Gerar imagens de simulador virtual

O Provador Virtual permite gerar imagens de pessoas para provar virtualmente produtos de vestuário. Você fornece uma imagem de uma pessoa e uma imagem de um produto de vestuário, e a Prova Virtual gera uma imagem da pessoa usando esse produto.

Os seguintes modelos são compatíveis com a geração de imagens de provador virtual:

Clique para abrir os modelos compatíveis

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

Teste o provador virtual no Colab

Antes de começar

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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. Configure a autenticação do ambiente.

   Selecione a guia para como planeja usar as amostras nesta página:

   Python

   Para usar os exemplos de Python desta página em um ambiente de desenvolvimento local, instale e inicialize a CLI gcloud e configure o Application Default Credentials com suas credenciais de usuário.

   1. Instale a CLI do Google Cloud.

   2. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

   3. Se você estiver usando um shell local, crie credenciais de autenticação local para sua conta de usuário:

      gcloud auth application-default login

      Não é necessário fazer isso se você estiver usando o Cloud Shell.

      Se um erro de autenticação for retornado e você estiver usando um provedor de identidade externo (IdP), confirme se você fez login na CLI gcloud com sua identidade federada.

   Saiba mais em Configurar o ADC para um ambiente de desenvolvimento local na documentação de autenticação do Google Cloud .

   REST

   Para usar as amostras da API REST desta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para a CLI gcloud.

   Instale a CLI do Google Cloud.

   Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

   Saiba mais em Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Google Cloud .

Gerar imagens

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA generativa do Google com a 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 mais informações sobre a API de provador virtual, consulte:

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

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• REGION: a região em que o projeto está localizado. Para mais informações sobre as regiões com disponibilidade, consulte Implantações e endpoints.
• PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
• BASE64_PERSON_IMAGE: a imagem codificada em Base64 da imagem da pessoa.
• BASE64_PRODUCT_IMAGE: a imagem do produto codificada em Base64.
• IMAGE_COUNT: o número de imagens a serem geradas. O intervalo de valores aceito é de 1 a 4.
• GCS_OUTPUT_PATH: o caminho do Cloud Storage para armazenar a saída da prova virtual.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você tenha feito login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na gcloud CLI. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na gcloud CLI com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login. Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando abaixo:

$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

A solicitação retorna objetos de imagem. Neste exemplo, dois objetos de imagem são retornados, com dois objetos de previsão como imagens codificadas em base64.

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