Generare immagini con Gemini

Gemini 2.5 Flash Image supporta la generazione di risposte in più modalità, tra cui testo e immagini.

Generazione di immagini

Gemini 2.5 Flash Image (gemini-2.5-flash-image) supporta la possibilità di generare immagini oltre al testo. In questo modo, le funzionalità di Gemini vengono ampliate per includere quanto segue:

  • Genera immagini in modo iterativo tramite conversazioni in linguaggio naturale, modificando le immagini mantenendo coerenza e contesto.
  • Genera immagini con rendering di testo lungo di alta qualità.
  • Genera output di testo e immagini interleaving. Ad esempio, un post del blog con testo e immagini in un unico turno. In precedenza, ciò richiedeva di concatenare più modelli.
  • Genera immagini utilizzando le capacità di ragionamento e la conoscenza del mondo di Gemini.

Con questa release sperimentale pubblica, Gemini 2.5 Flash Image può generare immagini a 1024 px, supporta la generazione di immagini di persone e contiene filtri di sicurezza aggiornati che offrono un'esperienza utente più flessibile e meno restrittiva.

Supporta le seguenti modalità e funzionalità:

  • Da testo a immagine

    • Prompt di esempio: "Genera un'immagine della Torre Eiffel con fuochi d'artificio sullo sfondo".

  • Da testo a immagine (rendering del testo)

    • Prompt di esempio: "genera una foto cinematografica di un grande edificio con questa proiezione di testo gigante mappata sulla parte anteriore dell'edificio: "Gemini 2.5 ora può generare testo in formato lungo""

  • Da testo a immagine/i e testo (interleaving)

    • Prompt di esempio: "Genera una ricetta illustrata per una paella. Crea immagini insieme al testo mentre generi la ricetta."
    • Prompt di esempio: "Genera una storia su un cane in stile di animazione di cartoni animati 3D. Per ogni scena, genera un'immagine"

  • Immagine/i e testo in immagine/i e testo (interleaving)

    • Prompt di esempio: (con l'immagine di una stanza arredata) "Quali altri colori di divani si abbinerebbero al mio spazio? Puoi aggiornare l'immagine?"

  • Generazione di immagini in base alle impostazioni internazionali

    • Prompt di esempio: "Genera un'immagine di una colazione".

Best practice

Per migliorare i risultati della generazione di immagini, segui queste best practice:

  • Fornisci dettagli specifici:più dettagli fornisci, maggiore sarà il controllo. Ad esempio, invece di "armatura fantasy", prova "armatura a piastre elfica riccamente decorata, incisa con motivi a foglia d'argento, con un colletto alto e spallacci a forma di ali di falco".

  • Fornisci contesto e intenzione: spiega lo scopo dell'immagine per aiutare il modello a comprendere il contesto. Ad esempio, "Crea un logo per un brand di prodotti per la cura della pelle di fascia alta e minimalista" funziona meglio di "Crea un logo".

  • Esegui l'iterazione e perfeziona:non aspettarti un'immagine perfetta al primo tentativo. Utilizza prompt di follow-up per apportare piccole modifiche, ad esempio "Rendi l'illuminazione più calda" o "Rendi l'espressione del personaggio più seria".

  • Utilizza istruzioni passo passo: per le scene complesse, dividi la richiesta in passaggi. Ad esempio, "Per prima cosa, crea uno sfondo di una serena foresta nebbiosa all'alba. Poi, in primo piano, aggiungi un antico altare in pietra ricoperto di muschio. Infine, posiziona una spada singola e luminosa sopra l'altare".

  • Descrivi ciò che vuoi, non ciò che non vuoi: invece di dire "nessuna auto", descrivi la scena in modo positivo dicendo "una strada vuota e deserta senza segni di traffico".

  • Controllare la videocamera:guida la visuale della videocamera. Utilizza termini fotografici e cinematografici per descrivere la composizione, ad esempio "inquadratura grandangolare", "scatto macro" o "prospettiva dal basso".

  • Prompt per le immagini:descrivi l'intento utilizzando frasi come "crea un'immagine di" o "genera un'immagine di". In caso contrario, il modello multimodale potrebbe rispondere con testo anziché con l'immagine.

Limitazioni:

  • Per ottenere prestazioni ottimali, utilizza le seguenti lingue: EN, es-MX, ja-JP, zh-CN, hi-IN.

  • La generazione di immagini non supporta input audio o video.

  • Il modello potrebbe non creare il numero esatto di immagini che hai richiesto.

  • Per ottenere risultati ottimali, includi un massimo di tre immagini in un input.

  • Quando generi un'immagine contenente testo, prima genera il testo e poi genera un'immagine con quel testo.

  • La generazione di immagini o testo potrebbe non funzionare come previsto nelle seguenti situazioni:

    • Il modello potrebbe creare solo testo. Se vuoi immagini, chiedile chiaramente nella richiesta. Ad esempio, "fornisci immagini man mano che procedi".

    • Il modello potrebbe creare testo come immagine. Per generare testo, chiedi specificamente un output di testo. Ad esempio, "genera un testo narrativo insieme alle illustrazioni".

    • Il modello potrebbe interrompere la generazione di contenuti anche se non è terminata. Se si verifica questo problema, riprova o utilizza un prompt diverso.

    • Se un prompt è potenzialmente non sicuro, il modello potrebbe non elaborare la richiesta e restituisce una risposta che indica che non può creare immagini non sicure. In questo caso, FinishReason è STOP.

Genera immagini

Le sezioni seguenti descrivono come generare immagini utilizzando Vertex AI Studio o l'API.

Per indicazioni e best practice per i prompt, consulta Progettare prompt multimodali.

Console

Per utilizzare la generazione di immagini:

  1. Apri Vertex AI Studio > Crea prompt.
  2. Fai clic su Cambia modello e seleziona gemini-2.5-flash-image dal menu.
  3. Nel riquadro Output, seleziona Immagine e testo dal menu a discesa.
  4. Scrivi una descrizione dell'immagine che vuoi generare nell'area di testo di Scrivi un prompt.
  5. Fai clic sul pulsante Prompt ().

Gemini genererà un'immagine in base alla tua descrizione. Questa operazione dovrebbe richiedere alcuni secondi, ma potrebbe essere relativamente più lenta a seconda della capacità.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, Modality
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    contents=("Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background."),
    config=GenerateContentConfig(
        response_modalities=[Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
        candidate_count=1,
        safety_settings=[
            {"method": "PROBABILITY"},
            {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT"},
            {"threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
        ],
    ),
)
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        image = Image.open(BytesIO((part.inline_data.data)))
        image.save("output_folder/example-image-eiffel-tower.png")
# Example response:
#   I will generate an image of the Eiffel Tower at night, with a vibrant display of
#   colorful fireworks exploding in the dark sky behind it. The tower will be
#   illuminated, standing tall as the focal point of the scene, with the bursts of
#   light from the fireworks creating a festive atmosphere.

Node.js

Installa

npm install @google/genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

const fs = require('fs');
const {GoogleGenAI, Modality} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION =
  process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'us-central1';

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContentStream({
    model: 'gemini-2.5-flash-image',
    contents:
      'Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background.',
    config: {
      responseModalities: [Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
    },
  });

  const generatedFileNames = [];
  let imageIndex = 0;
  for await (const chunk of response) {
    const text = chunk.text;
    const data = chunk.data;
    if (text) {
      console.debug(text);
    } else if (data) {
      const fileName = `generate_content_streaming_image_${imageIndex++}.png`;
      console.debug(`Writing response image to file: ${fileName}.`);
      try {
        fs.writeFileSync(fileName, data);
        generatedFileNames.push(fileName);
      } catch (error) {
        console.error(`Failed to write image file ${fileName}:`, error);
      }
    }
  }

  return generatedFileNames;
}

Java

Scopri come installare o aggiornare Java.

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Blob;
import com.google.genai.types.Candidate;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;
import com.google.genai.types.SafetySetting;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageGenMmFlashWithText {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash-image";
    String outputFile = "resources/output/example-image-eiffel-tower.png";
    generateContent(modelId, outputFile);
  }

  // Generates an image with text input
  public static void generateContent(String modelId, String outputFile) throws IOException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      GenerateContentConfig contentConfig =
          GenerateContentConfig.builder()
              .responseModalities("TEXT", "IMAGE")
              .candidateCount(1)
              .safetySettings(
                  SafetySetting.builder()
                      .method("PROBABILITY")
                      .category("HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT")
                      .threshold("BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE")
                      .build())
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              "Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background.",
              contentConfig);

      // Get parts of the response
      List<Part> parts =
          response
              .candidates()
              .flatMap(candidates -> candidates.stream().findFirst())
              .flatMap(Candidate::content)
              .flatMap(Content::parts)
              .orElse(new ArrayList<>());

      // For each part print text if present, otherwise read image data if present and
      // write it to the output file
      for (Part part : parts) {
        if (part.text().isPresent()) {
          System.out.println(part.text().get());
        } else if (part.inlineData().flatMap(Blob::data).isPresent()) {
          BufferedImage image =
              ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(part.inlineData().flatMap(Blob::data).get()));
          ImageIO.write(image, "png", new File(outputFile));
        }
      }

      System.out.println("Content written to: " + outputFile);
      // Example response:
      // Here is the Eiffel Tower with fireworks in the background...
      //
      // Content written to: resources/output/example-image-eiffel-tower.png
    }
  }
}

REST

Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente: 

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${API_ENDPOINT}:generateContent \
  -d '{
    "contents": {
      "role": "USER",
      "parts": { "text": "Create a tutorial explaining how to make a peanut butter and jelly sandwich in three easy steps."},
    },
    "generation_config": {
      "response_modalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "image_config": {
        "aspect_ratio": "16:9",
      },
     },
     "safetySettings": {
      "method": "PROBABILITY",
      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
      "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    },
  }' 2>/dev/null >response.json

Gemini genererà un'immagine in base alla tua descrizione. Questa procedura dovrebbe richiedere alcuni secondi, ma potrebbe essere relativamente più lenta a seconda della capacità.

Genera testo e immagini interleaving

Gemini 2.5 Flash Image può generare immagini alternate con le sue risposte di testo. Ad esempio, puoi generare immagini di come potrebbe apparire ogni passaggio di una ricetta generata per accompagnare il testo del passaggio, senza dover fare richieste separate al modello.

Console

Per generare immagini interleaving con risposte di testo:

  1. Apri Vertex AI Studio > Crea prompt.
  2. Fai clic su Cambia modello e seleziona gemini-2.5-flash-image dal menu.
  3. Nel riquadro Output, seleziona Immagine e testo dal menu a discesa.
  4. Scrivi una descrizione dell'immagine che vuoi generare nell'area di testo di Scrivi un prompt. Ad esempio, "Crea un tutorial che spieghi come preparare un panino con burro di arachidi e marmellata in tre semplici passaggi. Per ogni passaggio, fornisci un titolo con il numero del passaggio, una spiegazione e genera anche un'immagine, genera ogni immagine con un formato 1:1".
  5. Fai clic sul pulsante Prompt ().

Gemini genererà una risposta in base alla tua descrizione. Questa procedura dovrebbe richiedere alcuni secondi, ma potrebbe essere relativamente più lenta a seconda della capacità.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, Modality
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    contents=(
        "Generate an illustrated recipe for a paella."
        "Create images to go alongside the text as you generate the recipe"
    ),
    config=GenerateContentConfig(response_modalities=[Modality.TEXT, Modality.IMAGE]),
)
with open("output_folder/paella-recipe.md", "w") as fp:
    for i, part in enumerate(response.candidates[0].content.parts):
        if part.text is not None:
            fp.write(part.text)
        elif part.inline_data is not None:
            image = Image.open(BytesIO((part.inline_data.data)))
            image.save(f"output_folder/example-image-{i+1}.png")
            fp.write(f"![image](example-image-{i+1}.png)")
# Example response:
#  A markdown page for a Paella recipe(`paella-recipe.md`) has been generated.
#   It includes detailed steps and several images illustrating the cooking process.

Java

Scopri come installare o aggiornare Java.

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Blob;
import com.google.genai.types.Candidate;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageGenMmFlashTextAndImageWithText {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash-image";
    String outputFile = "resources/output/paella-recipe.md";
    generateContent(modelId, outputFile);
  }

  // Generates text and image with text input
  public static void generateContent(String modelId, String outputFile) throws IOException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromText("Generate an illustrated recipe for a paella."),
                  Part.fromText(
                      "Create images to go alongside the text as you generate the recipe.")),
              GenerateContentConfig.builder().responseModalities("TEXT", "IMAGE").build());

      try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputFile))) {

        // Get parts of the response
        List<Part> parts =
            response
                .candidates()
                .flatMap(candidates -> candidates.stream().findFirst())
                .flatMap(Candidate::content)
                .flatMap(Content::parts)
                .orElse(new ArrayList<>());

        int index = 1;
        // For each part print text if present, otherwise read image data if present and
        // write it to the output file
        for (Part part : parts) {
          if (part.text().isPresent()) {
            writer.write(part.text().get());
          } else if (part.inlineData().flatMap(Blob::data).isPresent()) {
            BufferedImage image =
                ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(part.inlineData().flatMap(Blob::data).get()));
            ImageIO.write(
                image, "png", new File("resources/output/example-image-" + index + ".png"));
            writer.write("![image](example-image-" + index + ".png)");
          }
          index++;
        }

        System.out.println("Content written to: " + outputFile);

        // Example response:
        // A markdown page for a Paella recipe(`paella-recipe.md`) has been generated.
        // It includes detailed steps and several images illustrating the cooking process.
        //
        // Content written to:  resources/output/paella-recipe.md
      }
    }
  }
}

REST

Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente: 

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${API_ENDPOINT}:generateContent \
  -d '{
    "contents": {
      "role": "USER",
      "parts": { "text": "Create a tutorial explaining how to make a peanut butter and jelly sandwich in three easy steps. For each step, provide a title with the number of the step, an explanation, and also generate an image, generate each image in a 1:1 aspect ratio."},
    },
    "generation_config": {
      "response_modalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "image_config": {
        "aspect_ratio": "16:9",
      },
    },
    "safetySettings": {
      "method": "PROBABILITY",
      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
      "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    },
  }' 2>/dev/null >response.json

Gemini genererà un'immagine in base alla tua descrizione. Questa procedura dovrebbe richiedere alcuni secondi, ma potrebbe essere relativamente più lenta a seconda della capacità.

Generazione di immagini in base alle impostazioni internazionali

Gemini 2.5 Flash Image può anche includere informazioni sulla tua posizione quando fornisce risposte di testo o immagini. Ad esempio, puoi generare immagini di tipi di luoghi o esperienze che tengono conto della tua posizione attuale senza doverla specificare al modello.

Console

Per utilizzare la generazione di immagini in base alle impostazioni internazionali:

  1. Apri Vertex AI Studio > Crea prompt.
  2. Fai clic su Cambia modello e seleziona gemini-2.5-flash-image dal menu.
  3. Nel riquadro Output, seleziona Immagine e testo dal menu a discesa.
  4. Scrivi una descrizione dell'immagine che vuoi generare nell'area di testo di Scrivi un prompt. Ad esempio, "Genera una foto di una colazione tipica".
  5. Fai clic sul pulsante Prompt ().

Gemini genererà una risposta in base alla tua descrizione. Questa procedura dovrebbe richiedere alcuni secondi, ma potrebbe essere relativamente più lenta a seconda della capacità.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, Modality
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    contents=("Generate a photo of a breakfast meal."),
    config=GenerateContentConfig(response_modalities=[Modality.TEXT, Modality.IMAGE]),
)
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        image = Image.open(BytesIO((part.inline_data.data)))
        image.save("output_folder/example-breakfast-meal.png")
# Example response:
#   Generates a photo of a vibrant and appetizing breakfast meal.
#   The scene will feature a white plate with golden-brown pancakes
#   stacked neatly, drizzled with rich maple syrup and ...

Java

Scopri come installare o aggiornare Java.

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Blob;
import com.google.genai.types.Candidate;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageGenMmFlashLocaleAwareWithText {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash-image";
    String outputFile = "resources/output/example-breakfast-meal.png";
    generateContent(modelId, outputFile);
  }

  // Generates an image with text input
  public static void generateContent(String modelId, String outputFile) throws IOException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              "Generate a photo of a breakfast meal.",
              GenerateContentConfig.builder().responseModalities("TEXT", "IMAGE").build());

      // Get parts of the response
      List<Part> parts =
          response
              .candidates()
              .flatMap(candidates -> candidates.stream().findFirst())
              .flatMap(Candidate::content)
              .flatMap(Content::parts)
              .orElse(new ArrayList<>());

      // For each part print text if present, otherwise read image data if present and
      // write it to the output file
      for (Part part : parts) {
        if (part.text().isPresent()) {
          System.out.println(part.text().get());
        } else if (part.inlineData().flatMap(Blob::data).isPresent()) {
          BufferedImage image =
              ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(part.inlineData().flatMap(Blob::data).get()));
          ImageIO.write(image, "png", new File(outputFile));
        }
      }

      System.out.println("Content written to: " + outputFile);

      // Example response:
      // Here is a photo of a breakfast meal for you!
      //
      // Content written to: resources/output/example-breakfast-meal.png
    }
  }
}

REST

Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente: 

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${API_ENDPOINT}:generateContent \
  -d '{
    "contents": {
      "role": "USER",
      "parts": { "text": "Generate a photo of a typical breakfast."},
    },
    "generation_config": {
      "response_modalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "image_config": {
        "aspect_ratio": "16:9",
      },
    },
    "safetySettings": {
      "method": "PROBABILITY",
      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
      "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    },
  }' 2>/dev/null >response.json

Gemini genererà un'immagine in base alla tua descrizione. Questa procedura dovrebbe richiedere alcuni secondi, ma potrebbe essere relativamente più lenta a seconda della capacità.