텍스트 프롬프트 언어 설정

이미지 생성 사용해 보기(Vertex AI Studio)

Colab에서 Imagen 사용해 보기

이 페이지에서는 선택사항인 Vertex AI 기반 Imagen 매개변수를 설정하여 사용할 프롬프트 언어를 지정하는 방법을 설명합니다. 언어를 지정하지 않으면 Imagen에서 언어를 자동으로 감지합니다.

힌디어 프롬프트에서 생성된 도서 이미지
프롬프트에서 생성된 이미지: 위에서 본 책 무더기. 가장 위에 있는 책에는 새의 수채화 그림이 있습니다. 책에 굵은 글씨로 VERTEX AI라고 쓰여 있습니다.1

1 위에서 본 책 무더기. 맨 위의 책에는 수채화로 그린 새 그림이 있습니다. VERTEX AI는 책에 굵은 글씨로 쓰여져 있습니다.
대한민국의 프롬프트에서 여성의 이미지
프롬프트에서 생성된 이미지: 어두운 노란색과 청록색으로 이루어진 밝은 색의 옷을입고 귀걸이를 끼고있는 여자 포스트 모던 패션 사진 2

2 진한 노란색과 짙은 청록색으로 이루어진 밝은 색상의 옷을 입고, 귀걸이를 착용한 여성, 포스트모던 패션 사진

텍스트 프롬프트 언어 설정

텍스트 프롬프트 언어에 대해 다음과 같은 입력 값이 지원됩니다.

  • 중국어(간체)(zh/zh-CN)
  • 중국어(번체)(zh-TW)
  • 영어(en, 기본값)
  • 프랑스어(fr)
  • 독일어(de)
  • 힌디어(hi)
  • 일본어(ja)
  • 한국어(ko)
  • 포르투갈어(pt)
  • 스페인어(es)

콘솔

프롬프트가 지원되는 언어 중 하나로 되어 있으면 Imagen은 텍스트를 감지 및 번역하고 생성되거나 수정된 이미지를 반환합니다.

프롬프트가 지원되지 않는 언어로 작성되었으면 Imagen이 요청에 텍스트를 그대로 사용합니다. 이로 인해 예기치 않은 출력이 발생할 수 있습니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
  • TEXT_PROMPT: 모델이 생성하는 이미지를 안내하는 텍스트 프롬프트. 이 필드는 생성 및 수정 모두에서 필요합니다.
  • PROMPT_LANGUAGE: 문자열입니다. (선택사항) 텍스트 프롬프트 언어에 해당하는 언어 코드입니다. 이 예시에서는 hi입니다. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
    • auto - 자동 감지. Imagen이 지원되는 언어를 감지하면 프롬프트(그리고 원하는 경우 부정 프롬프트)가 영어로 번역됩니다. 감지된 언어가 지원되는 언어가 아니면 Imagen이 입력 텍스트를 그대로 사용하므로 예기치 않은 출력이 발생할 수 있습니다. 오류 코드는 반환되지 않습니다.
    • en - 영어(생략된 경우 기본값)
    • es - 스페인어
    • hi - 힌디어
    • ja - 일본어
    • ko - 한국어
    • pt - 포르투갈어
    • zh-TW - 중국어(번체)
    • zh 또는 zh-CN - 중국어(간체)

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "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"
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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
다음은 "sampleCount": 2 요청에 대한 샘플 응답입니다. 응답은 생성된 이미지 바이트를 base64로 인코딩한 두 개의 예측 객체를 반환합니다.
{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

다음 단계