Menetapkan bahasa perintah teks

Coba pembuatan gambar (Vertex AI Studio)

Coba Imagen di Colab

Halaman ini menjelaskan cara menetapkan parameter Imagen opsional di Vertex AI untuk menentukan bahasa perintah yang Anda gunakan. Jika Anda tidak menentukan bahasa, Imagen akan otomatis mendeteksi bahasa tersebut.

gambar buku yang dibuat dari perintah dalam bahasa Hindi
Image generated from prompt: ऊपर से देखा गया किताबों का ढेर। सबसे ऊपरी पुस्तक में एक पक्षी का जलरंग चित्रण है। किताब पर VERTEX AI मोटे अक्षरों में लिखा हुआ है 1

1 A pile of books seen from above. The topmost book contains a watercolor illustration of a bird. VERTEX AI is written in bold letters on the book.
gambar seorang wanita dari perintah dalam bahasa Korea
Image generated from prompt: 어두운 노란색과 청록색으로 이루어진 밝은 색의 옷을입고 귀걸이를 끼고있는 여자 포스트 모던 패션 사진 2

2 Woman wearing bright colors, in the style of dark yellow and dark cyan, wearing earrings, postmodern fashion photography.

Menetapkan bahasa perintah teks

Nilai input berikut didukung untuk bahasa perintah teks:

  • China (sederhana) (zh/zh-CN)
  • China (tradisional) (zh-TW)
  • Inggris (en, nilai default)
  • Prancis (fr)
  • Jerman (de)
  • Hindi (hi)
  • Jepang (ja)
  • Korea (ko)
  • Portugis (pt)

  • Spanyol (es)

Konsol

Jika perintah Anda menggunakan salah satu bahasa yang didukung, Imagen akan mendeteksi dan menerjemahkan teks Anda serta menampilkan gambar yang dihasilkan atau diedit.

Jika perintah Anda menggunakan bahasa yang tidak didukung, Imagen akan menggunakan teks verbatim untuk permintaan tersebut. Hal ini dapat menyebabkan output yang tidak diharapkan.

REST

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Imagen API, lihat bagian berikut:

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: ID proyek Anda Google Cloud .
  • TEXT_PROMPT: Perintah teks yang memandu gambar yang dihasilkan model. Kolom ini wajib diisi untuk pembuatan dan pengeditan.
  • PROMPT_LANGUAGE: string. Opsional. Kode bahasa yang sesuai dengan bahasa perintah teks Anda. Dalam contoh ini, kode tersebut adalah hi. Nilai yang tersedia:
    • auto - Deteksi otomatis. Jika Imagen mendeteksi bahasa yang didukung , perintah (dan secara opsional, perintah negatif) akan diterjemahkan ke bahasa Inggris. Jika bahasa yang terdeteksi tidak didukung, Imagen akan menggunakan teks input verbatim, yang mungkin menghasilkan output yang tidak diharapkan. Tidak ada kode error yang ditampilkan.
    • en - Bahasa Inggris (nilai default jika tidak diisi)
    • es - Bahasa Spanyol
    • hi - Bahasa Hindi
    • ja - Bahasa Jepang
    • ko - Bahasa Korea
    • pt - Bahasa Portugis
    • zh-TW - Bahasa China (tradisional)
    • zh atau zh-CN - Bahasa China (sederhana)

Metode HTTP dan URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagegeneration@005:predict

Meminta isi JSON: 

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "सूर्यास्त के समय एक समुद्र तट। उड़ते पक्षी, हवा में लहराते नारियल के पेड़। लोग समुद्र तट पर सैर का आनंद ले रहे हैं।"
    }
  ],
  "parameters": {
    "language": "PROMPT_LANGUAGE"
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagegeneration@005:predict"

PowerShell

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

$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://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagegeneration@005:predict" | Select-Object -Expand Content
Contoh respons berikut adalah untuk permintaan dengan "sampleCount": 2. Respons ini menampilkan dua objek prediksi, dengan byte gambar yang dihasilkan berenkode base64. 
{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

Langkah berikutnya