Imagen en Vertex AI te permite definir la resolución de salida de las imágenes generadas cuando usas los siguientes modelos de Imagen 4:
imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
Consola
En la Google Cloud consola, ve a la página Vertex AI > Vertex AI Studio .
Haz clic en Generar contenido multimedia.
Haz clic en Imagen.
En la lista Tarea, selecciona Texto a imagen.
En la lista Modelo, selecciona el modelo de Imagen que quieras usar.
En el cuadro Petición, escribe una petición que describa cómo editar la imagen.
Haga clic en chevron_forward Parámetros y, a continuación, ajuste las siguientes opciones:
- Relación de aspecto: elige una de las opciones disponibles.
- Número de resultados: ajusta el control deslizante para seleccionar entre 1 y 4 imágenes generadas.
- Resolución de salida: elige una resolución de salida de entre las opciones disponibles.
Haz clic en Ejecutar.
REST
Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:
-
REGION: la región en la que se encuentra tu proyecto. Para obtener más información sobre las regiones admitidas, consulta Ubicaciones de la IA generativa en Vertex AI. -
TEXT_PROMPT: la petición de texto que se usará para generar imágenes. -
PROJECT_ID: tu ID de proyecto. Google Cloud -
MODEL_VERSION: Versión del modelo de Imagen que se va a usar. Se aceptan los siguientes valores al usarsampleImageSize:imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
-
IMAGE_RESOLUTION: la resolución de la imagen de salida. Se aceptan los siguientes documentos:"1K""2K"
El ajuste predeterminado es
"1K". -
IMAGE_COUNT: el número de imágenes que se van a generar. El intervalo de valores aceptado es de1a4.
Método HTTP y URL:
POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/MODEL_VERSION:predict
Cuerpo JSON de la solicitud:
{
"instances": [
{
"prompt": "TEXT_PROMPT"
}
],
"parameters": {
"sampleImageSize": "IMAGE_RESOLUTION",
"sampleCount": IMAGE_COUNT
}
}
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
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
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
$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"
}
]
}