Cómo generar imágenes de prueba virtual

La prueba virtual te permite generar imágenes de personas para probarse productos de indumentaria de forma virtual. Proporcionas una imagen de una persona y una imagen de un producto de indumentaria, y, luego, la prueba virtual genera una imagen de la persona que usa ese producto.

Los siguientes modelos admiten la generación de imágenes de prueba virtual:

Haz clic para expandir los modelos compatibles

• virtual-try-on-001
• gemini-nano-banana-2.1
• gemini-3.1-flash-lite-image
• gemini-3.1-flash-image
• gemini-3-pro-image

Prueba la prueba virtual en un Colab

Antes de comenzar

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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 role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Agent Platform API, if it is not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the API

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 role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Agent Platform API, if it is not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the API

1. Configura la autenticación para tu entorno.

   Selecciona la pestaña según cómo planeas usar las muestras de esta página:

   Python

   Para usar las muestras de Python de esta página en un entorno de desarrollo local, instala e inicializa gcloud CLI y, luego, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación con tus credenciales de usuario.

   1. Instala Google Cloud CLI.

   2. Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.

   3. Si usas una shell local, crea credenciales de autenticación locales para tu cuenta de usuario:

      gcloud auth application-default login

      No es necesario que lo hagas si usas Cloud Shell.

      Si se muestra un error de autenticación y usas un proveedor de identidad externo (IdP), confirma que accediste a gcloud CLI con tu identidad federada.

   Para obtener más información, consulta Configura ADC para un entorno de desarrollo local en la documentación de autenticación de Google Cloud .

   REST

   Para usar las muestras de la API de REST incluidas en esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporciones a la gcloud CLI.

   Instala Google Cloud CLI.

   Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.

   Para obtener más información, consulta Autentícate para usar REST en la documentación de autenticación de Google Cloud .

Generar imágenes

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa de Google con Vertex AI:

# 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_ENTERPRISE=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-001",
    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

Para obtener más información sobre la API de prueba virtual, consulta los siguientes vínculos:

• Método: endpoints.predict
• VirtualTryOnModelInstance
• VirtualTryOnModelParams
• VirtualTryOnModelResult

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• REGION: Es la región en la que se encuentra tu proyecto. Para obtener más información sobre las regiones admitidas, consulta Implementaciones y extremos.
• PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud .
• BASE64_PERSON_IMAGE: Es la imagen codificada en Base64 de la persona.
• BASE64_PRODUCT_IMAGE: Es la imagen del producto codificada en Base64.
• IMAGE_COUNT: Es la cantidad de imágenes que se generarán. El rango de valores aceptado es de 1 a 4.
• GCS_OUTPUT_PATH: Es la ruta de acceso de Cloud Storage en la que se almacenará el resultado de la prueba virtual.

Método HTTP y URL:

POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-001:predict

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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-001:predict"

PowerShell

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-001:predict" | Select-Object -Expand Content

La solicitud devuelve objetos de imagen. En este ejemplo, se devuelven dos objetos de imagen, con dos objetos de predicción como imágenes codificadas en base64.

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