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Betreff anpassen

Achtung:In der folgenden Tabelle werden Endpunkte für die Bildgenerierung beschrieben, die eingestellt wurden, sowie die jeweiligen Ersatzendpunkte. Wir empfehlen, Ihre Modellendpunkte vor dem 30. Juni 2026 zu aktualisieren, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden.

Eingestellte Endpunkte	Empfohlene Endpunktmigration
`imagegeneration@002`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagegeneration@003`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagegeneration@004`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagegeneration@005`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagegeneration@006`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagetext@001`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-3.0-capability-001`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-3.0-capability-002`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-3.0-fast-generate-001`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-3.0-generate-001`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-3.0-generate-002`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-4.0-fast-generate-001`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-4.0-generate-001`	`gemini-2.5-flash-image`
`imagen-4.0-ultra-generate-001`	`gemini-2.5-flash-image`

Mit der Anpassung von Imagen 3 können Sie neue Bilder aus einem Text-Prompt und einem von Ihnen bereitgestellten Referenzbild generieren. Das von Ihnen bereitgestellte Referenzbild hilft beim Generieren neuer Bilder.

Die folgenden Modelle unterstützen die Anpassung von Motiven:

imagen-3.0-capability-001

Anwendungsfälle

Die Imagen 3-Anpassung bietet die Möglichkeit, Prompts in offenem Stil zu verwenden. Das kann den Eindruck erwecken, dass das Modell mehr kann, als es trainiert wurde. In den folgenden Abschnitten werden die vorgesehenen Anwendungsfälle für die Imagen 3-Anpassung sowie unvollständige Beispiele für nicht vorgesehene Anwendungsfälle beschrieben.

Wir empfehlen, Imagen 3-Anpassung für die vorgesehenen Anwendungsfälle zu verwenden, da wir das Modell für diese Anwendungsfälle trainiert haben und gute Ergebnisse erwarten. Umgekehrt können Sie das Modell zwar dazu bringen, Dinge außerhalb der vorgesehenen Anwendungsfälle zu tun, aber wir erwarten keine guten Ergebnisse.

Vorgesehene Anwendungsfälle

Die folgenden Anwendungsfälle sind für die Anpassung von Imagen 3-Anpassungsthemen vorgesehen:

Foto einer Person stilisieren
Ein Foto einer Person stilisieren und die Gesichtsausdrücke der Person beibehalten
(Geringer Erfolg) Platzieren Sie ein Produkt wie ein Sofa oder einen Keks in verschiedenen Szenen mit unterschiedlichen Produktwinkeln.
Varianten eines Produkts generieren, bei denen keine genauen Details beibehalten werden
Ein Foto einer Person stilisieren, ohne den Gesichtsausdruck zu verändern

Beispiele für unbeabsichtigte Anwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie eine unvollständige Liste von Anwendungsfällen, für die Imagen 3 Customization nicht trainiert wurde und für die schlechte Ergebnisse erzielt werden:

Zwei oder mehr Personen in verschiedenen Szenen platzieren und dabei ihre Identitäten beibehalten
Platzieren Sie zwei oder mehr Personen in verschiedenen Szenen und behalten Sie dabei ihre Identitäten bei. Geben Sie den Stil des Ausgabebilds an, indem Sie ein Beispielbild als Eingabe für den Stil verwenden.
Ein Foto von zwei oder mehr Personen stilisieren, ohne ihre Identitäten zu verändern
Haustier in verschiedenen Szenen platzieren und dabei seine Identität beibehalten
Foto eines Haustiers stilisieren und in eine Zeichnung verwandeln
Ein Foto eines Haustiers stilisieren und in eine Zeichnung umwandeln, wobei der Stil des Bildes (z. B. Aquarell) beibehalten oder angegeben wird
Ein Haustier und eine Person in eine andere Szene einfügen, wobei die Identitäten beider erhalten bleiben.
Ein Foto eines Haustiers und einer oder mehrerer Personen in eine Zeichnung umwandeln
Zwei Produkte in verschiedenen Szenen mit unterschiedlichen Produktwinkeln platzieren
Platzieren Sie ein Produkt, z. B. einen Keks oder ein Sofa, in verschiedenen Szenen mit unterschiedlichen Produktwinkeln und einem bestimmten Bildstil (z. B. fotorealistisch mit bestimmten Farben, Beleuchtungsstilen oder Animationen).
Ein Produkt in eine andere Szene einfügen und dabei die spezifische Komposition der Szene beibehalten, wie sie durch ein Kontrollbild vorgegeben wird
Zwei Produkte in verschiedenen Szenen mit unterschiedlichen Produktwinkeln platzieren, wobei ein bestimmtes Bild als Eingabe verwendet wird (z. B. fotorealistisch mit bestimmten Farben, Beleuchtungsstilen oder Animationen)
Zwei Produkte in verschiedenen Szenen platzieren, wobei die spezifische Komposition der Szene gemäß einem Kontrollbild beibehalten wird

Beispiele für die Anpassung von Betreffzeilen

In den folgenden Abschnitten werden unterstützte Fälle für die Anpassung von Motiven mit Imagen 3 beschrieben:

Personalisierung

Beispieleingabe	Beispielausgabe
Referenzbild¹: Text-Prompt: Bild generieren zum Thema `woman with long hair[1]`, das dieser Beschreibung entspricht: ein Porträt einer `woman with long hair[1]` im 3D-Cartoon-Stil mit verschwommenem Hintergrund. Eine niedliche und liebenswerte Figur, lächelndes Gesicht, die in die Kamera schaut, Pastellfarben, hohe Qualität, 4K, Meisterwerk, superdetailliert, Hautstruktur, Texture Mapping, weiche Schatten, weiche realistische Beleuchtung, lebendige Farben.

Beispieleingabe

Beispielausgabe

Referenzbild¹:
Text-Prompt:
Bild generieren zum Thema woman with long hair[1], das dieser Beschreibung entspricht: ein Porträt einer woman with long hair[1] im 3D-Cartoon-Stil mit verschwommenem Hintergrund. Eine niedliche und liebenswerte Figur, lächelndes Gesicht, die in die Kamera schaut, Pastellfarben, hohe Qualität, 4K, Meisterwerk, superdetailliert, Hautstruktur, Texture Mapping, weiche Schatten, weiche realistische Beleuchtung, lebendige Farben.

¹ Referenz-Eingabebild, das mit Imagen 3 aus dem Prompt Porträt einer Frau in Paris. Sie trägt eine schwarze Hose und ein weißes Hemd. generiert wurde.

Produktanpassung

Beispieleingabe	Beispielausgabe
Referenzbild²: Text-Prompt: Generiere ein Bild von `perfume bottle [1]`, aber in Cyan

² Referenz-Eingabebild, das mit Imagen 3 über den Prompt Produktstilbild einer Parfümflasche vor einem schwarzen Hintergrund generiert wurde.

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REST

Wenn Sie die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwenden möchten, verwenden Sie die Anmeldedaten, die Sie der gcloud CLI bereitstellen.
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter Für die Verwendung von REST authentifizieren.

Betreff anpassen

Wenn Sie Imagen 3 Customization verwenden, können Sie Referenzbilder von Motivtypen bereitstellen. Konkret unterstützt Few-Shot-Prompting mit Imagen 3 Customization die folgenden Motive: Produkt, Person und Haustier. Das ausgewählte Thema wirkt sich darauf aus, wie Sie Ihren Generierungsantrag formulieren.

Der Prompt, den Sie für die Imagen 3-Anpassung verwenden, kann sich auf die Qualität der KI-generierten Bilder auswirken. In den folgenden Abschnitten werden empfohlene Prompt-Vorlagen und Beispiele zum Senden von Anpassungsanfragen beschrieben.

Personalisierung

In der folgenden Tabelle werden Prompt-Vorlagen beschrieben, die wir als Ausgangspunkt für das Schreiben von Prompts zur Personalisierung empfehlen:

Anwendungsfall	Referenzbilder	Prompt-Vorlage	Beispiel
Stilisierung von Personenbildern mit Face Mesh-Eingabe	Bild der Hauptperson (1) Facemesh-Kontrollbild (1)	Generiere ein Bild von `SUBJECT_DESCRIPTION [1]` mit dem `facemesh from the control image [2]`. ${PROMPT}	Generiere ein Bild von `the person [1]` mit dem `facemesh from the control image [2]`. Die Person sollte mit einem neutralen Gesichtsausdruck geradeaus blicken. Der Hintergrund sollte ...
Stilisierung von Personenbildern ohne Eingabe von Gesichts-Mesh	Motivbild (1–4)	Erstelle ein Bild zum Thema `SUBJECT_DESCRIPTION [1]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `SUBJECT_DESCRIPTION [1]` ${PROMPT}	Erstelle ein Bild von `a woman with short hair[1]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `a woman with short hair[1]` im 3D-Cartoon-Stil mit verschwommenem Hintergrund. A cute and lovely character, smile face, looking at the camera, pastel color tone, high quality, 4k, masterpiece, super details, skin texture, texture mapping, soft shadows, soft realistic lighting, vibrant colors
Stilisierung von Personenbildern ohne Eingabe von Gesichts-Mesh	Motivbild (1–4)	Erstelle ein `STYLE_DESCRIPTION [2]`-Bild zum Thema `SUBJECT_DESCRIPTION [1]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `SUBJECT_DESCRIPTION [1]` im STYLE_PROMPT-Stil.	Erstelle ein `3d-cartoon style [2]`-Bild zum Thema `a woman with short hair [1]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `a woman with short hair [1]` im 3D-Cartoon-Stil mit unscharfem Hintergrund. Eine niedliche und liebenswerte Figur mit einem lächelnden Gesicht, die in die Kamera schaut, Pastellfarben, hohe Qualität, 4K, Meisterwerk, superdetailliert, Hautstruktur, Texture Mapping, weiche Schatten, weiche realistische Beleuchtung, leuchtende Farben
Stilisierung von Personenbildern mit Face Mesh-Eingabe	Bild des Motivs (1–3) Facemesh-Kontrollbild (1)	Erstelle ein Bild von `SUBJECT_DESCRIPTION [1]` in der Pose von `CONTROL_IMAGE [2]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `SUBJECT_DESCRIPTION [1]` ${PROMPT}	Erstelle ein Bild von `a woman with short hair [1]` in der Pose von `control image [2]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `a woman with short hair [1]` im 3D-Cartoonstil mit verschwommenem Hintergrund. Ein niedlicher und liebenswerter Charakter mit einem lächelnden Gesicht. See the camera, pastel color tone, high quality, 4k, masterpiece, super details, skin texture, texture mapping, Soft shadows, soft realistic lighting, vibrant colors
Stilisierung von Personenbildern mit Face Mesh-Eingabe	Bild des Motivs (1–3) Facemesh-Kontrollbild (1)	Erstelle ein `STYLE_DESCRIPTION [3]`-Bild von `SUBJECT_DESCRIPTION [1]` in der Pose von `CONTROL_IMAGE [2]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `SUBJECT_DESCRIPTION [1]` ${PROMPT}	Erstelle ein `3d-cartoon style [3]`-Bild von `a woman with short hair [1]` in der Pose von `control image [2]`, das der Beschreibung entspricht: ein Porträt von `a woman with short hair [1]` im 3D-Cartoon-Stil mit unscharfem Hintergrund. Eine niedliche und liebenswerte Figur mit einem lächelnden Gesicht. See the camera, pastel color tone, high quality, 4k, masterpiece, super details, skin texture, texture mapping, Soft shadows, soft realistic lighting, vibrant colors

Wir empfehlen, dass das Gesicht auf Ihrem Referenzbild die folgenden Eigenschaften hat:

Das Motiv ist zentriert und nimmt mindestens die Hälfte des gesamten Bildes ein.
In der Frontalansicht in alle Richtungen gedreht (Rollen, Neigen und Gieren)
Nicht durch Gegenstände wie Sonnenbrillen oder Masken verdeckt ist

Verwenden Sie die folgenden Beispiele, um eine Anpassungsanfrage mit Personenreferenzbildern zu senden, die als Vorlage für die Bildgenerierung dienen. Sie können diese Art von Anfrage mit oder ohne Kontrollbild für das Gesichts-Mesh senden, um die Bildgenerierung weiter zu steuern.

REST

Weitere Informationen zur Imagen API finden Sie hier:

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie einen Kontrollbereich für das Gesichtsnetz angeben, um die Generierung zu steuern. Sie können das Kontrollreferenzobjekt ("referenceType": "REFERENCE_TYPE_CONTROL") aber auch weglassen. Imagen erkennt dann automatisch einen Kontrollbereich für das Gesichtsnetz.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
LOCATION: Die Region Ihres Projekts. Beispiel: us-central1, europe-west2 oder asia-northeast3. Eine Liste der verfügbaren Regionen finden Sie unter Generative AI an Vertex AI-Standorten. Wenn ein regionaler API-Endpunkt verwendet wird, bestimmt die Region aus der URL des Endpunkts, wo die Anfrage verarbeitet wird. Dieser LOCATION im Ressourcenpfad wird ignoriert, wenn er im Konflikt steht.
TEXT_PROMPT ist der Text-Prompt, der bestimmt, welche Bilder das Modell generiert. Wenn Sie die Imagen 3-Anpassung verwenden möchten, geben Sie die referenceId des Referenzbilds oder der Referenzbilder, die Sie bereitstellen, im Format [$referenceId] an. Beispiel:
- Der folgende Text-Prompt ist für eine Anfrage mit zwei Referenzbildern mit "referenceId": 1. Beide Bilder haben eine optionale Beschreibung von "subjectDescription": "man with short hair". Außerdem wird ein Kontrollbild für das Gesichts-Mesh mit "referenceId": 2 angegeben: Erstelle ein Bild von einem man with short hair [1] in der Pose des Kontrollbilds [2],man with short hair [1]�
"referenceId": Die ID des Referenzbilds oder die ID einer Reihe von Referenzbildern, die demselben Motiv oder Stil entsprechen. In diesem Beispiel zeigen die beiden Referenzbilder dieselbe Person. Sie haben also denselben referenceId (1). Das Kontrollbild mit dem Gesichts-Mesh hat einen anderen referenceId (2). Das KI-generierte Bild folgt der Gesichtsstruktur des Gesichts-Mesh, das aus dem Referenzbild extrahiert wurde, und verbessert das Erscheinungsbild des Gesichts. Es wird nur ein Gesichtsgitternetz-Steuerelement unterstützt.
BASE64_REFERENCE_IMAGE: Ein Referenzbild, das als Grundlage für die Bildgenerierung dient. Das Bild muss als base64-codierter Bytestring angegeben werden.

SUBJECT_DESCRIPTION: Optional. Eine Textbeschreibung des Referenzbilds, die Sie dann im Feld prompt verwenden können. Beispiel:

      "prompt": "a full-body portrait of a man with short hair [1] with hatch-cross
      drawing",
      [...],
      "subjectDescription": "man with short hair"

IMAGE_COUNT ist die Anzahl der generierten Bilder. Zulässige Ganzzahlwerte: 1–4. Standardwert: 4

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict

JSON-Text der Anfrage:

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      "referenceImages": [

        {
          "referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
          "referenceId": 1,
          "referenceImage": {
            "bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
          },
          "subjectImageConfig": {
            "subjectDescription": "SUBJECT_DESCRIPTION",
            "subjectType": "SUBJECT_TYPE_PERSON"
          }
        },
        {
          "referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
          "referenceId": 1,
          "referenceImage": {
            "bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
          },
          "subjectImageConfig": {
            "subjectDescription": "SUBJECT_DESCRIPTION",
            "subjectType": "SUBJECT_TYPE_PERSON"
          }
        },
        {
          "referenceType": "REFERENCE_TYPE_CONTROL",
          "referenceId": 2,
          "referenceImage": {
            "bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
          },
          "controlImageConfig": {
            "controlType": "CONTROL_TYPE_FACE_MESH",
            "enableControlImageComputation": true
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "parameters": {
    "sampleCount": IMAGE_COUNT
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch in der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict" | Select-Object -Expand Content

Die folgende Beispielantwort bezieht sich auf eine Anfrage mit "sampleCount": 2. Die Antwort gibt zwei Vorhersageobjekte zurück, wobei die generierten Bildbyte base64-codiert sind.

{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

Produktanpassung

In der folgenden Tabelle werden Prompt-Vorlagen beschrieben, die wir als Ausgangspunkt für das Schreiben von Prompts zur Produktanpassung empfehlen:

Referenzbilder	Prompt-Vorlage	Beispiel
Bild des Motivs (1–4)	Erstelle ein Bild zum Thema `SUBJECT_DESCRIPTION [1]`, das der folgenden Beschreibung entspricht: ${PROMPT}	Erstelle ein Bild zum Thema `Luxe Elixir hair oil, golden liquid in glass bottle [1]`, das der folgenden Beschreibung entspricht: Eine Nahaufnahme im High-Key-Stil von der Hand einer Frau, die `Luxe Elixir hair oil, golden liquid in glass bottle [1]` vor einem rein weißen Hintergrund hält. Die Hand der Frau ist gut beleuchtet und die Flasche ist scharf fokussiert. Die geringe Tiefenschärfe lässt den Hintergrund verschwimmen und betont das Produkt. Die Beleuchtung ist weich und diffus und erzeugt einen subtilen Schein um die Flasche und die Hand. Die Gesamtkomposition ist schlicht und elegant und unterstreicht die luxuriöse Ausstrahlung des Produkts.
Bild des Motivs (1–4)	Generiere ein Bild von einem `SUBJECT_DESCRIPTION`, aber ${PROMPT}	Generiere ein Bild von einem `Seiko watch [1]`, aber in Blau.

Verwenden Sie die folgenden Beispiele, um eine Anpassungsanfrage mit Produktreferenzbildern zu senden, die zur Steuerung der Bildgenerierung verwendet werden.

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI > Vertex AI Studio auf.
Zu Vertex AI Studio
Wählen Sie im Bereich Parameter im Abschnitt Modell die Option Imagen 3 aus, falls sie noch nicht ausgewählt ist.
Optional. Wählen Sie ein Seitenverhältnis aus, das nicht 1:1 (Standard) ist.
Optional. Ändern Sie die Anzahl der Ergebnisse.
Optional. Geben Sie einen negativen Prompt an, um dem Modell mitzuteilen, was es nicht generieren soll.
Optional. Ändern Sie die gewünschten erweiterten Optionen.
Klicken Sie im Feld Text-Prompt (Prompt hier eingeben) auf Referenz hinzufügen.
1. Wählen Sie im Bereich Referenz hinzufügen den Referenztyp aus: Subject - product.
2. Klicken Sie im Bereich Referenzbilder auf Hochladen.
3. Wählen Sie ein lokal gespeichertes Bild aus und klicken Sie auf Öffnen.
4. Optional. Geben Sie eine Beschreibung für das Referenzbild an.
5. Klicken Sie auf Fertig.
6. Optional. Wenn Sie weitere Referenzbilder hinzufügen möchten, klicken Sie auf Bild hinzufügen und laden Sie ein weiteres Bild hoch.
7. Wenn Sie alle Referenzbilder hinzugefügt haben, klicken Sie auf Referenz hinzufügen.
  Alle Referenzbilder, die Sie in diesem Bereich hinzufügen, haben dieselbe Referenznummer. Verwenden Sie diese Referenznummer, wenn Sie den Text-Prompt hinzufügen.
Geben Sie im Feld Text-Prompt (Prompt hier eingeben…) einen Text-Prompt ein, der die Referenznummer oder -nummern für die Referenzbilder enthält. Beispiel:
1. hellweißer Raum, die product [1] auf einem Glastisch
2. animal [1] auf einem weiten, offenen Feld mit einem Wald in der Ferne
3. Ein Schwarz-Weiß-Porträt von person [1] auf einer Straße in film noir style [2]

REST

Weitere Informationen zu imagen-3.0-capability-001-Modellanfragen finden Sie in der API-Referenz des imagen-3.0-capability-001-Modells.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
LOCATION: Die Region Ihres Projekts. Beispiel: us-central1, europe-west2 oder asia-northeast3. Eine Liste der verfügbaren Regionen finden Sie unter Generative AI an Vertex AI-Standorten. Wenn ein regionaler API-Endpunkt verwendet wird, bestimmt die Region aus der URL des Endpunkts, wo die Anfrage verarbeitet wird. Dieser LOCATION im Ressourcenpfad wird ignoriert, wenn er im Konflikt steht.
TEXT_PROMPT ist der Text-Prompt, der bestimmt, welche Bilder das Modell generiert. Wenn Sie die Imagen 3-Anpassung verwenden möchten, geben Sie die referenceId des Referenzbilds oder der Referenzbilder, die Sie bereitstellen, im Format [$referenceId] an. Beispiel:
- Erstelle ein Bild zum Thema Luxe Elixir hair oil, golden liquid in glass bottle [1], das der folgenden Beschreibung entspricht: Eine Nahaufnahme im High-Key-Stil einer Frauenhand, die Luxe Elixir hair oil, golden liquid in glass bottle [1] vor einem rein weißen Hintergrund hält. Die Hand der Frau ist gut beleuchtet und die Flasche ist scharf fokussiert. Die geringe Tiefenschärfe lässt den Hintergrund verschwimmen und betont das Produkt.
"referenceId": Die ID des Referenzbilds oder die ID einer Reihe von Referenzbildern, die demselben Motiv oder Stil entsprechen. In diesem Beispiel sind die beiden Referenzbilder vom selben Produkt. Sie haben also dieselbe referenceId (1).
BASE64_REFERENCE_IMAGE: Ein Referenzbild, das als Grundlage für die Bildgenerierung dient. Das Bild muss als base64-codierter Bytestring angegeben werden.

SUBJECT_DESCRIPTION: Optional. Eine Textbeschreibung des Referenzbilds, die Sie dann im Feld prompt verwenden können. Beispiel:

      "prompt": "Luxe Elixir hair oil, golden liquid in glass bottle [1]
       against a pure white background.",
      [...],
      "subjectDescription": "Luxe Elixir hair oil, golden liquid in glass bottle"

IMAGE_COUNT ist die Anzahl der generierten Bilder. Zulässige Ganzzahlwerte: 1–4. Standardwert: 4

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict

JSON-Text der Anfrage:

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT",
      "referenceImages": [
        {
          "referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
          "referenceId": 1,
          "referenceImage": {
            "bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
          },
          "subjectImageConfig": {
            "subjectType": "SUBJECT_TYPE_PRODUCT",
            "subjectDescription": "SUBJECT_DESCRIPTION"
          }
        },
        {
          "referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
          "referenceId": 1,
          "referenceImage": {
            "bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
          },
          "subjectImageConfig": {
            "subjectType": "SUBJECT_TYPE_PRODUCT",
            "subjectDescription": "SUBJECT_DESCRIPTION"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "parameters": {
    "sampleCount": IMAGE_COUNT
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict" | Select-Object -Expand Content

Die folgende Beispielantwort bezieht sich auf eine Anfrage mit "sampleCount": 2. Die Antwort gibt zwei Vorhersageobjekte zurück, wobei die generierten Bildbyte base64-codiert sind.

{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

Produktnutzung

Informationen zu den Nutzungsstandards und Inhaltsbeschränkungen für Imagen in Vertex AI finden Sie in den Nutzungsrichtlinien.

Modellversionen

Es gibt mehrere Modelle zur Bildgenerierung, die Sie verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Imagen-Modelle.

Nächste Schritte

Artikel zu Imagen und anderen Produkten für generative KI in Vertex AI:

Betreff anpassen Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Anwendungsfälle

Vorgesehene Anwendungsfälle

Beispiele für unbeabsichtigte Anwendungsfälle

Beispiele für die Anpassung von Betreffzeilen

Personalisierung

Produktanpassung

Hinweis

Console

REST

Betreff anpassen

Personalisierung

REST

curl

PowerShell

Produktanpassung

Console

REST

curl

PowerShell

Produktnutzung

Modellversionen

Nächste Schritte

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