Cómo establecer la resolución de salida

Imagen en Vertex AI te permite establecer la resolución de salida de las imágenes generadas cuando usas los siguientes modelos de Imagen 4:

* {Console}

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Vertex AI > Vertex AI Studio .

    Ir a Vertex AI Studio

  2. Haz clic en Generar contenido multimedia.

  3. Haz clic en Imagen.

  4. En la lista Tarea, selecciona Texto a imagen.

  5. En la lista Modelo, selecciona el modelo de Imagen que se usará.

  6. En el cuadro Instrucción, ingresa una instrucción que describa cómo editar la imagen.

  7. Haz clic en chevron_forward Parámetros y, luego, ajusta las siguientes opciones:

    • Relación de aspecto: Elige una relación de aspecto de las opciones disponibles.
    • Cantidad de resultados: Ajusta el control deslizante para seleccionar de 1 a 4 imágenes generadas.
    • Resolución de salida: Elige una resolución de salida de las opciones disponibles.

  8. Haz clic en Ejecutar.

REST

Para obtener más información sobre la API de Imagen, consulta lo siguiente:

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • REGION: Es la región en la que se encuentra tu proyecto. Para obtener más información sobre las regiones admitidas, consulta IA generativa en ubicaciones de Vertex AI.
  • TEXT_PROMPT: Es la instrucción de texto que se usará para generar imágenes.
  • PROJECT_ID: Es el ID de tu Google Cloud proyecto.
  • MODEL_VERSION: Es la versión del modelo de Imagen que se usará. Los siguientes son valores aceptados cuando se usa sampleImageSize:
    • imagen-4.0-generate-001
    • imagen-4.0-ultra-generate-001
  • IMAGE_RESOLUTION: Es la resolución de la imagen de salida. Se aceptan los siguientes valores:
    • "1K"
    • "2K"

    El parámetro de configuración predeterminado es "1K".

  • IMAGE_COUNT: Es la cantidad de imágenes que se generarán. El rango de valores aceptado es de 1 a 4.

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
La solicitud muestra objetos de imagen. En este ejemplo, se muestran dos objetos de imagen, con dos objetos de predicción como imágenes codificadas en base64. 
{
  "predictions": [
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    },
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    }
  ]
}