Bilder für den virtuellen Test generieren

Vorschau

Dieses Produkt oder Feature ist ein Angebot für eine Vorschau der generativen KI, das den „Nutzungsbedingungen des Pre-GA-Angebots“ der besonderen Nutzungsbedingungen von Google Cloud sowie den zusätzlichen Bedingungen für Vorschauprodukte der generativen KI unterliegt. Für dieses Angebot zur Vorschau generativer KI können Kunden es für Produktions- oder kommerzielle Zwecke verwenden oder generierte Ausgaben an Dritte weitergeben und personenbezogene Daten gemäß dem Zusatz zur Verarbeitung von Cloud-Daten verarbeiten, vorbehaltlich der in der Vereinbarung beschriebenen Verpflichtungen und Einschränkungen, gemäß der Sie auf Google Cloud zugreifen. Pre-GA-Produkte sind „wie gesehen“ verfügbar und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter Beschreibungen der Startphase.

Mit dem virtuellen Anprobetool können Sie Bilder von Personen generieren, die Bekleidungsprodukte virtuell anprobieren. Sie stellen ein Bild einer Person und ein Bild eines Bekleidungsprodukts bereit. Virtual Try-On generiert dann ein Bild der Person, die dieses Produkt trägt.

Virtuelles Ausprobieren in einem Colab testen

Hinweise

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

1. Richten Sie die Authentifizierung für Ihre Umgebung ein.

   Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

   Python

   Wenn Sie die Python -Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwenden möchten, installieren und initialisieren Sie die gcloud CLI und richten Sie dann die Standardanmeldedaten für Anwendungen mit Ihren Nutzeranmeldedaten ein.

   Installieren Sie die Google Cloud CLI.

   Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

   If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

   If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

   Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

   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.

   Installieren Sie die Google Cloud CLI.

   Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

   Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter Für die Verwendung von REST authentifizieren.

   Bilder erstellen

   Python

   Installieren

   pip install --upgrade google-genai

   Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

   Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen:

   # 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 RecontextImageSource, ProductImage
   
   client = genai.Client()
   
   # TODO(developer): Update and un-comment below line
   # output_file = "output-image.png"
   
   image = client.models.recontext_image(
       model="virtual-try-on-preview-08-04",
       source=RecontextImageSource(
           person_image=Image.from_file(location="test_resources/man.png"),
           product_images=[
               ProductImage(product_image=Image.from_file(location="test_resources/sweater.jpg"))
           ],
       ),
   )
   
   image.generated_images[0].image.save(output_file)
   
   print(f"Created output image using {len(image.generated_images[0].image.image_bytes)} bytes")
   # Example response:
   # Created output image using 1234567 bytes
   

   REST

   Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

   • REGION: Die Region, in der sich Ihr Projekt befindet. Weitere Informationen zu unterstützten Regionen finden Sie unter Generative AI an Vertex AI-Standorten.
   • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
   • BASE64_PERSON_IMAGE: Das Base64-codierte Bild der Person.
   • BASE64_PRODUCT_IMAGE: Das Base64-codierte Bild des Produktbilds.
   • IMAGE_COUNT: Die Anzahl der zu generierenden Bilder. Der zulässige Wertebereich liegt zwischen 1 und 4.
   • GCS_OUTPUT_PATH: Der Cloud Storage-Pfad, in dem die Ausgabe des virtuellen Anprobierens gespeichert werden soll.

   HTTP-Methode und URL:

   POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-preview-08-04:predict

   JSON-Text der Anfrage:

   {
     "instances": [
       {
         "personImage": {
           "image": {
             "bytesBase64Encoded": "BASE64_PERSON_IMAGE"
           }
         },
         "productImages": [
           {
             "image": {
               "bytesBase64Encoded": "BASE64_PRODUCT_IMAGE"
             }
           }
         ]
       }
     ],
     "parameters": {
       "sampleCount": IMAGE_COUNT,
       "storageUri": "GCS_OUTPUT_PATH"
     }
   }
   

   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 bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI 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://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-preview-08-04:predict"

   PowerShell

   Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. 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://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-preview-08-04:predict" | Select-Object -Expand Content

   Bei der Anfrage werden Bildobjekte zurückgegeben. In diesem Beispiel werden zwei Bildobjekte mit zwei Vorhersageobjekten als base64-codierte Bilder zurückgegeben.

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

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