O Imagen na Vertex AI permite-lhe definir a resolução de saída das imagens geradas quando usa os seguintes modelos do Imagen 4:
imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
Consola
Na Google Cloud consola, aceda à página Vertex AI > Vertex AI Studio .
Clique em Gerar conteúdo multimédia.
Clique em Imagem.
Na lista Tarefa, selecione Texto para imagem.
Na lista Modelo, selecione o modelo do Imagen a usar.
Na caixa Comando, introduza um comando que descreva como editar a imagem.
Clique em chevron_forward Parâmetros e, de seguida, ajuste as seguintes opções:
- Formato: escolha um formato nas opções disponíveis.
- Número de resultados: ajuste o controlo de deslize para selecionar 1 a 4 imagens geradas.
- Resolução de saída: escolha uma resolução de saída entre as opções disponíveis.
Clique em Executar.
REST
Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:
-
REGION: a região onde o seu projeto está localizado. Para mais informações sobre as regiões suportadas, consulte o artigo Localizações da IA generativa no Vertex AI. -
TEXT_PROMPT: o comando de texto a usar para gerar imagens. -
PROJECT_ID: o ID do seu projeto Google Cloud . -
MODEL_VERSION: A versão do modelo Imagen a usar. Seguem-se os valores aceites quando usasampleImageSize:imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
-
IMAGE_RESOLUTION: a resolução da imagem de saída. São aceites:"1K""2K"
A predefinição é
"1K". -
IMAGE_COUNT: o número de imagens a gerar. O intervalo de valores aceites é1a4.
Método HTTP e URL:
POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/MODEL_VERSION:predict
Corpo JSON do pedido:
{
"instances": [
{
"prompt": "TEXT_PROMPT"
}
],
"parameters": {
"sampleImageSize": "IMAGE_RESOLUTION",
"sampleCount": IMAGE_COUNT
}
}
Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:
curl
Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json,
e execute o seguinte 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
Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json,
e execute o seguinte 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"
}
]
}