インペイントを使用して画像にオブジェクトを挿入する

このページでは、画像へのオブジェクトの挿入（インペインティング）について説明します。Vertex AI の Imagen では、マスク領域を指定して画像にオブジェクトを挿入できます。独自のマスクを使用することも、Imagen でマスクを生成することもできます。

コンテンツ挿入の例

Imagen 3 編集の例を確認するには、次のいずれかの環境で「Imagen 3 画像編集」ノートブックを実行します。

Colab で開く | Colab Enterprise で開く | Vertex AI Workbench で開く | GitHub で表示する

インペインティングでは、ベース画像、画像マスク、テキスト プロンプトを使用して、既存の画像にコンテンツを追加できます。

入力

編集対象のベース画像^*	Google Cloud コンソールのツールで指定したマスク領域	テキスト プロンプト
		イチゴ

^{* 画像クレジット: Alex Lvrs、Unsplash より}

Google Cloud コンソールでマスク領域を指定した後の出力

編集とカスタマイズ用 Imagen のモデルカードを表示する

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• 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.

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1. 環境の認証を設定します。

   Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

   Console

   When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

   Python

   ローカル開発環境でこのページの Python サンプルを使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化し、ユーザー認証情報を使用してアプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。

   Google Cloud CLI をインストールします。

   外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

   If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

   If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

   詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントのローカル開発環境の ADC の設定をご覧ください。

   REST

   このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。

   Google Cloud CLI をインストールします。

   外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

   詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントの REST を使用して認証するをご覧ください。

   定義されたマスク領域を使用して挿入する

   次のサンプルを使用して、Imagen 3 モデルを使用してインペインティング リクエストを送信します。

   コンソール

   1. Google Cloud コンソールで、[Vertex AI] > [Media Studio] ページに移動します。

   <a href="https://console.cloud.google.com/vertex-ai/studio/media/generate;tab=image" class="button button-primary"
   target="console" track-name="consoleLink" track-type="task">Go to Media
   Studio</a>
   

   1. [アップロード] をクリックして、アップロードするファイルを選択します。

   2. [インペイント] をクリックします。

      次のいずれかを行います。

      • 独自のマスクをアップロードする:

        1. パソコンでマスクを作成します。

        2. [マスクをアップロード] をクリックし、アップロードするマスクを選択します。

      • マスクを定義する: 編集ツールバーからマスクツール（ボックス、ブラシ、masked_transitions 反転ツール）を選択して、コンテンツを追加する領域を指定します。

   3. 省略可: [パラメータ] パネルで、次のオプションを調整します。

      • モデル: 使用する Imagen モデル。

      • 検索結果の表示件数: 生成する結果の数。

      • ネガティブ プロンプト: 生成される画像から除外する内容を説明します。

   4. 画像を変更するために、プロンプトのフィールドにプロンプトを入力します。

   5. [生成] をクリックします。

   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=us-central1
   export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

   from google import genai
   from google.genai.types import (
       RawReferenceImage,
       MaskReferenceImage,
       MaskReferenceConfig,
       EditImageConfig,
   )
   
   client = genai.Client()
   
   # TODO(developer): Update and un-comment below line
   # output_file = "output-image.png"
   
   raw_ref = RawReferenceImage(
       reference_image=Image.from_file(location="test_resources/fruit.png"),
       reference_id=0,
   )
   mask_ref = MaskReferenceImage(
       reference_id=1,
       reference_image=Image.from_file(location="test_resources/fruit_mask.png"),
       config=MaskReferenceConfig(
           mask_mode="MASK_MODE_USER_PROVIDED",
           mask_dilation=0.01,
       ),
   )
   
   image = client.models.edit_image(
       model="imagen-3.0-capability-001",
       prompt="A plate of cookies",
       reference_images=[raw_ref, mask_ref],
       config=EditImageConfig(
           edit_mode="EDIT_MODE_INPAINT_INSERTION",
       ),
   )
   
   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

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • REGION: プロジェクトが配置されているリージョン。サポートされているリージョンの詳細については、Vertex AI の生成 AI のロケーションをご覧ください。
   • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
   • TEXT_PROMPT: 省略可。モデルが生成する画像をガイドするテキスト プロンプト。最適な結果を得るには、マスクされた領域の説明を使用し、単語によるプロンプトは避けてください。たとえば、「コーギー」ではなく「かわいいコーギー」を使用します。
   • B64_BASE_IMAGE: 編集対象の画像を base64 でエンコードした画像で、サイズは 10 MB 以下です。Base64 エンコードの詳細については、ファイルを Base64 でエンコードおよびデコードするをご覧ください。
   • B64_MASK_IMAGE: サイズが 10 MB 以下で Base64 でエンコードされた白黒マスク画像。
   • MASK_DILATION: 省略可。マスクを拡大する画像幅の割合を表す 0～1 の浮動小数点値（両端を含む）。dilation を使用すると、不正確なマスクを補正できます。0.01 の値をおすすめします。

   • EDIT_STEPS: 省略可。サンプリング ステップ数を表す整数。値が大きくなるほど画質は向上しますが、値が小さくなるほどレイテンシは短縮されます。

     初期値として 35 ステップをお試しください。画質が要件を満たしていない場合は、上限値 75 まで値を増加させていくことをおすすめします。

   • SAMPLE_COUNT: 省略可。生成する画像の数を指定する整数。指定できる値の範囲は 1～4 で、デフォルト値は 4 です。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT",
         "referenceImages": [
           {
             "referenceType": "REFERENCE_TYPE_RAW",
             "referenceId": 1,
             "referenceImage": {
               "bytesBase64Encoded": "B64_BASE_IMAGE"
             }
           },
           {
             "referenceType": "REFERENCE_TYPE_MASK",
             "referenceImage": {
               "bytesBase64Encoded": "B64_MASK_IMAGE"
             },
             "maskImageConfig": {
               "maskMode": "MASK_MODE_USER_PROVIDED",
               "dilation": MASK_DILATION
             }
           }
         ]
       }
     ],
     "parameters": {
       "editConfig": {
         "baseSteps": EDIT_STEPS
       },
       "editMode": "EDIT_MODE_INPAINT_INSERTION",
       "sampleCount": SAMPLE_COUNT
     }
   }
   

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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/imagen-3.0-capability-001:predict"

   PowerShell

   注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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/imagen-3.0-capability-001:predict" | Select-Object -Expand Content

   次のサンプル レスポンスは、"sampleCount": 2 を含むリクエストに対するものです。レスポンスは、生成された画像のバイトを base64 でエンコードした 2 つの予測オブジェクトを返します。

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

   自動マスク検出を使用して挿入する

   次のサンプルを使用して、コンテンツを挿入するインペインティングを指定します。これらのサンプルでは、ベースイメージとテキスト プロンプトを指定します。Imagen は、ベース画像を変更するマスク領域を自動的に検出して作成します。

   コンソール

   1. Google Cloud コンソールで、[Vertex AI] > [Media Studio] ページに移動します。

   <a href="https://console.cloud.google.com/vertex-ai/studio/media/generate;tab=image" class="button button-primary"
   target="console" track-name="consoleLink" track-type="task">Go to Media
   Studio</a>
   

   1. [アップロード] をクリックして、アップロードするファイルを選択します。

   2. [インペイント] をクリックします。

   3. 編集ツールバーで、background_replace（マスクの抽出）をクリックします。

   4. 次のいずれかのマスク抽出オプションを選択します。

      • 背景要素: 背景要素を検出し、その周囲にマスクを作成します。

      • 前景要素: 前景のオブジェクトを検出し、その周囲にマスクを作成します。

      • background_replace 人物: 人物を検出し、その周囲にマスクを作成します。

   5. 省略可: [パラメータ] パネルで、次のオプションを調整します。

      • モデル: 使用する Imagen モデル。

      • 検索結果の表示件数: 生成する結果の数。

      • ネガティブ プロンプト: 生成される画像から除外する内容を説明します。

   6. 画像を変更するために、プロンプトのフィールドにプロンプトを入力します。

   7. [send生成] をクリックします。

   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=us-central1
   export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

   from google import genai
   from google.genai.types import (
       RawReferenceImage,
       MaskReferenceImage,
       MaskReferenceConfig,
       EditImageConfig,
   )
   
   client = genai.Client()
   
   # TODO(developer): Update and un-comment below line
   # output_file = "output-image.png"
   
   raw_ref = RawReferenceImage(
       reference_image=Image.from_file(location="test_resources/fruit.png"),
       reference_id=0,
   )
   mask_ref = MaskReferenceImage(
       reference_id=1,
       reference_image=None,
       config=MaskReferenceConfig(
           mask_mode="MASK_MODE_FOREGROUND",
           mask_dilation=0.1,
       ),
   )
   
   image = client.models.edit_image(
       model="imagen-3.0-capability-001",
       prompt="A small white ceramic bowl with lemons and limes",
       reference_images=[raw_ref, mask_ref],
       config=EditImageConfig(
           edit_mode="EDIT_MODE_INPAINT_INSERTION",
       ),
   )
   
   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

   リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
   • LOCATION: プロジェクトのリージョン。たとえば、us-central1、europe-west2、asia-northeast3 です。使用可能なリージョンの一覧については、Vertex AI の生成 AI のロケーションをご覧ください。
   • TEXT_PROMPT: 生成する画像をモデルに指示するテキスト プロンプト。インペインティング挿入にプロンプトを使用する場合は、最良の結果を得るために、マスクされた領域の説明を使用してください。1 語のプロンプトは使用しないでください。たとえば、「コーギー」ではなく「かわいいコーギー」を使用します。
   • B64_BASE_IMAGE: 編集またはアップスケールするベース画像。画像は base64 でエンコードされたバイト文字列として指定する必要があります。サイズの上限: 10 MB。
   • MASK_MODE - モデルで使用する自動マスク作成のタイプを設定する文字列。使用可能な値:
     • MASK_MODE_BACKGROUND: バックグラウンド セグメンテーションを使用してマスクを自動的に生成します。
     • MASK_MODE_FOREGROUND: フォアグラウンド セグメンテーションを使用してマスクを自動的に生成します。
     • MASK_MODE_SEMANTIC: maskImageConfig.maskClasses 配列で指定したセグメンテーション クラスに基づいて、セマンティック セグメンテーションを使用してマスクを自動的に生成します。例:

                 "maskImageConfig": {
                   "maskMode": "MASK_MODE_SEMANTIC",
                   "maskClasses": [175, 176], // bicycle, car
                   "dilation": 0.01
                 }
               

   • MASK_DILATION - フロート。このマスクを拡大する画像幅の割合。不完全な入力マスクを補正するには、値を 0.01 にすることをおすすめします。
   • EDIT_STEPS - 整数。ベースモデルのサンプリング ステップ数。インペインティング挿入の場合は、35 ステップから始めます。品質が要件を満たしていない場合は、ステップを上限の 75 まで増やします。ステップを増やすと、リクエストのレイテンシも大きくなります。
   • EDIT_IMAGE_COUNT - 編集された画像の数。指定できるのは整数値（1～4）です。デフォルト値: 4。

   HTTP メソッドと URL:

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

   リクエストの本文（JSON）:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT",
         "referenceImages": [
           {
             "referenceType": "REFERENCE_TYPE_RAW",
             "referenceId": 1,
             "referenceImage": {
               "bytesBase64Encoded": "B64_BASE_IMAGE"
             }
           },
           {
             "referenceType": "REFERENCE_TYPE_MASK",
             "referenceId": 2,
             "maskImageConfig": {
               "maskMode": "MASK_MODE",
               "dilation": MASK_DILATION
             }
           }
         ]
       }
     ],
     "parameters": {
       "editConfig": {
         "baseSteps": EDIT_STEPS
       },
       "editMode": "EDIT_MODE_INPAINT_INSERTION",
       "sampleCount": EDIT_IMAGE_COUNT
     }
   }
   

   リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

   curl

   注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   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

   注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

   リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

   $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

   次のサンプル レスポンスは、"sampleCount": 2 を含むリクエストに対するものです。レスポンスは、生成された画像のバイトを base64 でエンコードした 2 つの予測オブジェクトを返します。

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

   制限事項

   以降のセクションでは、Imagen のオブジェクト削除機能の制限事項について説明します。

   変更されたピクセル

   モデルは独自の解像度（1024 x 1024 など）でピクセルを生成します。これは、入力画像の解像度とは異なる場合があります。つまり、生成された画像には、元の画像にはなかった小さな変更が含まれている可能性があります。

   画像を完全に保持するには、マスクを使用して、生成された画像を入力画像とブレンドすることをおすすめします。通常、入力画像の解像度が 2K 以上の場合は、生成された画像と入力画像をブレンドする必要があります。

   挿入の制限事項

   通常、挿入されたオブジェクトはベースイメージのスタイルに一致しますが、一部のキーワードでは、写実的な出力ではなく漫画風の結果が生成されることがあります。

   たとえば、「黄色いキリン」と入力すると、キリンは本来茶色と黄褐色であるため、漫画のような画像が生成されることがあります。不自然な色で写実的な画像を生成することは困難です。

   次のステップ

   Imagen や Vertex AI のその他の生成 AI プロダクトに関する次の記事を読む。

   • Vertex AI で Imagen 3 を使い始めるためのデベロッパー ガイド
   • クリエイターとともにクリエイターのために構築された、新しい生成メディアのモデルとツール
   • Gemini の新機能: カスタム Gem と Imagen 3 による画像生成の改善
   • Google DeepMind: Imagen 3 - 最も高い品質水準の Text-to-Image モデル
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