Phân tích tệp video bằng API Gemini

Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini phân tích các tệp video mà bạn cung cấp trực tiếp (được mã hoá base64) hoặc thông qua URL. Khi sử dụng Firebase AI Logic, bạn có thể đưa ra yêu cầu này ngay từ ứng dụng của mình.

Với tính năng này, bạn có thể làm những việc như:

  • Tạo phụ đề và trả lời câu hỏi về video
  • Phân tích các đoạn cụ thể trong video bằng dấu thời gian
  • Chép lời nội dung video bằng cách xử lý cả bản âm thanh và khung hình
  • Mô tả, phân đoạn và trích xuất thông tin từ video, bao gồm cả bản âm thanh và khung hình

Chuyển đến mã mẫu Chuyển đến mã cho các phản hồi được truyền trực tuyến


Xem các hướng dẫn khác để biết thêm lựa chọn khi làm việc với video
Tạo đầu ra có cấu trúc Trò chuyện nhiều lượt

Trước khi bắt đầu

Nhấp vào nhà cung cấp Gemini API để xem nội dung và mã dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Nếu bạn chưa thực hiện, hãy hoàn tất hướng dẫn bắt đầu sử dụng. Hướng dẫn này mô tả cách thiết lập dự án Firebase, kết nối ứng dụng với Firebase, thêm SDK, khởi động dịch vụ phụ trợ cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn và tạo một thực thể GenerativeModel.

Để kiểm thử và lặp lại các câu lệnh, thậm chí nhận được một đoạn mã được tạo, bạn nên sử dụng Google AI Studio.

Tạo văn bản từ tệp video (được mã hoá base64)

Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn.
Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini tạo văn bản bằng cách đưa ra lời nhắc bằng văn bản và video, cung cấp mimeType của từng tệp đầu vào và chính tệp đó. Tìm các yêu cầu và đề xuất đối với tệp đầu vào ở phần sau của trang này.

Xin lưu ý rằng ví dụ này cho thấy cách cung cấp tệp nội tuyến, nhưng các SDK cũng hỗ trợ cung cấp URL của YouTube.

Swift

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


// Provide the video as `Data` with the appropriate MIME type.
let video = InlineDataPart(data: try Data(contentsOf: videoURL), mimeType: "video/mp4")

// Provide a text prompt to include with the video
let prompt = "What is in the video?"

// To generate text output, call generateContent with the text and video
let response = try await model.generateContent(video, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.

Đối với Kotlin, các phương thức trong SDK này là hàm tạm ngưng và cần được gọi qua Phạm vi Coroutine.

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


val contentResolver = applicationContext.contentResolver
contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->
  stream?.let {
    val bytes = stream.readBytes()

    // Provide a prompt that includes the video specified above and text
    val prompt = content {
        inlineData(bytes, "video/mp4")
        text("What is in the video?")
    }

    // To generate text output, call generateContent with the prompt
    val response = generativeModel.generateContent(prompt)
    Log.d(TAG, response.text ?: "")
  }
}

Java

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.

Đối với Java, các phương thức trong SDK này sẽ trả về ListenableFuture.

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {
    File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));
    int videoSize = (int) videoFile.length();
    byte[] videoBytes = new byte[videoSize];
    if (stream != null) {
        stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);
        stream.close();

        // Provide a prompt that includes the video specified above and text
        Content prompt = new Content.Builder()
                .addInlineData(videoBytes, "video/mp4")
                .addText("What is in the video?")
                .build();

        // To generate text output, call generateContent with the prompt
        ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
        Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
            @Override
            public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
                String resultText = result.getText();
                System.out.println(resultText);
            }

            @Override
            public void onFailure(Throwable t) {
                t.printStackTrace();
            }
        }, executor);
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Web

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the video
  const prompt = "What do you see?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const videoPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To generate text output, call generateContent with the text and video
  const result = await model.generateContent([prompt, videoPart]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


// Provide a text prompt to include with the video
final prompt = TextPart("What's in the video?");

// Prepare video for input
final video = await File('video0.mp4').readAsBytes();

// Provide the video as `Data` with the appropriate mimetype
final videoPart = InlineDataPart('video/mp4', video);

// To generate text output, call generateContent with the text and images
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, ...videoPart])
]);
print(response.text);

Unity

Bạn có thể gọi GenerateContentAsync() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và tệp video.


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Provide the video as `data` with the appropriate MIME type.
var video = ModelContent.InlineData("video/mp4",
      System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
          UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "yourVideo.mp4")));

// Provide a text prompt to include with the video
var prompt = ModelContent.Text("What is in the video?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text and video
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { video, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Tìm hiểu cách chọn một mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn.

Hiện câu trả lời theo thời gian thực

Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn.
Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Bạn có thể đạt được các lượt tương tác nhanh hơn bằng cách không đợi toàn bộ kết quả từ quá trình tạo mô hình mà thay vào đó, hãy sử dụng tính năng truyền phát trực tiếp để xử lý kết quả một phần. Để truyền trực tuyến câu trả lời, hãy gọi generateContentStream.



Yêu cầu và đề xuất đối với tệp video đầu vào

Xin lưu ý rằng một tệp được cung cấp dưới dạng dữ liệu nội dòng sẽ được mã hoá thành base64 trong quá trình truyền, điều này làm tăng kích thước của yêu cầu. Bạn sẽ gặp lỗi HTTP 413 nếu yêu cầu quá lớn.

Hãy xem phần "Các tệp đầu vào được hỗ trợ và yêu cầu đối với Vertex AI Gemini API" để tìm hiểu thông tin chi tiết về những nội dung sau:

Các loại MIME được hỗ trợ cho video

Các mô hình đa phương thức Gemini hỗ trợ các loại MIME video sau:

Loại MIME của video Gemini 2.0 Flash Gemini 2.0 Flash‑Lite
FLV – video/x-flv
MOV – video/quicktime
MPEG – video/mpeg
MPEGPS – video/mpegps
Dặm/gallon – video/mpg
MP4 – video/mp4
WEBM – video/webm
WMV – video/wmv
3GPP – video/3gpp

Giới hạn cho mỗi yêu cầu

Sau đây là số lượng tối đa tệp video được phép trong một yêu cầu bằng câu lệnh:

  • Gemini 2.0 FlashGemini 2.0 Flash‑Lite: 10 tệp video



Bạn có thể làm gì khác?

Dùng thử các tính năng khác

Tìm hiểu cách kiểm soát hoạt động tạo nội dung

Bạn cũng có thể thử nghiệm với các câu lệnh và cấu hình mô hình, thậm chí nhận được một đoạn mã được tạo bằng Google AI Studio.

Tìm hiểu thêm về các mô hình được hỗ trợ

Tìm hiểu về các mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụnghạn mức cũng như giá của các mô hình đó.


Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Firebase AI Logic