テキスト プロンプトを使用して画像を生成する

注意: 2025 年 6 月 24 日以降、Imagen バージョン 1 と 2 は非推奨になります。Imagen モデル imagegeneration@002、imagegeneration@005、imagegeneration@006 は、2025 年 9 月 24 日に削除されます。Imagen 3 への移行の詳細については、Imagen 3 に移行するをご覧ください。

注意: 次の Imagen 4 プレビュー モデルは、2025 年 11 月 30 日に削除されます。imagen-4.0-generate-preview-06-06、imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06、imagen-4.0-fast-generate-preview-06-06。サービスの中断を避けるため、2025 年 11 月 30 日までに、Imagen 4 プレビュー モデルを使用するすべてのワークフローを、次の Imagen 4 一般提供モデル（imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001、imagen-4.0-fast-generate-001）に移行してください。

Vertex AI で Imagen を使用すると、テキスト プロンプトから新しい画像を生成できます。インターフェースとして Google Cloud コンソールと Vertex AI API がサポートされています。

画像の生成と編集に使用するテキスト プロンプトの作成方法については、プロンプト ガイドをご覧ください。

生成用 Imagen のモデルカードを表示する

画像生成を試す（Vertex AI Studio）

Colab で Imagen を試す

始める前に

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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 (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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To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

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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。

   テキストから画像を生成する

   記述テキストのみを入力として使用し、新しい画像を生成できます。次のサンプルは、画像を生成する基本的な手順を示しています。

   重要: プロンプトが複雑で、拡張プロンプトを使用している場合、imagen-4.0-fast-generate-001 は望ましくない結果を生成することがあります。この問題を解決するには、 Google Cloud コンソールで文章作成をサポートを使用しないか、enhancePrompt を false に設定します。

   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。

      Media Studio に移動

   2. [Imagen] をクリックします。Imagen Media Studio の画像生成ページが表示されます。

   3. 省略可: [設定] ペインで、次の設定を構成します。

      • モデル: 使用可能なオプションからモデルを選択します。

        使用可能なモデルの詳細については、Imagen モデルをご覧ください。

      • アスペクト比: 使用可能なオプションからアスペクト比を選択します。

      • 検索結果の表示件数: スライダーを調整するか、1～4 の値を入力します。

      • 出力解像度: 使用可能なオプションから解像度を選択します。

   4. 省略可: [詳細オプション] セクションで、イメージを生成するリージョンを選択します。

   5. [プロンプトを記述] ボックスに、生成する画像の説明を入力します。例: 朝の湖面に小さなボートが浮かぶ風景の水彩画

      効果的なプロンプトの作成方法については、プロンプトと画像属性のガイドをご覧ください。

   6. [生成] をクリックします。

      生成された画像に電子透かしが自動的に追加されます。 Google Cloud コンソールでは、画像生成の電子透かしを無効にすることはできません。

      画像を選択して [画像の詳細] ウィンドウに表示できます。透かし入りの画像には、電子透かしバッジが付いています。画像の透かしを明示的に検証することもできます。

      

      ^{「朝の湖面に小さな赤いボートが浮かぶ風景を落ち着いたトーンで描いた水彩画」というプロンプトから Imagen 2 が生成した透かし入り画像を示す [画像の詳細] ビュー。}

   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

   このサンプルでは、ImageGenerationModel に対して generate_images メソッドを呼び出し、生成された画像をローカルに保存します。その後で、必要ならノートブックで show() メソッドを使用して、生成された画像を表示できます。モデルのバージョンと機能の詳細については、Imagen モデルをご覧ください。

   from google import genai
   from google.genai.types import GenerateImagesConfig
   
   client = genai.Client()
   
   # TODO(developer): Update and un-comment below line
   # output_file = "output-image.png"
   
   image = client.models.generate_images(
       model="imagen-4.0-generate-001",
       prompt="A dog reading a newspaper",
       config=GenerateImagesConfig(
           image_size="2K",
       ),
   )
   
   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

   imagegeneration モデル リクエストの詳細については、imagegeneration モデル API リファレンスをご覧ください。

   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。

   • MODEL_VERSION: 使用する Imagen モデルのバージョン。使用可能なモデルの詳細については、Imagen モデルをご覧ください。

   • 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。生成と編集のどちらでも必須フィールドです。
   • IMAGE_COUNT: 生成される画像の数。指定できる整数値: 1～8（imagegeneration@002）、1～4（他のすべてのモデル バージョン）。デフォルト値: 4。

   その他のオプション パラメータ

   ユースケースに応じて、次のオプションの変数を使用します。"parameters": {} オブジェクトに次のパラメータの一部またはすべてを追加します。このリストは一般的なオプション パラメータを示しており、網羅的なものではありません。オプション パラメータの詳細については、Imagen API リファレンス: 画像を生成するをご覧ください。

   "parameters": {
     "sampleCount": IMAGE_COUNT,
     "addWatermark": ADD_WATERMARK,
     "aspectRatio": "ASPECT_RATIO",
     "enhancePrompt": ENABLE_PROMPT_REWRITING,
     "includeRaiReason": INCLUDE_RAI_REASON,
     "includeSafetyAttributes": INCLUDE_SAFETY_ATTRIBUTES,
     "outputOptions": {
       "mimeType": "MIME_TYPE",
       "compressionQuality": COMPRESSION_QUALITY
     },
     "personGeneration": "PERSON_SETTING",
     "safetySetting": "SAFETY_SETTING",
     "seed": SEED_NUMBER,
     "storageUri": "OUTPUT_STORAGE_URI"
   }
   

   • ADD_WATERMARK: ブール値。省略可。生成された画像に透かしを有効にするかどうか。フィールドが true に設定されているときに生成された画像には、透かし入り画像の検証に使用できるデジタル SynthID が含まれています。このフィールドを省略すると、デフォルト値の true が使用されます。この機能を無効にするには、値を false に設定する必要があります。seed フィールドを使用して確定的な出力を取得できるのは、このフィールドが false に設定されている場合のみです。
   • ASPECT_RATIO: 文字列。省略可。アスペクト比を制御する生成モード パラメータ。サポートされている比の値と用途:
     • 1:1（デフォルト、スクエア）
     • 3:4（広告、ソーシャル メディア）
     • 4:3（テレビ、写真）
     • 16:9（横向き）
     • 9:16（縦向き）
   • ENABLE_PROMPT_REWRITING: ブール値。省略可。LLM ベースのプロンプト書き換え機能を使用して、元のプロンプトの意図をより反映した高品質の画像を生成するためのパラメータ。この機能を無効にすると、画像の品質やプロンプトへの準拠に影響する可能性があります。デフォルト値: true。
   • INCLUDE_RAI_REASON: ブール値。省略可。入力または出力がブロックされているレスポンスで、責任ある AI のフィルタが適用された理由コードを有効にするかどうか。デフォルト値: true。
   • INCLUDE_SAFETY_ATTRIBUTES: ブール値。省略可。フィルタリングされていない入力と出力のレスポンスで、安全性属性のリストに対して丸められた責任ある AI スコアを有効にするかどうかを指定します。安全性属性のカテゴリ: "Death, Harm & Tragedy"、"Firearms & Weapons"、"Hate"、"Health"、"Illicit Drugs"、"Politics"、"Porn"、"Religion & Belief"、"Toxic"、"Violence"、"Vulgarity"、"War & Conflict"。デフォルト値: false。
   • MIME_TYPE: 文字列。省略可。画像のコンテンツの MIME タイプ。使用可能な値:
     • image/jpeg
     • image/gif
     • image/png
     • image/webp
     • image/bmp
     • image/tiff
     • image/vnd.microsoft.icon
   • COMPRESSION_QUALITY: 整数。省略可。JPEG 出力ファイルにのみ適用されます。JPEG ファイル形式で生成された画像に対してモデルが保持する詳細レベル。値: 0～100。値が大きいほど圧縮率が高くなります。デフォルト: 75。
   • PERSON_SETTING: 文字列。省略可。モデルで許可される人物や顔の生成の種類を制御する安全性設定。使用可能な値:
     • allow_adult（デフォルト）: 有名人の生成を除き、成人のみの生成を許可します。どの設定でも、有名人の生成は許可されません。
     • dont_allow: 生成された画像に人物や顔が含まれないようにします。
   • SAFETY_SETTING: 文字列。省略可。生成される画像の安全フィルタのしきい値を制御する設定。使用可能な値:
     • block_low_and_above: 最も高い安全性のしきい値。これにより、フィルタされる生成画像が最も多くなります。以前の値: block_most。
     • block_medium_and_above（デフォルト）: 有害となる可能性のあるコンテンツと安全なコンテンツのフィルタをバランスよく行う中程度の安全性のしきい値です。以前の値: block_some。
     • block_only_high: 安全フィルタによってブロックされるリクエストの数を減らす安全性のしきい値。この設定により、Imagen によって生成される不適切なコンテンツが増加する可能性があります。以前の値: block_few。
   • SEED_NUMBER: 整数。省略可。出力画像を確定するために指定する非負整数。同じシード番号を指定すると、常に同じ出力画像が得られます。使用しているモデルが電子透かしをサポートしている場合、このフィールドを使用するには "addWatermark": false を設定する必要があります。指定できる整数値: 1～2147483647。
   • OUTPUT_STORAGE_URI: 文字列。省略可。出力画像を保存する Cloud Storage バケット。指定しない場合、Base64 エンコードされた画像バイトがレスポンスで返されます。値のサンプル: gs://image-bucket/output/。

   HTTP メソッドと URL:

   POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_VERSION:predict

   リクエストの本文（JSON）:

   {
     "instances": [
       {
         "prompt": "TEXT_PROMPT"
       }
     ],
     "parameters": {
       "sampleCount": 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/MODEL_VERSION: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/MODEL_VERSION: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"
       }
     ]
   }

   プロンプトの機能強化をサポートするモデルを使用する場合、レスポンスには、生成に使用された強化されたプロンプトを含む追加の prompt フィールドが含まれます。

   {
     "predictions": [
       {
         "mimeType": "MIME_TYPE",
         "prompt": "ENHANCED_PROMPT_1",
         "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES_1"
       },
       {
         "mimeType": "MIME_TYPE",
         "prompt": "ENHANCED_PROMPT_2",
         "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES_2"
       }
     ]
   }
   

   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
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   • Gemini の新機能: カスタム Gem と Imagen 3 による画像生成の改善
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