Gerar imagens de simulador virtual

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Este produto ou recurso é uma oferta de pré-lançamento da IA generativa, sujeito aos "Termos de ofertas pré-GA" dos Termos específicos de serviço do Google Cloud e aos Termos adicionais para produtos em pré-lançamento de IA generativa. Para esta oferta de pré-lançamento da IA generativa, os clientes podem optar por usar o recurso para fins de produção ou comerciais, ou divulgar a saída gerada a terceiros, e podem processar dados pessoais conforme descrito no Adendo sobre tratamento de dados do Cloud, sujeito às obrigações e restrições descritas no contrato que rege seu acesso ao Google Cloud. Os produtos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

Com o Provador Virtual, você pode gerar imagens de pessoas para experimentar roupas virtualmente. Você fornece uma imagem de uma pessoa e uma imagem de um produto de vestuário, e o provador virtual gera uma imagem da pessoa usando esse produto.

Testar o simulador virtual no Colab

Antes de começar

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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.

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

1. Configure a autenticação do ambiente.

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

   Python

   Para usar os exemplos Python desta página em um ambiente de desenvolvimento local, instale e inicialize a CLI gcloud e configure o Application Default Credentials com suas credenciais de usuário.

   Instale a CLI do Google Cloud.

   Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

   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.

   Para mais informações, consulte Configurar o ADC para um ambiente de desenvolvimento local na documentação de autenticação do Google Cloud .

   REST

   Para usar as amostras da API REST nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para a CLI gcloud.

   Instale a CLI do Google Cloud.

   Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

   Para mais informações, consulte Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Google Cloud .

   Gerar imagens

   Python

   Instalar

   pip install --upgrade google-genai

   Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

   Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA generativa com a 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 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

   Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

   • REGION: a região em que o projeto está localizado. Para mais informações sobre as regiões com suporte, consulte Locais da IA generativa na Vertex AI.
   • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
   • BASE64_PERSON_IMAGE: a imagem codificada em Base64 da pessoa.
   • BASE64_PRODUCT_IMAGE: a imagem do produto codificada em Base64.
   • IMAGE_COUNT: o número de imagens a serem geradas. O intervalo aceito de valores é de 1 a 4.
   • GCS_OUTPUT_PATH: o caminho do Cloud Storage para armazenar a saída do teste virtual.

   Método HTTP e URL:

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

   Corpo JSON da solicitação:

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

   Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

   curl

   Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

   Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

   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

   Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

   Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

   $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

   A solicitação retorna objetos de imagem. Neste exemplo, dois objetos de imagem são retornados, com dois objetos de previsão como imagens codificadas em base64.

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

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