Prompt-Rewriter verwenden

Bildgenerierung testen (Vertex AI Studio)

Imagen in einem Colab-Notebook testen Imagen in Vertex AI bietet ein LLM-basiertes Tool zum Neuschreiben von Prompts, auch Prompt-Rewriter genannt. Mit dem Prompt-Rewriter können Sie die Qualität der Ausgabebilder verbessern, indem Sie Ihrem Prompt mehr Details hinzufügen.

Wenn Sie den Prompt-Rewriter deaktivieren, kann sich das auf die Qualität der Bilder und darauf auswirken, wie gut die Ausgabe dem von Ihnen angegebenen Prompt entspricht. Diese Funktion ist standardmäßig für die folgenden Modellversionen aktiviert:

Der neu geschriebene Prompt wird nur dann von der API-Antwort bereitgestellt, wenn der ursprüngliche Prompt weniger als 30 Wörter enthält.

Prompt-Rewriter verwenden

So verwenden Sie den Prompt-Rewriter:

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud console die Seite Vertex AI > Media Studio auf.

    Zu Media Studio

  2. Klicken Sie auf Imagen. Die Seite zur Bildgenerierung von Imagen Media Studio wird angezeigt.

  3. Passen Sie im Bereich Einstellungen die folgenden Optionen an:

    • Modell: Wählen Sie ein Modell aus den verfügbaren Optionen aus.

      Weitere Informationen zu verfügbaren Modellen finden Sie unter Imagen Modelle

    • Anzahl der Ergebnisse: Passen Sie den Schieberegler an oder geben Sie einen Wert zwischen 1 und 4 ein.

    • Geben Sie im Feld Negativer Prompt einen Prompt ein, der beschreibt, was nicht im Bild generiert werden soll.

  4. Klicken Sie im Feld Prompt eingeben auf Formuliere für mich.

    Das Fenster Prompt verbessern wird angezeigt.

  5. Geben Sie im Feld Aktueller Prompt Ihren Prompt ein und klicken Sie dann auf Verbessern.

    Der neu geschriebene Prompt wird im Feld Verbesserter Prompt angezeigt. Sie können den verbesserten Prompt bearbeiten oder so verwenden, wie er angezeigt wird.

  6. Klicken Sie auf Einfügen , um den angezeigten Prompt zu verwenden.

    Der Prompt wird in das Feld Prompt eingeben eingefügt.

  7. Klicken Sie auf Generieren.

REST

Weitere Informationen zur Imagen API finden Sie hier:

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
  • MODEL_VERSION: Die zu verwendende Modellversion für die Bildgenerierung.

    Weitere Informationen zu Modellversionen und -features finden Sie unter Modellversionen.

  • 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-Wert im Ressourcenpfad wird ignoriert, wenn er einen Konflikt verursacht.
  • TEXT_PROMPT: Der Text-Prompt, der angibt, welche Bilder das Modell generiert. Bevor Bilder generiert werden, wird dieser Basis-Prompt mit mehr Details und beschreibenderen Formulierungen mit dem LLM-basierten Tool zum Neuschreiben von Prompts verbessert.
  • IMAGE_COUNT: Eine Ganzzahl, die die Anzahl der zu generierenden Bilder beschreibt. Die zulässigen Werte sind 1–4. Der Standard Wert ist 4.
  • PROMPT_SETTING: Ein boolescher Wert. true aktiviert erweiterte Prompts und false deaktiviert erweiterte Prompts. Der Standardwert ist true.

HTTP-Methode und URL: 

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

JSON-Text der Anfrage: 

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "TEXT_PROMPT"
    }
  ],
  "parameters": {
    "sampleCount": IMAGE_COUNT,
    "enhancePrompt": PROMPT_SETTING
  }
}

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/MODEL_VERSION:predict"

PowerShell

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/MODEL_VERSION:predict" | Select-Object -Expand Content
Wenn die Prompt-Verbesserung aktiviert ist, enthält die Antwort ein zusätzliches Feld prompt, in dem der verbesserte Prompt und das zugehörige generierte Bild angezeigt werden: 
  {
    "predictions": [
      {
        "mimeType": "MIME_TYPE",
        "prompt": "ENHANCED_PROMPT_1",
        "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES_1"
      },
      {
        "mimeType": "MIME_TYPE",
        "prompt": "ENHANCED_PROMPT_2",
        "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES_2"
      }
    ]
  }

Die folgende Beispielantwort bezieht sich beispielsweise auf eine Anfrage mit "sampleCount": 2 und "prompt": "A raccoon wearing formal clothes, wearing a top hat. Oil painting in the style of Vincent Van Gogh.". Die Antwort gibt zwei Vorhersageobjekte zurück, die jeweils einen verbesserten Prompt und die generierten Bildbyte base64-codiert enthalten. 

{
  "predictions": [
    {
      "mimeType": "image/png",
      "prompt": "An oil painting in the style of Vincent van Gogh,
        depicting a raccoon adorned in a finely tailored tuxedo, complete with a
        crisp white shirt and a bow tie. The raccoon also sports a classic top
        hat, perched jauntily on its head. The painting uses thick, swirling
        brushstrokes characteristic of van Gogh, with vibrant hues of blue,
        yellow, and green in the background, contrasting with the dark tones of
        the raccoon's attire. The light source is subtly placed, casting a
        dramatic shadow of the raccoon's attire onto the surface it sits upon,
        further enhancing the depth and dimensionality of the composition. The
        overall impression is one of a whimsical and sophisticated character, a
        raccoon elevated to a higher class through its formal attire, rendered
        in van Gogh's iconic style.",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "prompt": "An oil painting in the style of Vincent van Gogh featuring
        a raccoon in a dapper suit, complete with a black jacket, crisp white
        shirt, and a black bow tie. The raccoon is wearing a black top hat,
        adding a touch of elegance to its ensemble. The painting is rendered
        with characteristic van Gogh brushwork, utilizing thick, impasto strokes
        of color. The background is a swirl of blues, greens, and yellows,
        creating a vibrant yet slightly chaotic atmosphere that contrasts with
        the raccoon's formal attire. The lighting is dramatic, casting sharp
        shadows and highlighting the textures of the fabric and the raccoon's
        fur, enhancing the sense of realism within the fantastical scene. The
        composition focuses on the raccoon's proud posture, highlighting the
        whimsical contrast of a wild animal dressed in formal attire, captured
        in the unique artistic language of van Gogh. ",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

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