Definir el idioma de la petición de texto

Probar la generación de imágenes (Vertex AI Studio)

Probar Imagen en Colab

En esta página se describe cómo puedes definir un parámetro opcional de Imagen en Vertex AI para especificar el idioma de la petición que utilices. Si no especificas ningún idioma, Imagen lo detectará automáticamente.

Imagen de un libro generada a partir de una petición en hindi
Imagen generada a partir de la petición: pila de libros vista desde arriba. El libro de arriba tiene una ilustración de un pájaro en acuarela. En el libro se lee "VERTEX AI" en negrita. 1

1 Pila de libros vista desde arriba. El libro de arriba contiene una ilustración de un pájaro hecha con acuarelas. VERTEX AI está escrito en negrita en el libro.
Imagen de una mujer a partir de una petición en coreano
Imagen generada a partir de la petición: 어두운 노란색과 청록색으로 이루어진 밝은 색의 옷을입고 귀걸이를 끼고있는 여자 포스트 모던 패션 사진 2

2 Mujer con ropa de colores vivos, con un estilo que combina el amarillo oscuro y el cian oscuro, con pendientes, fotografía de moda posmoderna.

Definir el idioma de la petición de texto

Se admiten los siguientes valores de entrada para el idioma de la petición de texto:

  • Chino (simplificado) (zh/zh-CN)
  • Chino (tradicional) (zh-TW)
  • Inglés (en, valor predeterminado)
  • Francés (fr)
  • Alemán (de)
  • Hindi (hi)
  • Japonés (ja)
  • Coreano (ko)
  • Portugués (pt)

  • Español (es)

Consola

Si tu petición está en uno de los idiomas admitidos, Imagen detecta y traduce el texto, y devuelve las imágenes generadas o editadas.

Si tu petición está en un idioma no admitido, Imagen usará el texto tal cual para la solicitud. Esto puede dar lugar a resultados inesperados.

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

  • PROJECT_ID: tu Google Cloud ID de proyecto.
  • TEXT_PROMPT: la petición de texto que indica qué imágenes debe generar el modelo. Este campo es obligatorio tanto para generar como para editar.
  • PROMPT_LANGUAGE: cadena. Opcional. El código de idioma que corresponde al idioma de tu petición de texto. En este ejemplo, sería hi. Valores disponibles:
    • auto - Detección automática. Si Imagen detecta un idioma admitido, la petición (y, opcionalmente, una petición negativa) se traducen al inglés. Si el idioma detectado no es compatible, Imagen usa el texto de entrada tal cual, lo que puede dar lugar a resultados inesperados. No se devuelve ningún código de error.
    • en: inglés (valor predeterminado si se omite)
    • es - Español
    • hi - Hindi
    • ja - Japonés
    • ko - Coreano
    • pt - Portugués
    • zh-TW - Chino (tradicional)
    • zh o zh-CN - Chino (simplificado)

Método HTTP y URL: 

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

Cuerpo JSON de la solicitud: 

{
  "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"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

PowerShell

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://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagegeneration@005:predict" | Select-Object -Expand Content
La siguiente respuesta de ejemplo corresponde a una solicitud con "sampleCount": 2. La respuesta devuelve dos objetos de predicción con los bytes de la imagen generada codificados en Base64. 
{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

Siguientes pasos