Vertex AI で画像の生成と編集を行う

API リファレンスの概要: 画像の生成と編集のための API オプションの概要については、imagegeneration モデル API リファレンスをご覧ください。

Vertex AI の Gemini と Imagen は、Google の最先端の画像生成 AI 機能をアプリケーション デベロッパーに提供します。Vertex AI の Gemini と Imagen を使用すると、アプリケーション デベロッパーは、AI 生成ツールを用いてユーザーの想像力を高品質のビジュアル アセットに変換する次世代の AI プロダクトを数秒で構築できます。

画像生成を試す（Vertex AI Studio）

Colab で Imagen を試す

Gemini と Imagen を使用すると、次のことができます。

• テキスト プロンプトのみを使用して新しい画像を生成する（テキストから画像の AI 生成）。
• 自分で定義したマスク領域を使用して、アップロードまたは生成された画像を編集または拡張する。
• 既存の画像、生成画像、編集された画像をアップスケールする。

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前の画像のプロンプト

これらの画像は、一般的な Imagen 3 画像生成モデル（imagen-3.0-generate-002）と次のプロンプトを使用して生成されます。

1. 粘土アニメーションのシーン。高齢女性を中程度のワイドショットで撮影。女性は流れるような衣装を着ています。緑豊かな庭に立って、オレンジ色のじょうろで植物に水をあげています
2. 偏光フィルタを使用してデジタル一眼レフカメラのスタイルで撮影。トルコのカッパドキアのユニークなフォーメーションの岩の上に浮かぶ 2 つの熱気球の写真。風船の色と模様が、下にある風景の土色と美しくコントラストしています。このショットは、そのような体験を楽しむ冒険心を捉えています。
3. 花のつるで覆われた風化した木製のメカロボットが、背の高い野花の咲く野原に静かに立っています。その伸ばした手に小さな青い鳥が止まっています。温かみのある色と柔らかな線のデジタル アニメーション。滝のある大きな崖が後ろにそびえ立っています。
4. 粘土でできた鳥のフィギュアを片方に持ち、もう片方でモデリング ツールを使って彫刻している人の手。彫刻家のスカーフが見えます。手には粘土の粉が付いています。質感と職人技を強調したマクロデジタル一眼レフ画像。
5. テーブルの上に置かれた古い青いガラスの花瓶に、色とりどりの大きな花束が飾られています。前面には、バラ、ユリ、デイジー、蘭、果物、ベリー、緑の葉などのさまざまな花に囲まれた美しい牡丹の花が 1 つあります。背景はダークグレーです。オランダ黄金時代のスタイルの油絵。
6. 草地の丘の上で夕焼けを見つめる少年と父親を描いた漫画本の一コマ。少年の口から出ている吹き出しに「太陽はまた昇る」と書かれています。1990 年代後半の落ち着いた色彩スタイル

クイックスタート: Imagen を使用してテキスト プロンプ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、画像を生成する簡略化されたケースを示していますが、追加のパラメータを使用して、生成された画像をニーズに合わせて調整することもできます。

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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.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

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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Enable the API

1. 環境の認証を設定します。

   このページのサンプルをどのように使うかに応じて、タブを選択してください。

   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。

   1. Google Cloud CLI をインストールします。

   2. 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。

   3. ローカルシェルを使用している場合は、ユーザー アカウントのローカル認証情報を作成します。

      gcloud auth application-default login

      Cloud Shell を使用している場合は、この操作を行う必要はありません。

      認証エラーが返され、外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、 フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインしていることを確認します。

   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。

2. 次のサンプルを使用して画像を生成します。

   Python

   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

   1. 環境変数を設定します。

      export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT # Replace with your Google Cloud project
      export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1 # Replace with the appropriate location for your project
                  

   2. 以下のコマンドを実行します。

      curl -X POST \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
      -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
      "https://${GOOGLE_CLOUD_LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/locations/${GOOGLE_CLOUD_LOCATION}/publishers/google/models/imagen-4.0-generate-preview-05-20:predict" -d \
      $'{
        "instances": [
          {
            "prompt": "a cat reading a book"
          }
        ],
        "parameters": {
          "sampleCount": 1
        }
      }'
                  

      モデルは base64 画像バイト オブジェクトを返します。

   詳細については、Imagen の Generate images API をご覧ください。

Vertex AI で Gemini または Imagen を使用する場合

Gemini の組み込みの画像生成機能を使用するだけでなく、Google の特別な画像生成モデルである Imagen にもアクセスできます。

属性	Gemini の画像	Imagen 4
強み	デフォルトの推奨事項。 比類のない柔軟性、コンテキストの理解、マスクなしの編集。マルチターンの話して編集を独自に実行できます。	最高品質 / レイテンシ
可用性	一般提供	一般提供
レイテンシ	比較的長い。高度な機能にはより多くの計算が必要です。	低。ほぼリアルタイムのパフォーマンス向けに最適化。
費用	トークンベースの料金。	特殊なタスクに費用対効果が高い。
推奨されるタスク	テキストと画像をシームレスにブレンドする、インターリーブされたテキストと画像の生成。 複数の画像のクリエイティブ要素を 1 つのプロンプトで組み合わせる。 画像に非常に具体的な編集を加えたり、言語コマンドで個々の要素を変更したり、画像を繰り返し操作する。 元の被写体の形やディテールを保持しながら、ある画像の特定のデザインやテクスチャを別の画像に適用する。	画質、フォトリアリズム、芸術的なディテール、特定のスタイル（印象派やアニメなど）を最優先する。 ブランディングやスタイルを注入したり、ロゴや商品のデザインを生成する。 高度なスペルやタイポグラフィを生成する。

画像生成の出発点として Gemini をおすすめします。高度なユースケースや、最高の画質が必要な場合は、Imagen 4 Ultra を選択します。

モデル バージョン

使用できる画像生成モデルは複数あります。詳細については、Gemini モデルまたは Imagen モデルをご覧ください。

その他の例を試す

詳細については、選択した環境で次のノートブックを実行してください。

• 「Vertex AI での Gemini 3 Pro 画像生成」:

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

• 「Vertex AI での Gemini 2.5 Flash 画像生成」:

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

• Imagen 4 画像生成:

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

• 「Imagen 3 画像編集」:

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

Imagen を使用した Jupyter ノートブックのチュートリアルの一覧については、Vertex AI の生成 AI に関する Cookbook をご覧ください。

次のステップ

次のリンクを使用して、機能のドキュメントをご覧ください。

プロンプト ガイド

画像を生成するための効果的なプロンプトの作成方法をご確認ください。

入門: 画像を生成する

Vertex AI で Imagen を使用して画像を生成する方法を学習します。

リファレンス: 画像を生成する

Imagen の画像生成リクエストを送信する際のオプション フィールドと必須フィールドについて学びます。

画像クレジット: Vertex AI で Imagen を使用して生成されたすべての画像。