Generar imágenes de prueba virtual

Vista previa

Este producto o función es una oferta de vista previa de IA generativa, sujeta a los "Términos de las Ofertas de Acceso Previo a la Disponibilidad General" de los Términos Específicos de los Servicios de Google Cloud, así como a los Términos Adicionales para Productos de IA Generativa en Versión Preliminar. En esta oferta de vista previa de la IA generativa, los clientes pueden usarla con fines productivos o comerciales, o bien divulgar el contenido generado a terceros, así como tratar datos personales según lo estipulado en la Adenda sobre Tratamiento de Datos de Cloud, de acuerdo con las obligaciones y restricciones descritas en el contrato en virtud del cual accedes a Google Cloud. Los productos previos a la disponibilidad general están disponibles tal cual y pueden tener una compatibilidad y asistencia limitadas. Para obtener más información, consulta las descripciones de las fases de lanzamiento.

La prueba virtual te permite generar imágenes de personas para probarte virtualmente productos de ropa. Usted proporciona una imagen de una persona y una imagen de un producto de ropa, y la prueba virtual genera una imagen de la persona llevando ese producto.

Probar la prueba virtual en Colab

Antes de empezar

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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. Configura la autenticación de tu entorno.

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

   Python

   Para usar las Python muestras de esta página en un entorno de desarrollo local, instala e inicializa la CLI de gcloud y, a continuación, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación con tus credenciales de usuario.

   Instala Google Cloud CLI.

   Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad 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 obtener más información, consulta Configurar ADC en un entorno de desarrollo local en la documentación de autenticación Google Cloud .

   REST

   Para usar las muestras de la API REST de esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporciones a la CLI de gcloud.

   Instala Google Cloud CLI.

   Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

   Para obtener más información, consulta el artículo Autenticarse para usar REST de la documentación sobre autenticación de Google Cloud .

   Generar imágenes

   Python

   Instalar

   pip install --upgrade google-genai

   Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

   Define variables de entorno para usar el SDK de IA generativa 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 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 los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

   • REGION: la región en la que se encuentra tu proyecto. Para obtener más información sobre las regiones admitidas, consulta las ubicaciones de la IA generativa en Vertex AI.
   • PROJECT_ID: tu Google Cloud ID de proyecto.
   • BASE64_PERSON_IMAGE: imagen de la persona codificada en Base64. image.
   • BASE64_PRODUCT_IMAGE: la imagen del producto codificada en Base64. image.
   • IMAGE_COUNT: número de imágenes que se van a generar. El intervalo de valores aceptado es de 1 a 4.
   • GCS_OUTPUT_PATH: la ruta de Cloud Storage donde se almacenará el resultado de la prueba virtual.

   Método HTTP y URL:

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

   Cuerpo JSON de la solicitud:

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

   Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

   curl

   Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

   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

   Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

   $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

   La solicitud devuelve objetos de imagen. En este ejemplo, se devuelven dos objetos de imagen, con dos objetos de predicción como imágenes codificadas en Base64.

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

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