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使用参考图片引导视频生成

借助 Veo on Vertex AI，您可以使用带有 veo-2.0-generate-exp 的参考图片来指导生成的视频的内容和艺术风格。将参考图片与 Veo 搭配使用时，您可以选择使用以下任一选项：

素材资源图片：您最多可以提供三张同一人物、角色或产品的图片。Veo 会在输出视频中保留正文的外观。
风格图片：您提供一张风格图片。Veo 会将您上传的图片的风格应用到输出视频。

如需详细了解如何编写有效的文本提示来生成视频，请参阅 Veo 提示指南。

准备工作

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为您的环境设置身份验证。

Select the tab for how you plan to use the samples on this page:
Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.
REST

如需在本地开发环境中使用本页面上的 REST API 示例，请使用您提供给 gcloud CLI 的凭证。
如需了解详情，请参阅 Google Cloud 身份验证文档中的使用 REST 时进行身份验证。
使用正文图片生成视频

执行以下操作：
控制台
1. 在 Google Cloud 控制台中，依次前往 Vertex AI Studio > Media Studio 页面。
  
  Media Studio
2. 点击 Veo。
3. 在设置窗格中，选择以下设置：
  
  模型：选择 veo-2.0-generate-exp。
  
  结果数量：调整滑块或输入介于 1 和 4 之间的值。
4. 在参考部分中，依次选择主题 > 点击添加。
5. 选择计算机上的一到三张图片进行上传。
6. 可选：在安全部分，选择以下人物生成设置之一：
  
  允许（仅限成人）：默认值。仅生成成人人物或人脸。不生成青少年或儿童人物或人脸。
  
  不允许：不生成人物或人脸。
7. 可选：在高级选项部分中，输入用于随机生成视频的种子值。
8. 在撰写提示框中，输入描述要生成的视频的文本提示。
9. 点击生成。
REST

设置您的环境后，您可以使用 REST 测试文本提示。以下示例会向发布方模型端点发送请求。

如需详细了解 Veo API，请参阅 Veo on Vertex AI API。
1. 使用以下命令发送视频生成请求。此请求会启动长时间运行的操作，并将输出存储到您指定的 Cloud Storage 存储桶。
  
  在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
  
  PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
  
  TEXT_PROMPT：用于指导视频生成的文本提示。
  
  BASE64_ENCODED_IMAGE：经过 base64 字节编码的正文图片。您可以重复使用此字段和 mimeType 来指定最多三张正文图片。
  
  IMAGE_MIME_TYPE：输入图片的 MIME 类型。只能是以下值之一：
  
  image/jpeg
  
  image/png
  
  您可以重复使用此字段和 bytesBase64Encoded 来指定最多三张正文图片。
  
  OUTPUT_STORAGE_URI：可选：用于存储输出视频的 Cloud Storage 存储桶。如果未提供，则回答中会返回以 Base64 字节编码的视频。例如：gs://video-bucket/output/。
  
  RESPONSE_COUNT：您要生成的视频文件数量。接受的整数值：1-4。
  
  其他可选参数
  
  根据您的应用场景，使用以下可选变量。在 "parameters": {} 对象中添加以下部分或全部参数。
  
  "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：可选：一个字符串值，用于描述所生成视频的宽高比。您可以使用以下值：
  
  "16:9"，用于横向
  
  "9:16" 纵向
  
  默认值为 "16:9"
  
  NEGATIVE_PROMPT：可选：一个字符串值，用于描述您想要阻止模型生成的内容。
  
  PERSON_SAFETY_SETTING：可选：一个字符串值，用于控制生成人物或人脸的安全设置。您可以使用以下值：
  
  "allow_adult"：仅允许生成成人形象和人脸。
  
  "disallow"：不生成人物或人脸。
  
  默认值为 "allow_adult"。
  
  RESOLUTION：可选：用于控制生成的视频分辨率的字符串值。仅限 Veo 3 模型。您可以使用以下值：
  
  "720p"
  
  "1080p"
  
  默认值为 "720p"。
  
  RESPONSE_COUNT：可选。一个整数值，用于描述要生成的视频数量。接受的值范围为 1-4。
  
  SEED_NUMBER：可选。一个 uint32 值，模型使用该值生成确定性视频。通过在请求中指定种子编号而无需更改其他参数，可引导模型生成相同的视频。接受的值范围为 0-4294967295。
  
  HTTP 方法和网址：
  
  POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning
  
  请求 JSON 正文：
  
  { "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 } }
  
  如需发送请求，请选择以下方式之一：
  
  curl
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  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
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  $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
  
  此请求会返回包含唯一操作 ID 的完整操作名称。使用此完整操作名称轮询视频生成请求的状态。
  
  { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
2. 可选：检查长时间运行的视频生成操作的状态。
  
  在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
  
  PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
  
  MODEL_ID：要使用的模型 ID。
  
  OPERATION_ID：在原始生成视频请求中返回的唯一操作 ID。
  
  HTTP 方法和网址：
  
  POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation
  
  请求 JSON 正文：
  
  { "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID" }
  
  如需发送请求，请选择以下方式之一：
  
  curl
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  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
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  $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
  
  此请求会返回有关操作的信息，包括操作是否仍在运行或已完成。
  响应
  
  { "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" } ] } }
使用风格图片生成视频

执行以下操作：
控制台
1. 在 Google Cloud 控制台中，依次前往 Vertex AI Studio > Media Studio 页面。
  
  Media Studio
2. 点击 Veo。
3. 在设置窗格中，选择以下设置：
  
  模型：选择 veo-2.0-generate-exp。
  
  结果数量：调整滑块或输入介于 1 和 4 之间的值。
4. 在参考部分中，依次选择样式 > 点击添加。
5. 选择计算机上的图片进行上传。
6. 可选：在安全部分，选择以下人物生成设置之一：
  
  允许（仅限成人）：默认值。仅生成成人人物或人脸。不生成青少年或儿童人物或人脸。
  
  不允许：不生成人物或人脸。
7. 可选：在高级选项部分中，输入用于随机生成视频的种子值。
8. 在撰写提示框中，输入描述要生成的视频的文本提示。
9. 点击生成。
REST

设置您的环境后，您可以使用 REST 测试文本提示。以下示例会向发布方模型端点发送请求。

如需详细了解 Veo API，请参阅 Veo on Vertex AI API。
1. 使用以下命令发送视频生成请求。此请求会启动长时间运行的操作，并将输出存储到您指定的 Cloud Storage 存储桶。
  
  在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
  
  PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
  
  TEXT_PROMPT：用于指导视频生成的文本提示。
  
  BASE64_ENCODED_IMAGE：经过 base64 字节编码的风格图片。
  
  IMAGE_MIME_TYPE：输入图片的 MIME 类型。仅支持下列值之一：
  
  image/jpeg
  
  image/png
  
  OUTPUT_STORAGE_URI：可选：用于存储输出视频的 Cloud Storage 存储桶。如果未提供，则会在回答中返回视频字节。例如：gs://video-bucket/output/
  
  RESPONSE_COUNT：您要生成的视频文件数量。接受的整数值：1-4。
  
  其他可选参数
  
  根据您的应用场景，使用以下可选变量。在 "parameters": {} 对象中添加以下部分或全部参数。
  
  "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：可选：一个字符串值，用于描述所生成视频的宽高比。您可以使用以下值：
  
  "16:9"，用于横向
  
  "9:16" 纵向
  
  默认值为 "16:9"
  
  NEGATIVE_PROMPT：可选：一个字符串值，用于描述您想要阻止模型生成的内容。
  
  PERSON_SAFETY_SETTING：可选：一个字符串值，用于控制生成人物或人脸的安全设置。您可以使用以下值：
  
  "allow_adult"：仅允许生成成人形象和人脸。
  
  "disallow"：不生成人物或人脸。
  
  默认值为 "allow_adult"。
  
  RESOLUTION：可选：用于控制生成的视频分辨率的字符串值。仅限 Veo 3 模型。您可以使用以下值：
  
  "720p"
  
  "1080p"
  
  默认值为 "720p"。
  
  RESPONSE_COUNT：可选。一个整数值，用于描述要生成的视频数量。接受的值范围为 1-4。
  
  SEED_NUMBER：可选。一个 uint32 值，模型使用该值生成确定性视频。通过在请求中指定种子编号而无需更改其他参数，可引导模型生成相同的视频。接受的值范围为 0-4294967295。
  
  HTTP 方法和网址：
  
  POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001:predictLongRunning
  
  请求 JSON 正文：
  
  { "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 } }
  
  如需发送请求，请选择以下方式之一：
  
  curl
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  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
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  $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
  
  此请求会返回包含唯一操作 ID 的完整操作名称。使用此完整操作名称轮询视频生成请求的状态。
  
  { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/veo-2.0-generate-001/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
2. 可选：检查长时间运行的视频生成操作的状态。
  
  在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
  
  PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
  
  MODEL_ID：要使用的模型 ID。
  
  OPERATION_ID：在原始生成视频请求中返回的唯一操作 ID。
  
  HTTP 方法和网址：
  
  POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation
  
  请求 JSON 正文：
  
  { "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID" }
  
  如需发送请求，请选择以下方式之一：
  
  curl
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  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
  
  注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。
  
  将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
  
  $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
  
  此请求会返回有关操作的信息，包括操作是否仍在运行或已完成。
  响应
  
  { "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" } ] } }
后续步骤

使用参考图片引导视频生成 使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

准备工作

Console

REST

使用正文图片生成视频

控制台

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

响应

使用风格图片生成视频

控制台

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

响应

后续步骤

使用参考图片引导视频生成