Definir resolução de saída

O Imagen na Vertex AI permite definir a resolução de saída das imagens geradas ao usar os seguintes modelos do Imagen 4:

* {Console}

  1. No Google Cloud console, acesse a página Vertex AI > Vertex AI Studio .

    Acessar o Vertex AI Studio

  2. Clique em Gerar mídia.

  3. Clique em Imagem.

  4. Na lista Tarefa, selecione criação de imagens a partir de texto.

  5. Na lista Modelo, selecione o modelo do Imagen a ser usado.

  6. Na caixa Prompt, insira um comando que descreva como editar a imagem.

  7. Clique em chevron_forward Parâmetros e ajuste as seguintes opções:

    • Proporção: escolha uma proporção nas opções disponíveis.
    • Número de resultados: ajuste o controle deslizante para selecionar de 1 a 4 imagens geradas.
    • Resolução de saída: escolha uma resolução de saída nas opções disponíveis.

  8. Clique em Executar.

REST

Para mais informações sobre a API Imagen, consulte:

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:

  • REGION: a região em que o projeto está localizado. Para mais informações sobre as regiões aceitas, consulte IA generativa em locais da Vertex AI.
  • TEXT_PROMPT: o comando de texto a ser usado para gerar imagens.
  • PROJECT_ID: o Google Cloud ID do projeto.
  • MODEL_VERSION: a versão do modelo do Imagen a ser usada. Estes são os valores aceitos ao usar sampleImageSize:
    • imagen-4.0-generate-001
    • imagen-4.0-ultra-generate-001
  • IMAGE_RESOLUTION: a resolução da imagem de saída. Estes são os valores aceitos:
    • "1K"
    • "2K"

    A configuração padrão é "1K".

  • IMAGE_COUNT: O número de imagens a serem geradas. O intervalo de valores aceito é de 1 a 4.

Método HTTP e URL: 

POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/MODEL_VERSION:predict

Corpo JSON da solicitação: 

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "parameters": {
    "sampleImageSize": "IMAGE_RESOLUTION",
    "sampleCount": IMAGE_COUNT
  }
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json, e execute o comando abaixo: 

$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
A solicitação retorna objetos de imagem. Neste exemplo, dois objetos de imagem são retornados, com dois objetos de previsão como imagens codificadas em base64. 
{
  "predictions": [
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    },
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    }
  ]
}