Menetapkan bahasa perintah teks

Mencoba pembuatan gambar (Vertex AI Studio)

Coba Imagen di Colab

Halaman ini menjelaskan cara menetapkan parameter opsional Imagen di Vertex AI untuk menentukan bahasa perintah yang Anda gunakan. Jika Anda tidak menentukan bahasa, Imagen akan otomatis mendeteksi bahasa tersebut.

gambar buku yang dibuat dari perintah dalam bahasa Hindi
Gambar yang dibuat dari perintah: ऊपर से देखा गया किताबों का ढेर। सबसे ऊपरी पुस्तक में एक पक्षी का जलरंग चित्रण है। किताब पर VERTEX AI मोटे अक्षरों में लिखा हुआ है 1

1 Tumpukan buku yang dilihat dari atas. Buku paling atas berisi ilustrasi burung cat air. VERTEX AI ditulis dengan huruf tebal di buku.
gambar seorang perempuan dari perintah dalam bahasa Korea
Gambar yang dibuat dari perintah: 어두운 노란색과 청록색으로 이루어진 밝은 색의 옷을입고 귀걸이를 끼고있는 여자 포스트 모던 패션 사진 2

2 Foto wanita yang mengenakan pakaian berwarna cerah, dengan gaya kuning tua dan cyan tua, mengenakan anting-anting, fotografi mode postmodern.

Menetapkan bahasa perintah teks

Nilai input berikut didukung untuk bahasa perintah teks:

  • China (Aksara Sederhana) (zh/zh-CN)
  • China (Aksara Tradisional) (zh-TW)
  • Inggris (en, nilai default)
  • Prancis (fr)
  • Jerman (de)
  • Hindi (hi)
  • Jepang (ja)
  • Korea (ko)
  • Portugis (pt)

  • Spanyol (es)

Konsol

Jika perintah Anda menggunakan salah satu bahasa yang didukung, Imagen akan mendeteksi dan menerjemahkan teks Anda serta menampilkan gambar yang dibuat atau diedit.

Jika perintah Anda menggunakan bahasa yang tidak didukung, Imagen akan menggunakan teks tersebut apa adanya untuk permintaan. Hal ini dapat menghasilkan output yang tidak terduga.

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Google Cloud Project ID Anda.
  • TEXT_PROMPT: Perintah teks yang memandu gambar yang dihasilkan model. Kolom ini wajib diisi untuk pembuatan dan pengeditan.
  • PROMPT_LANGUAGE: string. Opsional. Kode bahasa yang sesuai dengan bahasa perintah teks Anda. Dalam contoh ini, nilainya adalah hi. Nilai yang tersedia:
    • auto - Deteksi otomatis. Jika Imagen mendeteksi bahasa yang didukung, perintah (dan secara opsional, perintah negatif), akan diterjemahkan ke dalam bahasa Inggris. Jika bahasa yang terdeteksi tidak didukung, Imagen menggunakan teks input apa adanya, yang dapat menghasilkan output yang tidak terduga. Tidak ada kode error yang ditampilkan.
    • en - Inggris (nilai default jika tidak ada)
    • es - Spanyol
    • hi - Hindi
    • ja - Jepang
    • ko - Korea
    • pt - Portugis
    • zh-TW - China (aksara tradisional)
    • zh atau zh-CN - China (Aksara Sederhana)

Metode HTTP dan URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagegeneration@005:predict

Isi JSON permintaan: 

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "सूर्यास्त के समय एक समुद्र तट। उड़ते पक्षी, हवा में लहराते नारियल के पेड़। लोग समुद्र तट पर सैर का आनंद ले रहे हैं।"
    }
  ],
  "parameters": {
    "language": "PROMPT_LANGUAGE"
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagegeneration@005:predict"

PowerShell

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

$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://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagegeneration@005:predict" | Select-Object -Expand Content
Contoh respons berikut adalah untuk permintaan dengan "sampleCount": 2. Respons ini menampilkan dua objek prediksi, dengan byte gambar yang dihasilkan berenkode base64. 
{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

Langkah berikutnya