L'essai virtuel vous permet de générer des images de personnes portant des vêtements. Vous fournissez une image d'une personne et un exemple de vêtement, puis vous utilisez l'essai virtuel pour générer des images de la personne portant le vêtement.
Versions de modèles compatibles
L'essai virtuel est compatible avec les modèles suivants :
virtual-try-on-001
Pour en savoir plus sur les fonctionnalités compatibles avec le modèle, consultez la section Modèles Imagen.
Requête HTTP
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:predict \
-d '{
"instances": [
{
"personImage": {
"image": {
// Union field can be only one of the following:
"bytesBase64Encoded": string,
"gcsUri": string,
}
},
"productImages": [
{
"image": {
// Union field can be only one of the following:
"bytesBase64Encoded": string,
"gcsUri": string,
}
}
]
}
],
"parameters": {
"addWatermark": boolean,
"baseSteps": integer,
"personGeneration": string,
"safetySetting": string,
"sampleCount": integer,
"seed": integer,
"storageUri": string,
"outputOptions": {
"mimeType": string,
"compressionQuality": integer
}
}
}'
| Instances | |
|---|---|
|
|
Obligatoire. Image d'une personne portant le vêtement, qui peut être l'une des suivantes :
|
|
|
Obligatoire. Image d'un produit porté par une personne, qui peut être l'une des suivantes :
|
| Paramètres | |
|---|---|
addWatermark |
Facultatif. Ajoute un filigrane invisible aux images générées.
La valeur par défaut est |
|
|
Obligatoire. Entier qui contrôle la génération d'images. Plus le nombre d'étapes est élevé, plus la qualité est élevée, mais la latence augmente.
Valeurs entières supérieures à |
personGeneration |
Facultatif. Autorise ou non la génération de personnes par le modèle. Les valeurs suivantes sont acceptées :
La valeur par défaut est |
safetySetting |
Facultatif. Ajoute un niveau de filtrage de sécurité. Les valeurs suivantes sont acceptées :
La valeur par défaut est |
|
|
Obligatoire. Nombre d'images à générer.
Valeur entière comprise entre |
seed |
Facultatif. Graine aléatoire pour la génération d'images. Cette option n'est pas disponible
lorsque |
storageUri |
Facultatif. URI de chaîne vers un emplacement de bucket Cloud Storage pour stocker les images générées. |
outputOptions |
Facultatif. Décrit le format des images de sortie dans un |
Objet outputOptions
L'objet outputOptions décrit la sortie d'image.
| Paramètres | |
|---|---|
outputOptions.mimeType |
Facultatif : Format de sortie de l'image. Les valeurs suivantes sont acceptées :
La valeur par défaut est |
outputOptions.compressionQuality |
Facultatif :
Niveau de compression si le type de sortie est
|
Exemple de requête
REST
Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
- REGION : région dans laquelle se trouve votre projet. Pour en savoir plus sur les régions compatibles, consultez la section IA générative dans les emplacements Vertex AI.
- PROJECT_ID : ID de votre Google Cloud projet.
- BASE64_PERSON_IMAGE : image de la personne image encodée en base64.
- BASE64_PRODUCT_IMAGE : image du produit encodée en base64.
-
IMAGE_COUNT : nombre d'images à générer. La plage de valeurs acceptée est comprise entre
1et4. - GCS_OUTPUT_PATH : chemin d'accès Cloud Storage pour stocker la sortie de l'essai virtuel.
Méthode HTTP et URL :
POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-001:predict
Corps JSON de la requête :
{
"instances": [
{
"personImage": {
"image": {
"bytesBase64Encoded": "BASE64_PERSON_IMAGE"
}
},
"productImages": [
{
"image": {
"bytesBase64Encoded": "BASE64_PRODUCT_IMAGE"
}
}
]
}
],
"parameters": {
"sampleCount": IMAGE_COUNT,
"storageUri": "GCS_OUTPUT_PATH"
}
}
Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :
curl
Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :
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/virtual-try-on-001:predict"
PowerShell
Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json,
et exécutez la commande suivante :
$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/virtual-try-on-001:predict" | Select-Object -Expand Content
{
"predictions": [
{
"mimeType": "image/png",
"bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
},
{
"bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
"mimeType": "image/png"
}
]
}