Impostare la lingua del prompt di testo

Prova la generazione di immagini (Vertex AI Studio)

Provare Imagen in un Colab

Questa pagina descrive come impostare un parametro facoltativo di Imagen su Vertex AI per specificare la lingua del prompt che utilizzi. Se non specifichi una lingua, Imagen la rileva automaticamente.

un'immagine di un libro generata da un prompt in hindi
Immagine generata dal prompt: una pila di libri vista dall'alto. Il libro in cima contiene un'illustrazione ad acquerello di un uccello. Sul libro è scritto VERTEX AI in grassetto 1

1 Una pila di libri vista dall'alto. Il libro in alto contiene un'illustrazione ad acquerello di un uccello. VERTEX AI è scritto in grassetto sul libro.
un'immagine di una donna da un prompt in coreano
Immagine generata dal prompt: foto di moda postmoderna di una donna che indossa abiti dai colori vivaci in giallo scuro e ciano scuro e porta orecchini 2

2 Woman wearing bright colors, in the style of dark yellow and dark cyan, wearing earrings, postmodern fashion photography.

Impostare la lingua del prompt di testo

Per la lingua del prompt di testo sono supportati i seguenti valori di input:

  • Cinese (semplificato) (zh/zh-CN)
  • Cinese (tradizionale) (zh-TW)
  • Inglese (en, valore predefinito)
  • Francese (fr)
  • Tedesco (de)
  • Hindi (hi)
  • Giapponese (ja)
  • Coreano (ko)
  • Portoghese (pt)

  • Spagnolo (es)

Console

Se il prompt è in una delle lingue supportate, Imagen rileva e traduce il testo e restituisce le immagini generate o modificate.

Se il prompt è in una lingua non supportata, Imagen utilizza il testo letterale per la richiesta. Ciò potrebbe generare un output imprevisto.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.
  • TEXT_PROMPT: Il prompt di testo che guida le immagini generate dal modello. Questo campo è obbligatorio sia per la generazione che per la modifica.
  • PROMPT_LANGUAGE: stringa. Facoltativo. Il codice lingua che corrisponde alla lingua del prompt di testo. In questo esempio, sarebbe hi. Valori disponibili:
    • auto - Rilevamento automatico. Se Imagen rileva una lingua supportata, il prompt (e, facoltativamente, un prompt negativo) vengono tradotti in inglese. Se la lingua rilevata non è supportata, Imagen utilizza il testo di input letteralmente, il che potrebbe comportare un output imprevisto. Non viene restituito alcun codice di errore.
    • en - Inglese (valore predefinito se omesso)
    • es - Spagnolo
    • hi - Hindi
    • ja - Giapponese
    • ko - Coreano
    • pt - Portoghese
    • zh-TW - Cinese (tradizionale)
    • zh o zh-CN - Cinese (semplificato)

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "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"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, ed esegui questo 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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, ed esegui questo 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 seguente risposta di esempio è per una richiesta con "sampleCount": 2. La risposta restituisce due oggetti di previsione, con i byte dell'immagine generata codificati in base64. 
{
  "predictions": [
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    },
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    }
  ]
}

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