Gemini로 이미지 생성하기

Gemini를 사용한 이미지 생성 예시를 보려면 원하는 환경에서 다음 노트북을 실행합니다.

• '에이전트 플랫폼에서 Gemini 3.1 Flash 이미지 생성':

  Colab에서 열기 | Colab Enterprise에서 열기 | Vertex AI Workbench에서 열기 | GitHub에서 보기

• '에이전트 플랫폼에서 Gemini 3 Pro 이미지 생성':

  Colab에서 열기 | Colab Enterprise에서 열기 | Vertex AI Workbench에서 열기 | GitHub에서 보기

Gemini를 사용하여 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 지원되는 인터페이스에는 Google Cloud 콘솔과 에이전트 플랫폼 API가 있습니다.

다음 Gemini 모델은 이미지 생성을 지원합니다.

• gemini-3.1-flash-image-preview 미리보기
• gemini-3-pro-image-preview 미리보기
• gemini-2.5-flash-image

Gemini 모델 기능에 대한 자세한 내용은 Gemini 모델을 참고하세요.

이미지 생성

다음은 에이전트 스튜디오 또는 API를 사용하여 이미지를 생성하는 방법을 보여줍니다.

프롬프트에 관한 권장사항은 멀티모달 프롬프트 설계를 참고하세요.

콘솔

Gemini로 이미지를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 에이전트 스튜디오 > 프롬프트 만들기를 엽니다.
2. 모델 전환 을 클릭하고 표시된 모델 중 하나를 선택합니다.
3. 출력 패널의 드롭다운 메뉴에서 이미지 및 텍스트를 선택합니다.
4. 프롬프트 작성 텍스트 영역에 생성하려는 이미지의 설명을 작성합니다.
5. 프롬프트 () 버튼을 클릭합니다.

Gemini는 설명에 따라 이미지를 생성합니다. 이 프로세스는 몇 초 정도 걸리지만 용량에 따라 상대적으로 느릴 수 있습니다.

Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

Go를 설치하거나 업데이트하는 방법을 알아보세요.

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

설치

npm install @google/genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

Java를 설치하거나 업데이트하는 방법을 알아보세요.

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

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

Gemini는 설명에 따라 이미지를 생성합니다. 이 프로세스는 몇 초 정도 걸리지만 용량에 따라 상대적으로 느릴 수 있습니다.

인터리브 처리된 이미지 및 텍스트 생성

Gemini를 사용하여 텍스트 응답과 함께 인터리브 처리된 이미지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 모델에 별도의 요청을 하지 않고도 생성된 레시피의 각 단계에 대한 이미지를 생성할 수 있습니다.

다음 Gemini 모델은 인터리브 처리된 이미지 및 텍스트 생성을 지원합니다.

• gemini-3.1-flash-image-preview 미리보기
• gemini-3-pro-image-preview 미리보기
• gemini-2.5-flash-image

콘솔

텍스트 응답과 함께 인터리브 처리된 이미지를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 에이전트 스튜디오 > 프롬프트 만들기를 엽니다.
2. 모델 전환 을 클릭하고 표시된 모델 중 하나를 선택합니다.
3. 출력 패널의 드롭다운 메뉴에서 이미지 및 텍스트를 선택합니다.
4. 프롬프트 작성 텍스트 영역에 생성하려는 이미지의 설명을 작성합니다. 예를 들어 '땅콩버터와 젤리 샌드위치를 3단계로 쉽게 만드는 방법을 설명하는 튜토리얼을 만들어 줘. 각 단계마다 단계 번호가 포함된 제목과 설명을 제공하고 이미지를 생성해 줘. 각 이미지는 1:1 비율로 생성해 줘.'
5. 프롬프트 () 버튼을 클릭합니다.

Gemini는 설명에 따라 응답을 생성합니다. 이 프로세스는 몇 초 정도 걸리지만 용량에 따라 상대적으로 느릴 수 있습니다.

Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

Java를 설치하거나 업데이트하는 방법을 알아보세요.

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

Go를 설치하거나 업데이트하는 방법을 알아보세요.

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

설치

npm install @google/genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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

터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

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

Gemini는 설명에 따라 이미지를 생성합니다. 이 프로세스는 몇 초 정도 걸리지만 용량에 따라 상대적으로 느릴 수 있습니다.

다음 단계

Gemini 이미지 생성에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참고하세요.

• Gemini로 이미지 편집하기

• Gemini 이미지 생성 권장사항

• Gemini 이미지 생성 및 책임감 있는 AI