Imagen sur Vertex AI vous permet de définir la résolution de sortie des images générées lorsque vous utilisez les modèles Imagen 4 suivants :
imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
Console
Dans la console Google Cloud , accédez à la page Vertex AI>Media Studio.
Cliquez sur Imagen. La page de génération d'images d'Imagen Media Studio s'affiche.
Dans le panneau Paramètres, ajustez les options suivantes :
Modèle : sélectionnez un modèle parmi les options disponibles.
Pour en savoir plus sur les modèles disponibles, consultez Modèles Imagen.
Résolution de sortie : choisissez une résolution de sortie parmi les options disponibles.
Dans la zone Écrivez votre requête, saisissez votre requête textuelle décrivant les images à générer. Exemple :
"small boat on water in the morning watercolor illustration"Cliquez sur Générer.
REST
Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :
-
REGION: région dans laquelle se trouve votre projet. Pour en savoir plus sur les régions compatibles, consultez Emplacements de l'IA générative sur Vertex AI. -
TEXT_PROMPT: requête textuelle à utiliser pour générer des images. -
PROJECT_ID: ID de votre projet Google Cloud . -
MODEL_VERSION: Version du modèle Imagen à utiliser. Les valeurs suivantes sont acceptées lorsque vous utilisezsampleImageSize:imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
-
IMAGE_RESOLUTION: résolution de l'image de sortie. Les éléments suivants sont acceptés :"1K""2K"
Le paramètre par défaut est
"1K". -
IMAGE_COUNT: nombre d'images à générer. La plage de valeurs acceptée va de1à4.
Méthode HTTP et URL :
POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/MODEL_VERSION:predict
Corps JSON de la requête :
{
"instances": [
{
"prompt": "TEXT_PROMPT"
}
],
"parameters": {
"sampleImageSize": "IMAGE_RESOLUTION",
"sampleCount": IMAGE_COUNT
}
}
Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :
curl
Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :
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
Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :
$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"
}
]
}