VEO 视频生成 最佳实践 优化 VEO API 使用效果的建议和技巧

提示词编写指南 编写高质量的提示词是获得优秀视频的关键。以下是各个要素的详细说明：

提示词结构 主体描述 动作行为 环境场景 镜头运动 画质风格 明确描述视频的主要对象或角色 好的示例： “一只橘色的小猫” “穿着红色连衣裙的年轻女孩” “银色的跑车” 避免： “某个东西” “一些动物”

优秀提示词示例

提示词增强功能 开启 enhance_prompt 可以让 AI 自动优化您的提示词，提高生成质量

何时使用提示词增强 推荐使用 初次使用 API 提示词较简单 想要更好的效果 不确定如何描述 可以关闭 需要精确控制 已有完善提示词 特定风格要求 技术性描述

参考图片使用

图片要求 要求 说明 格式 JPG、PNG、WebP 大小 单张不超过 10MB 数量 最多 5 张 分辨率 建议 1024x1024 以上 内容 清晰、相关的参考素材

使用技巧 1 选择高质量图片

使用清晰、高分辨率的图片作为参考 2 保持风格一致

多张图片应保持视觉风格的一致性 3 相关性优先

选择与目标视频最相关的参考图片 4 避免冲突

图片内容不应与文字描述产生冲突

轮询策略

推荐的轮询实现

Copy import time import math

def exponential_backoff_polling(client, task_id, initial_interval=5, max_interval=60): """ 指数退避轮询策略 """ interval = initial_interval attempt = 0

while True:
    try:
        status_data = client.get_status(task_id)
        status = status_data.get('status')

        if status == 'completed':
            return status_data['result']
        elif status == 'failed':
            raise Exception(f"生成失败: {status_data.get('error')}")

        # 指数退避
        time.sleep(interval)
        attempt += 1
        interval = min(initial_interval * math.pow(1.5, attempt), max_interval)

    except Exception as e:
        print(f"轮询出错: {e}")
        time.sleep(interval)

轮询参数建议 初始间隔： 5 秒 最大间隔： 60 秒 退避因子： 1.5 最大等待： 30 分钟

错误处理

重试策略

Copy def retry_with_backoff(func, max_retries=3, backoff_factor=2): """ 带退避的重试机制 """ for attempt in range(max_retries): try: return func() except Exception as e: if attempt == max_retries - 1: raise

        wait_time = backoff_factor ** attempt
        print(f"失败，{wait_time}秒后重试...")
        time.sleep(wait_time)

常见错误处理 网络错误 API 错误 任务失败

Copy try: result = client.submit_task(prompt) except requests.exceptions.ConnectionError: print("网络连接失败，请检查网络") except requests.exceptions.Timeout: print("请求超时，请稍后重试")

性能优化

批量处理 当需要生成多个视频时，建议使用批量处理：

Copy async def batch_process_videos(prompts, max_concurrent=5): """ 批量处理视频生成 """ semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)

async def process_one(prompt):
    async with semaphore:
        return await client.submit_and_wait(prompt)

tasks = [process_one(prompt) for prompt in prompts]
return await asyncio.gather(*tasks)

资源管理 注意并发限制：同时最多 10 个任务

成本优化

模型选择策略

Copy def choose_model(requirements): """ 根据需求智能选择模型 """ if requirements.get('need_fast'): return 'veo3-fast' elif requirements.get('high_quality'): return 'veo3-pro' elif requirements.get('precise_control'): return 'veo3-pro-frames' else: return 'veo3' # 默认选择标准版

测试建议 开发阶段使用 veo3 或 veo3-fast 进行测试，生产环境根据需要选择合适的模型

监控和日志

建议的日志记录

Copy import logging from datetime import datetime

class VEOLogger: def init(self): self.logger = logging.getLogger('veo_api')

def log_task_submission(self, task_id, prompt, model):
    self.logger.info(f"Task submitted: {task_id}")
    self.logger.debug(f"Prompt: {prompt[:50]}...")
    self.logger.debug(f"Model: {model}")

def log_task_completion(self, task_id, duration, video_url):
    self.logger.info(f"Task completed: {task_id}")
    self.logger.info(f"Duration: {duration}s")
    self.logger.debug(f"Video URL: {video_url}")