Veo は、動画生成をサポートするモデルの名前です。Veo は、指定されたテキスト プロンプトまたは画像プロンプトから動画を生成します。Veo の詳細については、Veo 動画生成の概要をご覧ください。
コンソールでこのモデルを調べるには、Model Garden に移動して Video Generation
モデルカードを確認します。
Vertex AI で Veo を試す(Vertex AI Studio)
サポートされているモデル
Veo API は、次のモデルをサポートしています。
veo-2.0-generate-001
veo-2.0-generate-exp
veo-3.0-generate-001
veo-3.0-fast-generate-001
veo-3.0-generate-preview
(プレビュー)veo-3.0-fast-generate-preview
(プレビュー)
HTTP リクエスト
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning \
-d '{
"instances": [
{
"prompt": string,
"image": {
// Union field can be only one of the following:
"bytesBase64Encoded": string,
"gcsUri": string,
// End of list of possible types for union field.
"mimeType": string
},
"lastFrame": {
// Union field can be only one of the following:
"bytesBase64Encoded": string,
"gcsUri": string,
// End of list of possible types for union field.
"mimeType": string
},
"video": {
// Union field can be only one of the following:
"bytesBase64Encoded": string,
"gcsUri": string,
// End of list of possible types for union field.
"mimeType": string
},
"referenceImages": [
// A list of up to three asset images or at most one style image for the
// model to use when generating videos.
//
// referenceImages is supported by veo-2.0-generate-exp in Preview
{
"image:" {
// Union field can be only one of the following:
"bytesBase64Encoded": string,
"gcsUri": string,
// End of list of possible types for union field.
"mimeType": string
},
"referenceType": string
}
]
}
],
"parameters": {
"aspectRatio": string,
"compressionQuality": string,
"durationSeconds": integer,
"enhancePrompt": boolean,
"generateAudio": boolean,
"negativePrompt": string,
"personGeneration": string,
"resolution": string, // Veo 3 models only
"sampleCount": integer,
"seed": uint32,
"storageUri": string
}
}'
インスタンス
インスタンス | |
---|---|
|
Text-to-Video に必要です。 動画の最初の 8 秒間をガイドするテキスト文字列。例:
|
image |
共用体フィールド
省略可。動画生成のガイドとなる画像。画像をエンコードする |
lastFrame |
共用体フィールド
省略可。動画の最初のフレームの画像で、間を埋めます。
|
video |
共用体フィールド
省略可。長さを延長する Veo 生成動画。動画をエンコードする
|
referenceImages |
省略可。動画の生成時にモデルが使用する
|
referenceImages.image |
共用体フィールド
省略可。 |
referenceImages.referenceType |
|
bytesBase64Encoded |
画像ファイルまたは動画ファイルの base64 エンコードされたバイト文字列。次のオブジェクトで使用されます。 |
gcsUri |
Cloud Storage バケットの場所への文字列 URI。次のオブジェクトで使用されます。 |
mimeType |
次のオブジェクトに必要です。 動画または画像の MIME タイプを指定します。 画像の場合、次の MIME タイプが使用できます。
動画の場合、次の MIME タイプが使用できます。
|
パラメータ
パラメータ | |
---|---|
aspectRatio |
省略可。生成される動画のアスペクト比を指定します。指定できる値は次のとおりです。
|
compressionQuality |
省略可。生成される動画の圧縮品質を指定します。指定できる値は
デフォルトは |
durationSeconds |
必須。生成する動画ファイルの長さ(秒単位)。 指定できる値は次のとおりです。
|
enhancePrompt |
省略可。Gemini を使用してプロンプトを強化します。指定できる値は
|
generateAudio |
|
negativePrompt |
省略可。モデルが生成しないようにする必要がある内容を記述したテキスト文字列。次に例を示します。
|
personGeneration |
省略可。人物や顔の生成を許可するかどうかを制御する安全性設定。次のいずれかになります。
|
resolution |
省略可。Veo 3 モデルのみ。生成された動画の解像度。指定できる値は |
sampleCount |
省略可。リクエストされた出力動画の数。指定できる値は |
seed |
省略可。生成される動画を確定するためリクエストする数値。他のパラメータを変更せずにリクエストにシード番号を追加すると、モデルは同じ動画を生成します。
有効な範囲は |
storageUri |
省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケットの URI( |
サンプル リクエスト
次の例を参考に、独自の動画リクエストを作成してください。
Text-to-Video 生成リクエスト
REST
Vertex AI Veo API を使用してテキスト プロンプトをテストするには、パブリッシャー モデル エンドポイントに POST リクエストを送信します。
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
: Google Cloud プロジェクト ID を表す文字列。 -
MODEL_ID
: 使用するモデル ID を表す文字列。指定できる値は次のとおりです。"veo-2.0-generate-001"
"veo-3.0-generate-001"
"veo-3.0-fast-generate-001"
"veo-3.0-generate-preview"
(プレビュー)"veo-3.0-fast-generate-preview"
(プレビュー)
-
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。 -
OUTPUT_STORAGE_URI
: 省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケットを表す文字列。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。指定できる値の範囲は1
~4
です。 -
DURATION
: 生成された動画ファイルの長さを表す整数。各モデルで使用できる値は次のとおりです。- Veo 2 モデル:
5
~8
- Veo 3 モデル:
8
- Veo 2 モデル:
-
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説明する文字列値。次の値を使用できます。- 横向きの
"16:9"
"9:16"
(縦向き)
デフォルト値は
"16:9"
です。 - 横向きの
-
NEGATIVE_PROMPT
: 省略可。モデルが生成しないように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。次の値を使用できます。-
"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。次の値を使用できます。"720p"
"1080p"
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。モデルが確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にシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を生成するように導かれます。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" } ], "parameters": { "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
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
画像から動画への生成リクエスト
REST
Vertex AI Veo API を使用してテキスト プロンプトをテストするには、パブリッシャー モデル エンドポイントに POST リクエストを送信します。
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
: Google Cloud プロジェクト ID を表す文字列。 -
MODEL_ID
: 使用するモデル ID を表す文字列。指定できる値は次のとおりです。veo-2.0-generate-001
(一般提供)veo-3.0-generate-preview
(プレビュー)
-
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。 -
INPUT_IMAGE
: 入力画像を表す Base64 エンコード文字列。最適な品質を得るには、入力画像の解像度が 720p(1280 x 720 ピクセル)以上で、アスペクト比が 16:9 または 9:16 であることをおすすめします。他のアスペクト比やサイズの画像は、アップロード時にサイズ変更されるか中央で切り抜かれることがあります。 -
MIME_TYPE
: 入力画像の MIME タイプを表す文字列。次の MIME タイプの画像のみがサポートされています。"image/jpeg"
"image/png"
-
OUTPUT_STORAGE_URI
: 省略可。出力動画を保存する Cloud Storage バケットを表す文字列。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。指定できる値の範囲は1
~4
です。 -
DURATION
: 生成された動画ファイルの長さを表す整数。各モデルで使用できる値は次のとおりです。- Veo 2 モデル:
5
~8
- Veo 3 モデル:
8
- Veo 2 モデル:
-
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説明する文字列値。次の値を使用できます。- 横向きの
"16:9"
"9:16"
(縦向き)
デフォルト値は
"16:9"
です。 - 横向きの
-
NEGATIVE_PROMPT
: 省略可。モデルが生成しないように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。次の値を使用できます。-
"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。次の値を使用できます。"720p"
"1080p"
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。モデルが確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にシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を生成するように導かれます。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", "image": { "bytesBase64Encoded": "INPUT_IMAGE", "mimeType": "MIME_TYPE" } } ], "parameters": { "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
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
アセット画像を使用した動画リクエスト
REST
Vertex AI Veo API を使用してテキスト プロンプトをテストするには、パブリッシャー モデル エンドポイントに POST リクエストを送信します。
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 Google Cloud プロジェクト ID。 -
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 バイトでエンコードされた被写体の画像。このフィールドとmimeType
を繰り返して、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
を繰り返して、最大 3 つの被写体画像を指定できます。 -
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 バイト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。 -
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説明する文字列値。次の値を使用できます。- 横向きの
"16:9"
"9:16"
(縦向き)
デフォルト値は
"16:9"
です。 - 横向きの
-
NEGATIVE_PROMPT
: 省略可。モデルが生成しないように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。次の値を使用できます。-
"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。次の値を使用できます。"720p"
"1080p"
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。モデルが確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にシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を生成するように導かれます。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/veo-2.0-generate-001: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": { "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/veo-2.0-generate-001: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/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning" | Select-Object -Expand Content
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
スタイル画像を使用した動画リクエスト
REST
Vertex AI Veo API を使用してテキスト プロンプトをテストするには、パブリッシャー モデル エンドポイントに POST リクエストを送信します。
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 Google Cloud プロジェクト ID。 -
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 バイト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説明する文字列値。次の値を使用できます。- 横向きの
"16:9"
"9:16"
(縦向き)
デフォルト値は
"16:9"
です。 - 横向きの
-
NEGATIVE_PROMPT
: 省略可。モデルが生成しないように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。次の値を使用できます。-
"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。次の値を使用できます。"720p"
"1080p"
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。モデルが確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にシード番号を指定すると、モデルは同じ動画を生成するように導かれます。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/veo-2.0-generate-001: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/veo-2.0-generate-001: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/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning" | Select-Object -Expand Content
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
動画生成の長時間実行オペレーションのステータスをポーリングする
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。
REST
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 Google Cloud 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
レスポンスの本文(動画生成リクエスト)
テキストから動画または画像から動画へのリクエストを送信すると、次のレスポンスが返されます。
{
"name": string
}
レスポンス要素 | 説明 |
---|---|
name |
動画生成リクエストの送信後に開始される長時間実行オペレーションの完全なオペレーション名。 |
レスポンスの例(動画生成リクエスト)
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID"
}
レスポンスの本文(長時間実行オペレーションのポーリング)
元の動画生成の長時間実行オペレーションのステータスをポーリングすると、次のようなレスポンスが返されます。
{
"name": string,
"done": boolean,
"response":{
"@type":"type.googleapis.com/cloud.ai.large_models.vision.GenerateVideoResponse",
"raiMediaFilteredCount": integer,
"videos":[
{
"gcsUri": string,
"mimeType": string
},
{
"gcsUri": string,
"mimeType": string
},
{
"gcsUri": string,
"mimeType": string
},
{
"gcsUri": string,
"mimeType": string
},
]
}
}
レスポンス要素 | 説明 |
---|---|
bytesBase64Encoded |
動画オブジェクトを表す Base64 バイトでエンコードされた文字列。 |
done |
オペレーションが完了したかどうかを示すブール値。 |
encoding |
動画エンコードのタイプ。 |
gcsUri |
生成された動画の Cloud Storage URI。 |
name |
動画生成リクエストの送信後に開始される長時間実行オペレーションの完全なオペレーション名。 |
raiMediaFilteredCount |
責任ある AI ポリシーにより Veo がフィルタした動画の数を返します。動画がフィルタリングされない場合、返されるカウントは 0 です。 |
raiMediaFilteredReasons |
責任ある AI ポリシーにより除外された Veo 動画の理由を一覧表示します。詳細については、 安全性フィルタのコードカテゴリをご覧ください。 |
response |
長時間実行オペレーションのレスポンス本文。 |
video |
生成された動画。 |
レスポンスの例(長時間実行オペレーションをポーリング)
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID",
"done":true,
"response":{
"@type":"type.googleapis.com/cloud.ai.large_models.vision.GenerateVideoResponse",
"raiMediaFilteredCount": 0,
"videos":[
{
"gcsUri":"gs://STORAGE_BUCKET/TIMESTAMPED_SUBDIRECTORY/sample_0.mp4",
"mimeType":"video/mp4"
},
{
"gcsUri":"gs://STORAGE_BUCKET/TIMESTAMPED_SUBDIRECTORY/sample_1.mp4",
"mimeType":"video/mp4"
},
{
"gcsUri":"gs://STORAGE_BUCKET/TIMESTAMPED_SUBDIRECTORY/sample_2.mp4",
"mimeType":"video/mp4"
},
{
"gcsUri":"gs://STORAGE_BUCKET/TIMESTAMPED_SUBDIRECTORY/sample_3.mp4",
"mimeType":"video/mp4"
}
]
}
}
詳細
- Vertex AI で Veo を使用する方法については、Veo を使用してテキストと画像のプロンプトを使用して動画を生成するをご覧ください。
次のステップ
- Google DeepMind の Veo モデルに関する情報を確認する。
- ブログ投稿「Veo と Imagen 3: Vertex AI で新しい動画生成モデルと画像生成モデルを発表」を読む。
- ブログ投稿「クリエイターとともにクリエイターのために構築された、新しい生成メディアのモデルとツール」を読む。