Modificare le immagini tramite prompt di testo

Questa pagina descrive la modifica senza maschera utilizzando solo prompt di testo. La modifica senza maschere ti consente di modificare un'immagine senza maschera. Questo metodo di modifica è utile per le modifiche che riguardano l'intera immagine o quando la posizione delle modifiche non è importante per il tuo caso d'uso.

Esempio di modifica senza maschera (intera immagine)

Puoi modificare un'immagine di base (generata o caricata) utilizzando solo un prompt di testo. Non devi specificare l'area da modificare e l'aggiornamento viene applicato all'intera immagine (modifica senza maschera).

Per apportare una modifica senza maschera, utilizza un prompt che descriva ciò che vuoi vedere invece di istruzioni su cosa modificare. Ad esempio, considera un'immagine esistente di un gatto che vuoi cambiare con un cane. Un prompt di modifica senza maschera come "un cane" potrebbe essere più efficace di "trasforma il gatto in un cane". Allo stesso modo, considera un'immagine che generi con il prompt "un gatto sulla spiaggia". Per modificare questa immagine, utilizza un prompt di modifica "un cane sulla spiaggia".

Visualizzare la scheda del modello Imagen per la modifica e la personalizzazione

Prima di iniziare

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• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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1. Configura l'autenticazione per il tuo ambiente.

   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.

   Python

   Per utilizzare gli esempi di Python questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, installa e inizializza gcloud CLI, quindi configura le credenziali predefinite dell'applicazione con le tue credenziali utente.

   Installa Google Cloud CLI.

   Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

   If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

   If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

   Per saperne di più, consulta Configurare ADC per un ambiente di sviluppo locale nella documentazione sull'autenticazione Google Cloud .

   REST

   Per utilizzare gli esempi di API REST in questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, utilizza le credenziali che fornisci a gcloud CLI.

   Installa Google Cloud CLI.

   Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

   Per saperne di più, consulta Autenticarsi per l'utilizzo di REST nella documentazione sull'autenticazione di Google Cloud .

   Utilizzare la modifica senza maschera

   Utilizza i seguenti esempi per modificare un'intera immagine senza un'area mascherata.

   Console

   1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Vertex AI > Media Studio .

      Vai a Media Studio
   2. Nel riquadro delle attività in basso, fai clic su Modifica immagine.

   3. Vai alla schermata editModifica immagine.

      Modificare l'immagine generata

      1. Generare immagini utilizzando un prompt di testo
      2. Fai clic su un'immagine generata.
      3. Fai clic su Modifica immagine.

      Modifica immagine caricata

      1. Fai clic su Carica un'immagine.
      2. Seleziona il file locale da modificare.

   4. Inserisci un nuovo prompt per modificare l'immagine.

   5. Facoltativo. Modifica uno o più parametri.

   6. Fai clic su Genera.

      

   Python

   Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python.

   In questo esempio utilizzi il metodo load_from_file per fare riferimento a un file locale come Image di base da modificare. Dopo aver specificato l'immagine di base, utilizza il metodo edit_image su ImageGenerationModel e salva l'immagine modificata localmente. Puoi quindi utilizzare il metodo show() in un blocco note per visualizzare l'immagine modificata.

   
   import vertexai
   from vertexai.preview.vision_models import Image, ImageGenerationModel
   
   # TODO(developer): Update and un-comment below lines
   # PROJECT_ID = "your-project-id"
   # input_file = "input-image.png"
   # output_file = "output-image.png"
   # prompt = "" # The text prompt describing what you want to see.
   
   vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")
   
   model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagegeneration@002")
   base_img = Image.load_from_file(location=input_file)
   
   images = model.edit_image(
       base_image=base_img,
       prompt=prompt,
       # Optional parameters
       seed=1,
       # Controls the strength of the prompt.
       # -- 0-9 (low strength), 10-20 (medium strength), 21+ (high strength)
       guidance_scale=21,
       number_of_images=1,
   )
   
   images[0].save(location=output_file, include_generation_parameters=False)
   
   # Optional. View the edited image in a notebook.
   # images[0].show()
   
   print(f"Created output image using {len(images[0]._image_bytes)} bytes")
   # Example response:
   # Created output image using 1234567 bytes
   

   REST

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

   • PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
   • LOCATION: la regione del progetto. Ad esempio, us-central1, europe-west2 o asia-northeast3. Per un elenco delle regioni disponibili, consulta Località dell'AI generativa su Vertex AI.
   • TEXT_PROMPT: Il prompt di testo che guida le immagini generate dal modello. Questo campo è obbligatorio sia per la generazione che per la modifica.
   • B64_BASE_IMAGE: L'immagine di base da modificare o di cui aumentare la risoluzione. L'immagine deve essere specificata come stringa di byte con codifica base64. Dimensioni massime: 10 MB.
   • EDIT_IMAGE_COUNT: il numero di immagini modificate. Valore predefinito: 4.

   Metodo HTTP e URL:

   POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagegeneration@002:predict

   Corpo JSON della richiesta:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT",
         "image": {
           "bytesBase64Encoded": "B64_BASE_IMAGE"
         }
       }
     ],
     "parameters": {
       "sampleCount": EDIT_IMAGE_COUNT
     }
   }
   

   Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

   curl

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, ed esegui questo comando:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagegeneration@002:predict"

   PowerShell

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, ed esegui questo comando:

   $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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagegeneration@002:predict" | Select-Object -Expand Content

   La seguente risposta di esempio è per una richiesta con "sampleCount": 2. La risposta restituisce due oggetti di previsione, con i byte dell'immagine generata codificati in base64.

   {
     "predictions": [
       {
         "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
         "mimeType": "image/png"
       },
       {
         "mimeType": "image/png",
         "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
       }
     ]
   }
   

   Passaggi successivi

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