バーチャルでお試し画像を生成する

「バーチャルでお試し」では、人物の画像を生成し、その人物に衣料品をバーチャルで試着させることができます。人物の画像と衣料品の画像を提供すると、「バーチャルでお試し」機能がその衣料品を着用している人物の画像を生成します。

Colab で「バーチャルでお試し」を試す

始める前に

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• 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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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

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To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

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1. 環境の認証を設定します。

   Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

   Python

   ローカル開発環境でこのページの Python サンプルを使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化し、ユーザー認証情報を使用してアプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。

   Google Cloud CLI をインストールします。

   外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

   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.

   詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントのローカル開発環境の ADC の設定をご覧ください。

   REST

   このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。

   Google Cloud CLI をインストールします。

   外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

   詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントの REST を使用して認証するをご覧ください。

   画像を生成

   Python

   インストール

   pip install --upgrade google-genai

   詳しくは、SDK リファレンス ドキュメントをご覧ください。

   Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

   # Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
   # with appropriate values for your project.
   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
   export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
   export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

   from google import genai
   from google.genai.types import RecontextImageSource, ProductImage
   
   client = genai.Client()
   
   # TODO(developer): Update and un-comment below line
   # output_file = "output-image.png"
   
   image = client.models.recontext_image(
       model="virtual-try-on-preview-08-04",
       source=RecontextImageSource(
           person_image=Image.from_file(location="test_resources/man.png"),
           product_images=[
               ProductImage(product_image=Image.from_file(location="test_resources/sweater.jpg"))
           ],
       ),
   )
   
   image.generated_images[0].image.save(output_file)
   
   print(f"Created output image using {len(image.generated_images[0].image.image_bytes)} bytes")
   # Example response:
   # Created output image using 1234567 bytes
   

   REST

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • REGION: プロジェクトが配置されているリージョン。サポートされているリージョンの詳細については、Vertex AI の生成 AI のロケーションをご覧ください。
   • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
   • BASE64_PERSON_IMAGE: base64 でエンコードされた人物の画像。
   • BASE64_PRODUCT_IMAGE: base64 でエンコードされた商品の画像。
   • IMAGE_COUNT: 生成する画像の数。指定できる値の範囲は 1～4 です。
   • GCS_OUTPUT_PATH: 「バーチャルでお試し」の出力を保存する Cloud Storage パス。

   HTTP メソッドと URL:

   POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-preview-08-04:predict

   リクエストの本文（JSON）:

   {
     "instances": [
       {
         "personImage": {
           "image": {
             "bytesBase64Encoded": "BASE64_PERSON_IMAGE"
           }
         },
         "productImages": [
           {
             "image": {
               "bytesBase64Encoded": "BASE64_PRODUCT_IMAGE"
             }
           }
         ]
       }
     ],
     "parameters": {
       "sampleCount": IMAGE_COUNT,
       "storageUri": "GCS_OUTPUT_PATH"
     }
   }
   

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-preview-08-04:predict"

   PowerShell

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-preview-08-04:predict" | Select-Object -Expand Content

   リクエストは画像オブジェクトを返します。この例では、2 つの画像オブジェクトが返され、2 つの予測オブジェクトが base64 でエンコードされた画像として返されます。

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

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