调用 Google Veo 3.1 API 批量制作电商产品 UGC 视频

在电商运营里，用户自己制作的视频内容（UGC）特别能促进销售。今天我来给大家演示一下，怎么用 Python 和 Google Veo AI 视频生成 API，把静态的产品照片批量变成各种实用的视频。

最终效果是这样的：

输入：产品图片 + 文字描述
输出：高质量的产品展示视频
批量处理：一次性处理几十个产品，每个都能自动生成对应的视频

开始前的准备

需要什么环境

Python 3.7 或更高版本
requests 库
可用的 Veo API 访问权限

获取 API 密钥

先去 DEFAPI平台注册个账号
在控制台拿到你的 API 密钥
重要提醒：别把密钥直接写在代码里，用环境变量来管理更安全

安装需要的包

bash 复制代码

pip install requests python-dotenv

API 接口说明

视频生成接口

接口地址 : POST https://api.defapi.org/api/google/veo/generate
认证方式 : Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
主要参数 :
- model: 选择合适的 Veo 模型
- prompt: 视频描述文字
- images: 产品图片的 URL 列表
- aspect_ratio: 视频比例 (16:9 或 9:16)
- callback_url: 回调通知地址（可选）

任务查询接口

接口地址 : GET https://api.defapi.org/api/task/query
参数 : task_id - 任务ID

代码实现

第一步：导入需要的库和配置

python 复制代码

import os
import requests
import time
import json
from typing import List, Dict, Optional
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
load_dotenv()

class VeoVideoGenerator:
    def __init__(self):
        # 从环境变量读取API密钥（这样更安全）
        self.api_key = os.getenv('VEO_API_KEY')
        if not self.api_key:
            raise ValueError("请先设置 VEO_API_KEY 环境变量")
        
        self.base_url = "https://api.defapi.org"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

第二步：视频生成函数

python 复制代码

def generate_video(self, 
                  product_images: List[str], 
                  prompt: str,
                  model: str = "google/veo3.1-components",
                  aspect_ratio: str = "9:16",
                  callback_url: Optional[str] = None) -> str:
    """
    生成产品视频
    
    参数说明:
        product_images: 产品图片的URL列表
        prompt: 视频描述提示词
        model: 选择哪个Veo模型
        aspect_ratio: 视频比例
        callback_url: 回调URL（可选）
    
    返回:
        task_id: 任务ID，后面用来查进度
    """
    
    # 准备请求数据
    payload = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "images": product_images,
        "aspect_ratio": aspect_ratio
    }
    
    # 如果有回调URL就加上
    if callback_url:
        payload["callback_url"] = callback_url
    
    try:
        # 发送视频生成请求
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/api/google/veo/generate",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        # 看看响应是否成功
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            if result.get('code') == 0:
                task_id = result['data']['task_id']
                print(f"✅ 视频生成任务创建成功: {task_id}")
                return task_id
            else:
                raise Exception(f"API返回错误: {result.get('message')}")
        else:
            # 处理错误情况
            error_msg = response.json().get('message', '未知错误')
            raise Exception(f"请求失败 (HTTP {response.status_code}): {error_msg}")
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        raise Exception(f"网络请求出问题了: {str(e)}")

第三步：查询任务状态的函数

python 复制代码

def query_task_status(self, task_id: str) -> Dict:
    """
    查询任务现在什么状态了
    
    参数:
        task_id: 任务ID
    
    返回:
        任务状态信息
    """
    try:
        response = requests.get(
            f"{self.base_url}/api/task/query",
            headers=self.headers,
            params={"task_id": task_id},
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            raise Exception(f"状态查询失败: HTTP {response.status_code}")
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        raise Exception(f"查询状态时网络出问题了: {str(e)}")

def wait_for_task_completion(self, task_id: str, max_wait: int = 600) -> str:
    """
    等着任务完成，然后返回视频URL
    
    参数:
        task_id: 任务ID
        max_wait: 最多等多久（秒）
    
    返回:
        视频URL
    """
    start_time = time.time()
    
    while time.time() - start_time < max_wait:
        # 查一下任务状态
        status_result = self.query_task_status(task_id)
        
        if status_result.get('code') == 0:
            task_data = status_result['data']
            status = task_data['status']
            
            print(f"任务现在状态是: {status}")
            
            if status == "success":
                # 任务成功了，返回视频URL
                video_url = task_data['result']['video_url']
                print(f"🎉 视频生成成功啦! URL: {video_url}")
                return video_url
                
            elif status == "failed":
                # 任务失败了
                error_msg = task_data['status_reason'].get('message', '未知错误')
                raise Exception(f"视频生成失败: {error_msg}")
                
            elif status in ["pending", "submitted", "in_progress"]:
                # 任务还在进行中，等一会儿再查
                time.sleep(10)
            else:
                raise Exception(f"遇到未知的任务状态: {status}")
        else:
            raise Exception(f"状态查询API出错了: {status_result.get('message')}")
    
    raise Exception("等太久了，任务可能卡住了")

第四步：批量生成电商UGC视频

python 复制代码

def batch_generate_ugc_videos(self, products_data: List[Dict]) -> Dict[str, str]:
    """
    批量生成电商UGC视频
    
    参数:
        products_data: 产品数据列表，每个产品包含：
            - product_id: 产品ID
            - images: 产品图片URL列表
            - product_name: 产品名称
            - video_type: 要生成什么类型的视频 ('unboxing', 'demo', 'lifestyle')
    
    返回:
        字典：{产品ID: 视频URL}
    """
    
    # 不同类型视频对应的描述模板
    prompt_templates = {
        'unboxing': "专业开箱视频，展示{product}的包装、开箱过程和产品亮相，画质高清",
        'demo': "专业产品演示视频，展示{product}的功能、使用方法和优势，场景真实",
        'lifestyle': "生活方式视频，展示{product}在日常生活中的使用场景，内容真实吸引人"
    }
    
    results = {}
    
    for product in products_data:
        product_id = product['product_id']
        product_name = product['product_name']
        video_type = product['video_type']
        
        print(f"\n🚀 开始处理产品: {product_name} ({video_type}类型)")
        
        try:
            # 生成视频描述文字
            prompt = prompt_templates[video_type].format(product=product_name)
            
            # 提交视频生成任务
            task_id = self.generate_video(
                product_images=product['images'],
                prompt=prompt,
                model="google/veo3.1-components",  # 用支持多图片的模型
                aspect_ratio="9:16"  # 适合手机看的竖屏比例
            )
            
            # 等着任务完成
            video_url = self.wait_for_task_completion(task_id)
            results[product_id] = video_url
            
            print(f"✅ 产品 {product_name} 的视频做好啦")
            
        except Exception as e:
            print(f"❌ 产品 {product_name} 的视频没做成: {str(e)}")
            results[product_id] = None
    
    return results

第五步：回调处理（可选，适合异步处理）

python 复制代码

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/webhook/veo-callback', methods=['POST'])
def handle_veo_callback():
    """
    处理Veo API的回调通知
    """
    callback_data = request.json
    
    task_id = callback_data.get('task_id')
    status = callback_data.get('status')
    
    print(f"收到回调通知: 任务 {task_id} 现在状态是 {status}")
    
    if status == "success":
        video_url = callback_data['result']['video_url']
        consumed = callback_data['consumed']
        
        print(f"🎉 视频生成成功啦!")
        print(f"视频地址: {video_url}")
        print(f"用了 {consumed} 个点数")
        
        # 这里你可以加上自己的业务逻辑，比如更新数据库、发个通知什么的
        
    elif status == "failed":
        error_msg = callback_data['status_reason'].get('message')
        print(f"❌ 视频生成失败了: {error_msg}")
    
    return jsonify({"status": "收到啦"}), 200

使用示例

python 复制代码

# 使用方法示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化视频生成器
    generator = VeoVideoGenerator()
    
    # 准备产品数据
    products = [
        {
            'product_id': '001',
            'product_name': '无线蓝牙耳机',
            'video_type': 'unboxing',
            'images': [
                'https://example.com/earphone1.jpg',
                'https://example.com/earphone2.jpg'
            ]
        },
        {
            'product_id': '002', 
            'product_name': '智能手表',
            'video_type': 'demo',
            'images': [
                'https://example.com/watch1.jpg',
                'https://example.com/watch2.jpg'
            ]
        }
    ]
    
    # 批量生成视频
    results = generator.batch_generate_ugc_videos(products)
    
    # 打印结果
    for product_id, video_url in results.items():
        if video_url:
            print(f"产品 {product_id} 的视频: {video_url}")
        else:
            print(f"产品 {product_id} 的视频生成失败")

这样就完成了！用这个代码，你就可以批量把产品图片变成各种营销视频，大大提升电商运营效率。