genmedia-creative-studio

一个 Notebook 玩转 Gemini 全家桶生成图像语音音乐视频

开源 🏷️按量计费 ⏳ 访问状态待核验 设计创意 🍴 复刻 377 🐛 待处理 7 👀 关注 28
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1225
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️按量计费 支持限时试用 · 基于Google Cloud生成式媒体API按量计费，需GCP账号

项目预览

genmedia-creative-studio 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类设计创意
开发团队GoogleCloudPlatform
官网地址https://googlecloudplatform.github.io/genmedia-creative-studio
GitHubhttps://github.com/GoogleCloudPlatform/genmedia-creative-studio
定价模式🏷️按量计费
价格说明基于Google Cloud生成式媒体API按量计费，需GCP账号
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型chirp,gemini,gemini-omni,gemini-tts,google-cloud,lyria,nano-banana,veo,vertex-ai
GitHub 星标★ 1225
上线时间2024-08-15 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积365.0 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-11-03
浏览次数0

项目介绍

genmedia-creative-studio 是 Google Cloud 官方示例型创意工作台，用 Jupyter Notebook 串联 Gemini、Gemini Omni、Veo、Gemini Image、Gemini TTS、Chirp 3、Lyria 等生成式媒体 API，演示文本、图像、语音、音乐与视频的一站式创作流程。它解决的是开发者面对多个独立媒体 API 时缺少统一参考实现的问题：把提示词编排、模型调用、参数配置和结果展示集中到可交互 Notebook 中，便于快速验证想法、对比不同模型输出并改造成自己的原型。核心能力包括多模态生成示例、面向 Vertex AI 的调用封装、可视化结果预览，以及按媒体类型组织的教学式代码结构。项目定位偏教学与灵感验证，而非生产级应用框架，适合作为接入 Google Cloud 生成式媒体能力的起点。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-03 · 当前星标 ★ 1225

使用教程

难度：进阶 约 20 分钟 部署方式：本地安装 7 步

环境要求

  • Python 3.14 及以上（uv 可自动安装）
  • uv 依赖管理工具（macOS/Linux 可用官方脚本安装）
  • 具备 Vertex AI 访问权限的 Google Cloud 项目
  • 推荐使用 Google Chrome 浏览器访问界面

安装与启动步骤

  1. 1准备云项目

    创建或使用已有的 Google Cloud 项目，并确保该项目已开通 Vertex AI 访问权限，否则界面调用模型会失败。

  2. 2安装 uv 工具

    README 给出的 macOS/Linux 安装方式，安装完成后可用 uv 命令管理 Python 与依赖。

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

  3. 3获取项目代码

    把示例仓库克隆到本地，进入项目目录后再执行后续同步与启动命令。

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/genmedia-creative-studio.git
cd genmedia-creative-studio

  4. 4同步依赖

    uv sync 会读取项目依赖并自动安装 Python 3.14 及所需包，首次执行耗时较长。

    uv sync

  5. 5配置环境变量

    按官方文档站的本地安装页面创建 .env 并填写所需变量，具体变量名以文档为准。

  6. 6启动应用

    在项目根目录用 uv 运行入口文件，服务默认监听本地 8080 端口。

    uv run main.py

  7. 7访问界面

    浏览器打开本地地址，根路径会自动跳转到 /home 页面。

关键配置

配置项必填说明示例
.env是本地环境配置文件，用于填写运行所需的环境变量，变量项见官方文档.env

如何确认成功

执行 uv run main.py 无报错，浏览器打开 http://localhost:8080/ 能看到跳转到 /home 的界面。

常见问题

Q：必须使用 Chrome 吗？

A：README 推荐使用 Google Chrome，Safari、Firefox 等其他浏览器上部分功能可能无法正常使用。

Q：本地没有 Python 3.14 怎么办？

A：README 说明 uv sync 会自动安装 Python 3.14，无需手动准备解释器，直接执行同步命令即可。

Q：本地运行还需要云资源吗？

A：需要。界面无论部署在哪里都会调用 Vertex 上的 Gemini、Veo、Imagen、Lyria 等服务，因此必须有可用的 Google Cloud 项目。

Q：能否部署到云端？

A：可以，项目设计为使用 Terraform 与 Cloud Run 部署，支持自定义域名或自动生成的 Cloud Run 域名，步骤见官方部署指南。

注意事项

  • README 明确该项目仅用于演示，不适用于生产环境，也非官方支持产品。
  • README 只给出了 macOS/Linux 的 uv 安装命令，其他系统请参考 uv 官方文档。
  • 除本地运行外，还可用 Cloud Shell 按官方教程操作，或使用 Terraform 部署到 Cloud Run。

核心亮点

  • 覆盖图像、语音、音乐、视频多类生成模型，示例集中在一个仓库，便于横向对比
  • 基于 Jupyter Notebook，改提示词和参数即可跑通，试错成本低
  • 背靠 Google Cloud 与 Vertex AI 官方生态，接口示例与文档同步性较好

不足之处

  • 以 Notebook 演示为主，缺少工程化封装、错误处理与部署方案
  • 强依赖 Google Cloud 账号与对应 API 配额，本地无法完整复现

适用场景

  • 开发者快速验证 Veo、Lyria 等模型的生成效果
  • 内容团队搭建多模态创意原型与提示词实验
  • 教学场景中演示生成式媒体 API 的调用流程

替代项目

ComfyUI、Stable Diffusion WebUI、InvokeAI

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