Mit Imagen in Vertex AI können Sie die Ausgaberauflösung generierter Bilder festlegen, wenn Sie die folgenden Imagen 4-Modelle verwenden:
imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI > Media Studio auf.
Klicken Sie auf Imagen. Die Seite zur Bildgenerierung von Imagen Media Studio wird angezeigt.
Passen Sie im Bereich Einstellungen die folgenden Optionen an:
Modell: Wählen Sie ein Modell aus den verfügbaren Optionen aus.
Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie unter Imagen-Modelle.
Ausgabeauflösung: Wählen Sie eine Ausgabeauflösung aus den verfügbaren Optionen aus.
Geben Sie im Feld Prompt schreiben Ihren Textprompt ein, der die zu generierenden Bilder beschreibt. Beispiel:
"small boat on water in the morning watercolor illustration".Klicken Sie auf Erstellen.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
-
REGION: Die Region, in der sich Ihr Projekt befindet. Weitere Informationen zu unterstützten Regionen finden Sie unter Generative AI in Vertex AI-Standorten. -
TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der zum Generieren von Bildern verwendet werden soll. -
PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID. -
MODEL_VERSION: Die zu verwendende Imagen-Modellversion. Die folgenden Werte sind zulässig, wenn SiesampleImageSizeverwenden:imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
-
IMAGE_RESOLUTION: Die Auflösung des Ausgabebilds. Folgendes wird akzeptiert:"1K""2K"
Die Standardeinstellung ist
"1K". -
IMAGE_COUNT: Die Anzahl der zu generierenden Bilder. Der zulässige Wertebereich liegt zwischen1und4.
HTTP-Methode und URL:
POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/MODEL_VERSION:predict
JSON-Text der Anfrage:
{
"instances": [
{
"prompt": "TEXT_PROMPT"
}
],
"parameters": {
"sampleImageSize": "IMAGE_RESOLUTION",
"sampleCount": IMAGE_COUNT
}
}
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
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/MODEL_VERSION:predict"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
$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/MODEL_VERSION:predict" | Select-Object -Expand Content
{
"predictions": [
{
"mimeType": "image/png",
"bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
},
{
"bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
"mimeType": "image/png"
}
]
}