生成された画像、編集された画像、既存の画像をアップスケールする

Vertex AI の Imagen のアップスケーリング機能を使用すると、画質を損なうことなく画像のサイズを大きくできます。

モデル バージョン

アップスケーリングの可用性はモデル バージョンによって異なります。

機能 Imagen（v.002） Imagen 2（v.005） Imagen 2（v.006）
アップスケーリング ✔ サポートされていません 非対応

画像をアップスケールする

次のコードサンプルを使用して、既存の画像、生成された画像、または編集された画像をアップスケールします。

コンソール

  1. テキスト付きの画像を生成するの手順に沿って画像を生成します。

  2. アップスケールする画像を選択します。

  3. [アップスケール/エクスポート] をクリックします。

  4. [画像をアップスケール] を選択します。

  5. [スケーリング ファクタ] から値を選択します（2x または 4x）。

  6. [エクスポート] をクリックして、スケールアップされた画像を保存します。

REST

imagegeneration モデル リクエストの詳細については、imagegeneration モデル API リファレンスをご覧ください。

アップスケーリング モードは、JSON リクエスト本文の parameters オブジェクト内にあるオプション フィールドです。API を使用して画像をアップスケールする場合は、"mode": "upscale" と upscaleConfig を指定します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • LOCATION: プロジェクトのリージョン。たとえば、us-central1、europe-west2、asia-northeast3 です。使用可能なリージョンの一覧については、Vertex AI の生成 AI のロケーションをご覧ください。
  • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
  • B64_BASE_IMAGE: 編集またはアップスケールするベース画像。画像は base64 でエンコードされたバイト文字列として指定する必要があります。サイズの上限: 10 MB。
  • IMAGE_SOURCE: 編集またはアップスケールする画像の Cloud Storage ロケーション。例: gs://output-bucket/source-photos/photo.png
  • UPSCALE_FACTOR: 省略可。画像をアップスケールする係数。指定しない場合、アップスケール係数は入力画像の長辺と sampleImageSize から決定されます。使用可能な値: x2 または x4。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagegeneration@002:predict

リクエストの本文（JSON）: 

{
  "instances": [
    {
      "prompt": "",
      "image": {
        // use one of the following to specify the image to upscale
        "bytesBase64Encoded": "B64_BASE_IMAGE"
        "gcsUri": "IMAGE_SOURCE"
        // end of base image input options
      },
    }
  ],
  "parameters": {
    "sampleCount": 1,
    "mode": "upscale",
    "upscaleConfig": {
      "upscaleFactor": "UPSCALE_FACTOR"
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagegeneration@002:predict"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagegeneration@002:predict" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "predictions": [
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "iVBOR..[base64-encoded-upscaled-image]...YII="
    }
  ]
}

次のステップ

Imagen や Vertex AI のその他の生成 AI プロダクトに関する次の記事を読む。