이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.

텍스트 프롬프트를 사용한 동영상 생성

Vertex AI 기반 Veo를 사용하여 텍스트 프롬프트에서 새 동영상을 생성할 수 있습니다. 지원되는 인터페이스에는 Google Cloud 콘솔과 Vertex AI API가 있습니다.

동영상 생성에 효과적인 텍스트 프롬프트 작성에 대한 자세한 내용은 Veo 프롬프트 가이드를 참조하세요.

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환경에 대한 인증을 설정하세요.

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

로컬 개발 환경에서 이 페이지의 REST API 샘플을 사용하려면 gcloud CLI에 제공한 사용자 인증 정보를 사용합니다.
자세한 내용은 Google Cloud 인증 문서의 REST 사용을 위한 인증을 참조하세요.
텍스트에서 동영상 생성

다음 예시에서는 텍스트 프롬프트를 사용하여 동영상을 생성하는 방법을 보여줍니다.
콘솔
1. Google Cloud 콘솔에서 Vertex AI > Media Studio 페이지로 이동합니다.
  
  Media Studio
2. Veo를 클릭합니다. Veo Media Studio 페이지가 표시됩니다.
3. 선택사항: 설정 창에서 다음 설정을 구성합니다.
  
  모델: 사용 가능한 옵션 중에서 모델을 선택합니다.
  
  사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 Veo 모델을 참고하세요.
  
  결과 수: 슬라이더를 조정하거나 값을 입력합니다. 최대값은 선택한 모델에 따라 다릅니다.
  
  동영상 길이: 길이를 5초~8초 중에서 선택합니다.
  
  출력 디렉터리: 찾아보기를 클릭하여 출력 파일을 저장할 Cloud Storage 버킷을 만들거나 선택합니다.
4. 선택사항: 안전 섹션에서 다음 인물 생성 설정 중 하나를 선택합니다.
  
  허용(성인만 해당): 기본값입니다. 성인이나 성인 얼굴만 생성합니다. 청소년 또는 아동이나 청소년 또는 아동의 인물을 생성하지 마세요.
  
  허용 안함: 사람이나 얼굴을 생성하지 않습니다.
5. 선택사항: 고급 옵션 섹션에서 시드 값을 입력합니다. 시드 값을 제공하면 동일한 텍스트 프롬프트로 동일한 출력을 얻을 수 있습니다.
6. 프롬프트 작성 상자에 생성할 동영상을 설명하는 텍스트 프롬프트를 입력합니다.
7. 생성을 클릭합니다.
REST

환경을 설정하면 REST를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 다음 샘플은 요청을 게시자 모델 엔드포인트에 전송합니다.

Veo API에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 기반 Veo API를 참조하세요.
1. 다음 명령어를 사용하여 동영상 생성 요청을 전송합니다. 이 요청은 장기 실행 작업을 시작하고 지정한 Cloud Storage 버킷에 출력을 저장합니다.
  
  요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
  
  PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
  
  MODEL_ID: 사용할 모델 ID. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
  
  veo-2.0-generate-001
  
  veo-3.0-generate-001
  
  veo-3.0-fast-generate-001
  
  veo-3.0-generate-preview(미리보기)
  
  veo-3.0-fast-generate-preview(미리보기)
  
  TEXT_PROMPT: 동영상 생성을 안내하는 데 사용되는 텍스트 프롬프트
  
  OUTPUT_STORAGE_URI: (선택사항) 출력 동영상을 저장할 Cloud Storage 버킷입니다. 제공하지 않으면 응답으로 동영상 바이트가 반환됩니다. 예를 들면 gs://video-bucket/output/입니다.
  
  RESPONSE_COUNT: 생성할 동영상 파일의 수. 허용되는 정수 값: 1~4.
  
  DURATION: 생성할 동영상 파일의 길이. 허용되는 정수 값은 5~8입니다.
  
  추가 선택적 파라미터
  
  사용 사례에 따라 다음 선택적 변수를 사용하세요. "parameters": {} 객체에 다음 파라미터 중 일부 또는 전부를 추가합니다.
  
  "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: 문자열입니다. (선택사항) 생성된 동영상의 가로세로 비율을 정의합니다. 값은 16:9(기본값, 가로) 또는 9:16(세로)입니다.
  
  NEGATIVE_PROMPT: 문자열입니다. (선택사항) 모델에서 생성하지 않게 하려는 항목을 설명하는 텍스트 문자열입니다.
  
  PERSON_SAFETY_SETTING: 문자열입니다. (선택사항) 사람 또는 얼굴 생성 허용 여부를 제어하는 안전 설정입니다. 값은 다음과 같습니다.
  
  allow_adult(기본값): 성인만 생성합니다.
  
  disallow: 이미지에 사람이나 얼굴을 포함하지 않습니다.
  
  RESOLUTION: 문자열입니다. 선택사항입니다. Veo 3 모델만 해당 생성된 동영상의 해상도입니다. 값: 720p(기본값) 또는 1080p.
  
  RESPONSE_COUNT: 선택사항. 정수. 요청된 출력 이미지 수입니다. 값은 1~4입니다.
  
  SEED_NUMBER: uint32. (선택사항) 생성된 동영상을 결정론적으로 만드는 수입니다. 다른 파라미터를 변경하지 않고 요청에 시드 수를 지정하면 모델에서 동일한 동영상을 생성합니다. 값은 0~4294967295입니다.
  
  HTTP 메서드 및 URL:
  
  POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:predictLongRunning
  
  JSON 요청 본문:
  
  { "instances": [ { "prompt": "TEXT_PROMPT" } ], "parameters": { "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI", "sampleCount": "RESPONSE_COUNT" } }
  
  요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
  
  curl
  
  참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.
  
  요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
  
  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
  
  참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.
  
  요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
  
  $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
  
  이 요청은 고유한 작업 ID가 포함된 전체 작업 이름을 반환합니다. 이 전체 작업 이름을 사용하여 동영상 생성 요청 상태를 폴링합니다.
  
  { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/a1b07c8e-7b5a-4aba-bb34-3e1ccb8afcc8" }
2. (선택사항) 동영상 생성 장기 실행 작업의 상태를 확인합니다.
  
  요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
  
  PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
  
  MODEL_ID: 사용할 모델 ID.
  
  OPERATION_ID: 원래 동영상 생성 요청에 반환된 고유한 작업 ID
  
  HTTP 메서드 및 URL:
  
  POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID:fetchPredictOperation
  
  JSON 요청 본문:
  
  { "operationName": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID" }
  
  요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
  
  curl
  
  참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.
  
  요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
  
  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
  
  참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.
  
  요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
  
  $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
  
  이 요청은 작업이 아직 실행 중인지 또는 완료되었는지를 비롯하여 작업에 관한 정보를 반환합니다.
  응답
  
  { "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" } ] } }
Python

설치
pip install --upgrade google-genai
자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.
# 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_VERTEXAI=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-3.0-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
다음 단계

텍스트 프롬프트를 사용한 동영상 생성 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

시작하기 전에

Console

REST

텍스트에서 동영상 생성

콘솔

REST

curl

PowerShell

curl

PowerShell

응답

Python

설치

다음 단계

텍스트 프롬프트를 사용한 동영상 생성