predict
• VideoGenerationModelInstance
• VideoGenerationModelParams
• VideoGenerationModelResult

1. 動画生成リクエストを送信するには、次のコマンドを使用します。このリクエストにより長時間実行オペレーションが開始され、指定した Cloud Storage バケットに出力が保存されます。

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: 実際の Cloud de Confiance by S3NS プロジェクト ID。
   • MODEL_ID: 使用するモデル ID を表す文字列。次のモデルがサポートされています。
     <0x0A
   • TEXT_PROMPT: 動画の生成をガイドするために使用されるテキスト プロンプト。
   • BASE64_ENCODED_IMAGE: Base64 でエンコードされた被写体の画像。このフィールドと mimeType を繰り返し使用することで、最大 3 つの被写体画像を指定できます。

   • IMAGE_MIME_TYPE: 入力画像の MIME タイプ。次のいずれか 1 つのみ。

     • image/jpeg
     • image/png

     このフィールドと bytesBase64Encoded を繰り返し使用することで、最大 3 つの被写体画像を指定できます。

   • ASPECT_RATIO: 省略可。生成された動画のアスペクト比。次のいずれか 1 つのみ。

     • "16:9"
     • "9:16"

     デフォルト値は "16:9" です。

   • OUTPUT_STORAGE_URI: 省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケット。指定しない場合、Base64 でエンコードされた動画がレスポンスで返されます。例: gs://video-bucket/output/。
   • RESPONSE_COUNT: 生成する動画ファイルの数。指定できるのは整数値（1～4）です。

   • VIDEO_RESOLUTION: 省略可。生成された動画の解像度。次のいずれか 1 つのみ。

     • "720p"
     • "1080p"
     • "4k"（Veo 3.1 プレビュー モデルのみ）

     デフォルト値は "720p" です。

   • その他のオプション パラメータ

     ユースケースに応じて、次のオプションの変数を使用します。"parameters": {} オブジェクトに次のパラメータの一部またはすべてを追加します。

     "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: 省略可。生成された動画のアスペクト比を示す文字列値。使用できる値は次のとおりです。
       • "16:9"（横向き）
       • "9:16"（縦向き）

       デフォルト値は "16:9" です。

     • NEGATIVE_PROMPT: 省略可。モデルが生成するのを防止するコンテンツを記述した文字列値。
     • PERSON_SAFETY_SETTING: 省略可。人物や顔の生成の安全性設定を制御する文字列値。使用できる値は次のとおりです。
       • "allow_adult": 成人の人物とその顔のみが生成されるようにします。
       • "disallow": 人物や顔を生成しません。

       デフォルト値は "allow_adult" です。

     • RESOLUTION: 省略可。生成された動画の解像度を制御する文字列値。Veo 3 モデルのみでサポートされています。使用できる値は次のとおりです。
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k"（Veo 3.1 プレビュー モデルのみ）

       デフォルト値は "720p" です。

     • RESPONSE_COUNT: 省略可。生成する動画の数を表す整数値。指定できる値の範囲は 1～4 です。
     • SEED_NUMBER: 省略可。モデルが決定的な動画を生成するために使用する uint32 値。他のパラメータを変更せずにリクエストでシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を作成するように誘導されます。指定できる値の範囲は 0～4294967295 です。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

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

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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

   このリクエストは、一意のオペレーション ID を含む完全なオペレーション名を返します。この完全なオペレーション名を使用して、動画生成リクエストのステータスをポーリングします。
   {
     "name":
     "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. 省略可: 動画生成の長時間実行オペレーションのステータスを確認します。

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: 実際の Cloud de Confiance by S3NS プロジェクト ID。
   • MODEL_ID: 使用するモデル ID。
   • OPERATION_ID: 元の動画生成リクエストで返された一意のオペレーション ID。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

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

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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

   このリクエストは、オペレーションがまだ実行中か完了しているかなど、オペレーションに関する情報を返します。

   レスポンス

   {
     "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"
         }
       ]
     }
   }
   

コンソール

1. Cloud de Confiance コンソールで、[Agent Platform] > [Agent Platform Studio] ページに移動します。

   Agent Platform Studio に移動する

2. [メディアを生成] をクリックします。

3. [動画] をクリックします。

4. [タスク] メニューで、[Reference-to-video (Style)] を選択します。

5. [モデル] メニューで、使用可能なオプションからモデルを選択します。

6. [スタイル画像] セクションで、[追加] をクリックします。

   ファイル選択ダイアログが表示されます。パソコンでアップロードする画像を選択します。

7. 省略可: [パラメータ] セクションで、次の設定を調整します。

   • アスペクト比: 16:9 または 9:16 を選択します。
   • 検索結果の表示件数: スライダーを調整するか、1～4 の値を入力します。
   • 動画の長さ: 8、7、6、または 5 秒を選択します。

8. 省略可: [安全性] セクションで、次のいずれかの人物生成の設定を選択します。

   • Allow (Adults only): デフォルト値。成人の人物または顔のみを生成します。若者や子供の人物や顔を生成しません。

   • Don't allow: 人物や顔を生成しません。

9. 省略可: [詳細オプション] セクションで、動画生成をランダム化するためのシード値を入力します。

10. [プロンプト] ボックスに、生成する動画の説明となるテキスト プロンプトを入力します。

11. [実行] をクリックします。

REST

Veo API の詳細については、Gemini Enterprise Agent Platform の Veo API をご覧ください。

1. 動画生成リクエストを送信するには、次のコマンドを使用します。このリクエストにより長時間実行オペレーションが開始され、指定した Cloud Storage バケットに出力が保存されます。

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: 実際の Cloud de Confiance by S3NS プロジェクト ID。

   • MODEL_ID: 使用するモデル ID を表す文字列。次のモデルがサポートされています。

   • TEXT_PROMPT: 動画の生成をガイドするために使用されるテキスト プロンプト。
   • BASE64_ENCODED_IMAGE: base64 でエンコードされたスタイル画像。
   • IMAGE_MIME_TYPE: 入力画像の MIME タイプ。次のいずれか 1 つのみ。
     • image/jpeg
     • image/png
   • OUTPUT_STORAGE_URI: 省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケット。指定しない場合、動画のバイト数がレスポンスで返されます。たとえば gs://video-bucket/output/。
   • RESPONSE_COUNT: 生成する動画ファイルの数。指定できるのは整数値（1～4）です。

   • その他のオプション パラメータ

     ユースケースに応じて、次のオプションの変数を使用します。"parameters": {} オブジェクトに次のパラメータの一部またはすべてを追加します。

     "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: 省略可。生成された動画のアスペクト比を示す文字列値。使用できる値は次のとおりです。
       • "16:9"（横向き）
       • "9:16"（縦向き）

       デフォルト値は "16:9" です。

     • NEGATIVE_PROMPT: 省略可。モデルが生成するのを防止するコンテンツを記述した文字列値。
     • PERSON_SAFETY_SETTING: 省略可。人物や顔の生成の安全性設定を制御する文字列値。使用できる値は次のとおりです。
       • "allow_adult": 成人の人物とその顔のみが生成されるようにします。
       • "disallow": 人物や顔を生成しません。

       デフォルト値は "allow_adult" です。

     • RESOLUTION: 省略可。生成された動画の解像度を制御する文字列値。Veo 3 モデルのみでサポートされています。使用できる値は次のとおりです。
       • "720p"
       • "1080p"
       • "4k"（Veo 3.1 プレビュー モデルのみ）

       デフォルト値は "720p" です。

     • RESPONSE_COUNT: 省略可。生成する動画の数を表す整数値。指定できる値の範囲は 1～4 です。
     • SEED_NUMBER: 省略可。モデルが決定的な動画を生成するために使用する uint32 値。他のパラメータを変更せずにリクエストでシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を作成するように誘導されます。指定できる値の範囲は 0～4294967295 です。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT",
         "referenceImages": [
           {
             "image": {
               "bytesBase64Encoded": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
               "mimeType": "IMAGE_MIME_TYPE"
             },
             "referenceType": "style"
           }
         ]
       }
     ],
     "parameters": {
       "durationSeconds": 8,
       "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI",
       "sampleCount": RESPONSE_COUNT
     }
   }
   

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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

   このリクエストは、一意のオペレーション ID を含む完全なオペレーション名を返します。この完全なオペレーション名を使用して、動画生成リクエストのステータスをポーリングします。
   {
     "name":
     "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8"
   }
   

2. 省略可: 動画生成の長時間実行オペレーションのステータスを確認します。

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: 実際の Cloud de Confiance by S3NS プロジェクト ID。
   • MODEL_ID: 使用するモデル ID。
   • OPERATION_ID: 元の動画生成リクエストで返された一意のオペレーション ID。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

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

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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

   このリクエストは、オペレーションがまだ実行中か完了しているかなど、オペレーションに関する情報を返します。

   レスポンス

   {
     "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"
         }
       ]
     }
   }