Anpassungsanleitung

Mit Imagen on Vertex AI können Sie dem Modell Anweisungen geben, wie die Motive in einem Bild an einen Stil angepasst und transformiert werden sollen, den Sie in einem Text-Prompt angeben.

Modellkarte für Imagen for Editing and Customization ansehen

Prompts für die Anpassung schreiben

Der Prompt, den Sie für die Imagen 3-Anpassung verwenden, kann sich auf die Qualität der generierten Bilder auswirken. Verwenden Sie die folgenden Prompt-Vorlagen als Ausgangspunkt für das Schreiben von Anpassungs-Prompts. Möglicherweise müssen Sie mehrere Anfragen senden, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten.

Anwendungsfall Referenzbilder Prompt-Vorlage Beispiel
Anpassung von Prompts – Stilübertragung Bild (1) Transformiere das subject in image [1] in den Stil ${STYLE_DESCRIPTION}. Das Bild zeigt ${IMAGE_DESCRIPTION}. Wandle das subject in image [1] in ein Aquarellgemälde des Bildes mit lockeren Aquarelltechniken, weichen Tönen, Pastellfarben, Pinselstrichen, einem zarten, sauberen Hintergrund, Spontaneität, einer analogen Zeichnung und einem aufwendigen, sehr detaillierten Gemälde um. Das Bild zeigt ein Porträt einer stolzen Frau.

Mit der Anleitung zur Anpassung für Stilübertragung anpassen

Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele, um den Stil der Ausgabebilder basierend auf dem im Textprompt beschriebenen Stil festzulegen.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
  • LOCATION: Die Region Ihres Projekts. Beispiel: us-central1, europe-west2 oder asia-northeast3. Eine Liste der verfügbaren Regionen finden Sie unter Generative AI an Vertex AI-Standorten.
  • TEXT_PROMPT ist der Text-Prompt, der bestimmt, welche Bilder das Modell generiert. Wenn Sie die Imagen 3-Anpassung verwenden möchten, geben Sie die referenceId des Referenzbilds oder der Referenzbilder, die Sie bereitstellen, im Format [$referenceId] an. Beispiel:
    • Transformiere das Motiv auf Bild [1] in einen Digital Stained Glass-Bildstil. image style.
    • Füge der Katze im Bild [1] einen roten Cowboyhut hinzu.
    • Entferne den Corgi auf dem Bild [1].
    • Ändere den roten Ball im Bild [1] in einen blauen Kasten.
  • "referenceId": Die ID des Referenzbilds oder die ID einer Reihe von Referenzbildern, die demselben Motiv oder Stil entsprechen.
  • BASE64_REFERENCE_IMAGE: Ein Referenzbild, das als Grundlage für die Bildgenerierung dient. Das Bild muss als base64-codierter Bytestring angegeben werden.
  • IMAGE_COUNT ist die Anzahl der generierten Bilder. Zulässige Ganzzahlwerte: 1–4. Standardwert: 4

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict

JSON-Text der Anfrage:

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      "referenceImages": [
        {
          "referenceType": "REFERENCE_TYPE_RAW",
          "referenceId": 1,
          "referenceImage": {
            "bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "parameters": {
    "sampleCount": IMAGE_COUNT
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

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/imagen-3.0-capability-001:predict"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$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/imagen-3.0-capability-001:predict" | Select-Object -Expand Content
Die folgende Beispielantwort bezieht sich auf eine Anfrage mit "sampleCount": 2. Die Antwort gibt zwei Vorhersageobjekte zurück, wobei die generierten Bildbyte base64-codiert sind. 
{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

Produktnutzung

Informationen zu den Nutzungsstandards und Inhaltsbeschränkungen für Imagen in Vertex AI finden Sie in den Nutzungsrichtlinien.

Modellversionen

Es gibt mehrere Modelle zur Bildgenerierung, die Sie verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Imagen-Modelle.

Nächste Schritte

Artikel zu Imagen und anderen Produkten für generative KI in Vertex AI: