Com o Imagen na Vertex AI, é possível definir a resolução de saída das imagens geradas ao usar os seguintes modelos do Imagen 4:
imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
Console
No console do Google Cloud , acesse a página Vertex AI > Media Studio.
Clique em Imagen. A página de geração de imagens do Imagen Media Studio é exibida.
No painel Configurações, ajuste as seguintes opções:
Modelo: escolha um modelo entre as opções disponíveis.
Para mais informações sobre os modelos disponíveis, consulte Modelos do Imagen.
Resolução de saída: escolha uma resolução de saída entre as opções disponíveis.
Na caixa Escreva seu comando, insira o comando de texto que descreve as imagens a serem geradas. Por exemplo,
"small boat on water in the morning watercolor illustration".Clique em Gerar.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
-
REGION: a região em que o projeto está localizado. Para mais informações sobre as regiões com suporte, consulte Locais da IA generativa na Vertex AI. -
TEXT_PROMPT: o prompt de texto a ser usado para gerar imagens. -
PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud . -
MODEL_VERSION: A versão do modelo do Imagen a ser usada. Os seguintes valores são aceitos ao usarsampleImageSize:imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001
-
IMAGE_RESOLUTION: a resolução da imagem de saída. Os seguintes itens são aceitos:"1K""2K"
A configuração padrão é
"1K". -
IMAGE_COUNT: o número de imagens a serem geradas. O intervalo de valores aceito é de1a4.
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 abaixo:
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 a seguir:
$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"
}
]
}