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从 Veo 视频中移除对象

您可以使用 Gemini Enterprise Agent Platform 上的 Veo 从生成的视频中移除对象。您提供蒙版和视频对象，然后使用文本提示来描述您想要的输出。预览版期间支持 Agent Platform API。支持的界面包括 Google Cloud 控制台和 Gemini Enterprise Agent Platform API。

以下模型支持从视频中移除对象：

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。

在 Colab 中试用 Gemini Omni Flash

准备工作

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
- Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Enable the Agent Platform API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.
Enable the API

为您的环境设置身份验证。

选择标签页以了解您打算如何使用本页面上的示例：
控制台

当您使用 Google Cloud 控制台访问 Google Cloud 服务和 API 时，无需设置身份验证。
Python

如需在本地开发环境中使用本页面上的 Python 示例，请安装并初始化 gcloud CLI，然后使用您的用户凭据设置应用默认凭据。
1. 安装 Google Cloud CLI。
2. 配置 gcloud CLI 以使用您的联合身份。
  
  如需了解详情，请参阅使用联合身份登录 gcloud CLI。
3. 为您的用户账号创建本地身份验证凭证：
  gcloud auth application-default login
  如果系统返回身份验证错误，并且您使用的是外部身份提供方 (IdP)，请确认您已使用联合身份登录 gcloud CLI。
如需了解详情，请参阅身份验证文档中的为本地开发环境设置 ADC。 Google Cloud
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。

从视频中移除对象

控制台

在 Google Cloud 控制台中，依次前往 Agent Platform > Media Studio 页面。

Media Studio
点击视频。
在任务菜单中，选择视频修复（插入）。
在模型菜单中，从显示的选项中选择一个模型。
在输入视频部分，点击添加。
在提示框中，输入描述要生成的视频的文本提示。
可选：调整以下参数：
- 结果数量：调整滑块或输入介于 1 和 4 之间的值。
- 遮罩行为：从显示的选项中选择一个选项。
- 输出目录：点击浏览以创建或选择一个 Cloud Storage 存储桶来存储生成的文件。
点击运行。

Python

安装

pip install --upgrade google-genai

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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 GenerateVideosSource, GenerateVideosConfig, Image, Video, VideoGenerationMask, VideoGenerationMaskMode

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-2.0-generate-preview",
    source=GenerateVideosSource(
        video=Video(uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/truck.mp4", mime_type="video/mp4")
    ),
    config=GenerateVideosConfig(
        mask=VideoGenerationMask(
            image=Image(
                gcs_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/truck-inpainting-dynamic-mask.png",
                mime_type="image/png",
            ),
            mask_mode=VideoGenerationMaskMode.REMOVE,
        ),
        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

如需详细了解 Veo API，请参阅以下内容：

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。
MASK_STORAGE_URI 蒙版对象的 Cloud Storage 存储桶 URI 路径。
MASK_MIME_TYPE 图片蒙版的 MIME 类型。仅支持下列类型之一：
- image/png
- image/jpeg
- image/webp
VIDEO_INPUT_STORAGE_URI 视频输入对象的 Cloud Storage 存储桶 URI 路径。
VIDEO_MIME_TYPE 视频对象的 MIME 类型。仅支持下列类型之一：
- video/mov
- video/mpeg
- video/mp4
- video/mpg
- video/avi
- video/wmv
- video/mpegps
- video/flv
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。您可使用以下值：
  - "16:9" 表示横向
  - "9:16" 表示纵向
  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。仅受 Veo 3 模型支持。您可使用以下值：
  - "720p"
  - "1080p"
  - "4k"（仅限 Veo 3.1 预览版模型）
  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。可接受的值范围为 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。可接受的值范围为 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-preview:predictLongRunning

请求 JSON 正文：

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      // The following fields can be repeated for up to three total
      // images.
      "mask": {
        "gcsUri": "MASK_STORAGE_URI",
        "mimeType": "MASK_MIME_TYPE",
        "maskMode": "remove"
      },
      "video": {
        "gcsUri": "VIDEO_INPUT_STORAGE_URI",
        "mimeType": "VIDEO_MIME_TYPE"
      }
    }
  ],
  "parameters": {
    "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-preview: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-preview: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"
}

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

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"
      }
    ]
  }
}

从 Veo 视频中移除对象 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

控制台

Python

REST

从视频中移除对象

控制台

Python

安装

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

响应

后续步骤

从 Veo 视频中移除对象