Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

Gemini で画像を生成する

Gemini を使用して、テキストプロンプトから画像を生成できます。サポートされているインターフェースには、 Google Cloud コンソールと Agent Platform API があります。

次の Gemini モデルは画像生成をサポートしています。

Gemini モデルの機能の詳細については、Gemini モデルをご覧ください。

画像を生成

以降では、Agent Studio または API を使用して画像を生成する方法について説明します。

プロンプトのベストプラクティスの詳細については、マルチモーダルプロンプトを設計するをご覧ください。

コンソール

Gemini で画像を生成する手順は次のとおりです。

[Agent Studio] > [プロンプトを作成] を開きます。
[モデルの切り替え] をクリックし、表示されたモデルのいずれかを選択します。
[出力] パネルで、プルダウンメニューから [画像とテキスト] を選択します。
[プロンプトを作成] テキスト領域に、生成する画像の説明を入力します。
[プロンプト]（）ボタンをクリックします。

Gemini は、説明に基づいて画像を生成します。このプロセスには数秒かかりますが、容量によっては比較的遅くなることがあります。

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

import os
from io import BytesIO

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, Modality
from PIL import Image

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=("Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background."),
    config=GenerateContentConfig(
        response_modalities=[Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
    ),
)
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        image = Image.open(BytesIO((part.inline_data.data)))
        # Ensure the output directory exists
        output_dir = "output_folder"
        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
        image.save(os.path.join(output_dir, "example-image-eiffel-tower.png"))

Go

Go をインストールまたは更新する方法について学びます。

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateMMFlashWithText demonstrates how to generate both text and image outputs.
func generateMMFlashWithText(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash-image"
	contents := []*genai.Content{
		{
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background."},
			},
			Role: genai.RoleUser,
		},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		modelName,
		contents,
		&genai.GenerateContentConfig{
			ResponseModalities: []string{
				string(genai.ModalityText),
				string(genai.ModalityImage),
			},
			CandidateCount: int32(1),
			SafetySettings: []*genai.SafetySetting{
				{Method: genai.HarmBlockMethodProbability},
				{Category: genai.HarmCategoryDangerousContent},
				{Threshold: genai.HarmBlockThresholdBlockMediumAndAbove},
			},
		},
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	if len(resp.Candidates) == 0 || resp.Candidates[0].Content == nil {
		return fmt.Errorf("no candidates returned")
	}
	var fileName string
	for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
		if part.Text != "" {
			fmt.Fprintln(w, part.Text)
		} else if part.InlineData != nil {
			fileName = "example-image-eiffel-tower.png"
			if err := os.WriteFile(fileName, part.InlineData.Data, 0o644); err != nil {
				return fmt.Errorf("failed to save image: %w", err)
			}
		}
	}
	fmt.Fprintln(w, fileName)

	// Example response:
	// I will generate an image of the Eiffel Tower at night, with a vibrant display of
	// colorful fireworks exploding in the dark sky behind it.
	// ....
	return nil
}

Node.js

インストール

npm install @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

const fs = require('fs');
const {GoogleGenAI, Modality} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION =
  process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'us-central1';

async function generateImage(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContentStream({
    model: 'gemini-2.5-flash-image',
    contents:
      'Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background.',
    config: {
      responseModalities: [Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
    },
  });

  const generatedFileNames = [];
  let imageIndex = 0;

  for await (const chunk of response) {
    const text = chunk.text;
    const data = chunk.data;
    if (text) {
      console.debug(text);
    } else if (data) {
      const outputDir = 'output-folder';
      if (!fs.existsSync(outputDir)) {
        fs.mkdirSync(outputDir, {recursive: true});
      }
      const fileName = `${outputDir}/generate_content_streaming_image_${imageIndex++}.png`;
      console.debug(`Writing response image to file: ${fileName}.`);
      try {
        fs.writeFileSync(fileName, data);
        generatedFileNames.push(fileName);
      } catch (error) {
        console.error(`Failed to write image file ${fileName}:`, error);
      }
    }
  }

  // Example response:
  //  I will generate an image of the Eiffel Tower at night, with a vibrant display of
  //  colorful fireworks exploding in the dark sky behind it. The tower will be
  //  illuminated, standing tall as the focal point of the scene, with the bursts of
  //  light from the fireworks creating a festive atmosphere.

  return generatedFileNames;
}

Java

Java をインストールまたは更新します。

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


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Blob;
import com.google.genai.types.Candidate;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;
import com.google.genai.types.SafetySetting;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageGenMmFlashWithText {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash-image";
    String outputFile = "resources/output/example-image-eiffel-tower.png";
    generateContent(modelId, outputFile);
  }

  // Generates an image with text input
  public static void generateContent(String modelId, String outputFile) throws IOException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      GenerateContentConfig contentConfig =
          GenerateContentConfig.builder()
              .responseModalities("TEXT", "IMAGE")
              .candidateCount(1)
              .safetySettings(
                  SafetySetting.builder()
                      .method("PROBABILITY")
                      .category("HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT")
                      .threshold("BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE")
                      .build())
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              "Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background.",
              contentConfig);

      // Get parts of the response
      List<Part> parts =
          response
              .candidates()
              .flatMap(candidates -> candidates.stream().findFirst())
              .flatMap(Candidate::content)
              .flatMap(Content::parts)
              .orElse(new ArrayList<>());

      // For each part print text if present, otherwise read image data if present and
      // write it to the output file
      for (Part part : parts) {
        if (part.text().isPresent()) {
          System.out.println(part.text().get());
        } else if (part.inlineData().flatMap(Blob::data).isPresent()) {
          BufferedImage image =
              ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(part.inlineData().flatMap(Blob::data).get()));
          ImageIO.write(image, "png", new File(outputFile));
        }
      }

      System.out.println("Content written to: " + outputFile);
      // Example response:
      // Here is the Eiffel Tower with fireworks in the background...
      //
      // Content written to: resources/output/example-image-eiffel-tower.png
    }
  }
}

REST

ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${API_ENDPOINT}:generateContent \
  -d '{
    "contents": {
      "role": "USER",
      "parts": [
        {
          "text": "Create a tutorial explaining how to make a peanut butter and jelly sandwich in three easy steps."
        }
      ]
    },
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "16:9",
      },
     },
     "safetySettings": {
      "method": "PROBABILITY",
      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
      "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    },
  }' 2>/dev/null >response.json

Gemini は、説明に基づいて画像を生成します。このプロセスには数秒かかりますが、容量によっては比較的遅くなることがあります。

インターリーブされた画像とテキストを生成する

Gemini を使用して、テキストレスポンスと画像を交互に生成できます。たとえば、モデルに個別のリクエストを行うことなく、生成されたレシピの各ステップの画像を生成できます。

次の Gemini モデルは、画像とテキストのインターリーブ生成をサポートしています。

コンソール

テキストレスポンスと画像が混在するコンテンツを生成するには、次の操作を行います。

[Agent Studio] > [プロンプトを作成] を開きます。
[モデルの切り替え] をクリックし、表示されたモデルのいずれかを選択します。
[出力] パネルで、プルダウンメニューから [画像とテキスト] を選択します。
[プロンプトを作成] テキスト領域に、生成する画像の説明を入力します。たとえば、「ピーナッツバターとジャムのサンドイッチを 3 つの簡単なステップで作る方法を説明するチュートリアルを作成します。各ステップについて、ステップの番号と説明を含むタイトルを付け、画像も生成してください。各画像の縦横比は 1:1 にしてください。」
[プロンプト]（）ボタンをクリックします。

Gemini は、説明に基づいてレスポンスを生成します。このプロセスには数秒かかりますが、容量によっては比較的遅くなることがあります。

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 GenerateContentConfig, Modality
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=(
        "Generate an illustrated recipe for a paella."
        "Create images to go alongside the text as you generate the recipe"
    ),
    config=GenerateContentConfig(response_modalities=[Modality.TEXT, Modality.IMAGE]),
)
with open("output_folder/paella-recipe.md", "w") as fp:
    for i, part in enumerate(response.candidates[0].content.parts):
        if part.text is not None:
            fp.write(part.text)
        elif part.inline_data is not None:
            image = Image.open(BytesIO((part.inline_data.data)))
            image.save(f"output_folder/example-image-{i+1}.png")
            fp.write(f"![image](example-image-{i+1}.png)")

Java

Java をインストールまたは更新します。

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


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Blob;
import com.google.genai.types.Candidate;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageGenMmFlashTextAndImageWithText {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash-image";
    String outputFile = "resources/output/paella-recipe.md";
    generateContent(modelId, outputFile);
  }

  // Generates text and image with text input
  public static void generateContent(String modelId, String outputFile) throws IOException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromText("Generate an illustrated recipe for a paella."),
                  Part.fromText(
                      "Create images to go alongside the text as you generate the recipe.")),
              GenerateContentConfig.builder().responseModalities("TEXT", "IMAGE").build());

      try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputFile))) {

        // Get parts of the response
        List<Part> parts =
            response
                .candidates()
                .flatMap(candidates -> candidates.stream().findFirst())
                .flatMap(Candidate::content)
                .flatMap(Content::parts)
                .orElse(new ArrayList<>());

        int index = 1;
        // For each part print text if present, otherwise read image data if present and
        // write it to the output file
        for (Part part : parts) {
          if (part.text().isPresent()) {
            writer.write(part.text().get());
          } else if (part.inlineData().flatMap(Blob::data).isPresent()) {
            BufferedImage image =
                ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(part.inlineData().flatMap(Blob::data).get()));
            ImageIO.write(
                image, "png", new File("resources/output/example-image-" + index + ".png"));
            writer.write("![image](example-image-" + index + ".png)");
          }
          index++;
        }

        System.out.println("Content written to: " + outputFile);

        // Example response:
        // A markdown page for a Paella recipe(`paella-recipe.md`) has been generated.
        // It includes detailed steps and several images illustrating the cooking process.
        //
        // Content written to:  resources/output/paella-recipe.md
      }
    }
  }
}

Go

Go をインストールまたは更新する方法について学びます。

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"
	"path/filepath"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateMMFlashTxtImgWithText demonstrates how to generate an illustrated recipe
// combining text and image outputs into a markdown file.
func generateMMFlashTxtImgWithText(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash-image"
	contents := []*genai.Content{
		{
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "Generate an illustrated recipe for a paella. " +
					"Create images to go alongside the text as you generate the recipe."},
			},
			Role: genai.RoleUser,
		},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		modelName,
		contents,
		&genai.GenerateContentConfig{
			ResponseModalities: []string{
				string(genai.ModalityText),
				string(genai.ModalityImage),
			},
			CandidateCount: int32(1),
		},
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	if len(resp.Candidates) == 0 || resp.Candidates[0].Content == nil {
		return fmt.Errorf("no candidates returned")
	}

	outputFolder := ""

	// Create the markdown file
	mdFile := filepath.Join(outputFolder, "paella-recipe.md")
	fp, err := os.Create(mdFile)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create markdown file: %w", err)
	}
	defer fp.Close()

	for i, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
		if part.Text != "" {
			if _, err := fp.WriteString(part.Text); err != nil {
				return fmt.Errorf("failed to write text: %w", err)
			}
		} else if part.InlineData != nil {
			imgFile := filepath.Join(outputFolder, fmt.Sprintf("example-image-%d.png", i+1))
			if err := os.WriteFile(imgFile, part.InlineData.Data, 0644); err != nil {
				return fmt.Errorf("failed to save image: %w", err)
			}
			if _, err := fp.WriteString(fmt.Sprintf("![image](%s)", filepath.Base(imgFile))); err != nil {
				return fmt.Errorf("failed to write image reference: %w", err)
			}
		}
	}

	fmt.Fprintln(w, mdFile)

	// Example response:
	//  A markdown page for a Paella recipe (`paella-recipe.md`) has been generated.
	//  It includes detailed steps and several images illustrating the cooking process.
	return nil
}

Node.js

インストール

npm install @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

const fs = require('fs');
const {GoogleGenAI, Modality} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION =
  process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'us-central1';

async function savePaellaRecipe(response) {
  const parts = response.candidates[0].content.parts;

  let mdText = '';
  const outputDir = 'output-folder';

  for (let i = 0; i < parts.length; i++) {
    const part = parts[i];

    if (part.text) {
      mdText += part.text + '\n';
    } else if (part.inlineData) {
      if (!fs.existsSync(outputDir)) {
        fs.mkdirSync(outputDir, {recursive: true});
      }
      const imageBytes = Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64');
      const imagePath = `example-image-${i + 1}.png`;
      const saveImagePath = `${outputDir}/${imagePath}`;

      fs.writeFileSync(saveImagePath, imageBytes);
      mdText += `![image](./${imagePath})\n`;
    }
  }
  const mdFile = `${outputDir}/paella-recipe.md`;

  fs.writeFileSync(mdFile, mdText);
  console.log(`Saved recipe to: ${mdFile}`);
}

async function generateImage(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash-image',
    contents:
      'Generate an illustrated recipe for a paella. Create images to go alongside the text as you generate the recipe',
    config: {
      responseModalities: [Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
    },
  });
  console.log(response);

  await savePaellaRecipe(response);

  return response;
}
// Example response:
//  A markdown page for a Paella recipe(`paella-recipe.md`) has been generated.
//  It includes detailed steps and several images illustrating the cooking process.

REST

ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${API_ENDPOINT}:generateContent \
  -d '{
    "contents": {
      "role": "USER",
      "parts": [
        {
          "text": "Generate an illustrated recipe for a paella. Create images to
          go alongside the text as you generate the recipe."
        }
      ]
    },
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "16:9",
      },
    },
    "safetySettings": {
      "method": "PROBABILITY",
      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
      "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    },
  }' 2>/dev/null >response.json

Gemini は、説明に基づいて画像を生成します。このプロセスには数秒かかりますが、容量によっては比較的遅くなることがあります。

次のステップ

Gemini の画像生成について詳しくは、以下のリンクをご覧ください。

Gemini で画像を生成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

画像を生成

コンソール

Python

インストール

Go

Node.js

インストール

Java

REST

インターリーブされた画像とテキストを生成する

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REST

次のステップ

Gemini で画像を生成する