Skalieren Sie ein generiertes, bearbeitetes oder vorhandenes Bild hoch

Sie können Imagen für die Optimierungsfunktion von Vertex AI verwenden, um die Größe eines Bildes zu erhöhen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Modellversionen

Die Verfügbarkeit der Optimierung basiert auf der Modellversion:

Funktion Imagen (v.002) Imagen 2 (v.005) Imagen 2 (v.006)
Auflösung wird erhöht Nicht unterstützt Nicht unterstützt

Bild optimieren

Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele, um ein vorhandenes, generiertes oder bearbeitetes Bild hochzuskalieren.

Console

  1. Folgen Sie der Anleitung unter Bild mit Text generieren, um Bilder zu generieren.

  2. Wählen Sie das Bild aus, das hochskaliert werden soll.

  3. Klicken Sie auf Hochskalieren/Exportieren.

  4. Wählen Sie Bilder hochskalieren.

  5. Wählen Sie einen Wert aus dem Skalierungsfaktor (2x or 4x).

  6. Klicken Sie auf Exportieren, um das hochskalierte Bild zu speichern.

REST

Weitere Informationen zu imagegeneration-Modellanfragen finden Sie in der API-Referenz des imagegeneration-Modells.

Der Hochskalierungsmodus ist ein optionales Feld im parameters-Objekt eines JSON-Anfragetexts. Wenn Sie ein Bild mit der API aktualisieren, geben Sie "mode": "upscale" und upscaleConfig an.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • LOCATION: Die Region Ihres Projekts. Beispiel: us-central1, europe-west2 oder asia-northeast3. Eine Liste der verfügbaren Regionen finden Sie unter Generative AI an Vertex AI-Standorten.
  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID.
  • B64_BASE_IMAGE: Das Basisbild, das bearbeitet oder hochskaliert werden soll. Das Bild muss als base64-codierter Bytestring angegeben werden. Größenbeschränkung: 10 MB.
  • IMAGE_SOURCE: Der Cloud Storage-Speicherort des Bildes, das Sie bearbeiten oder hochskalieren möchten. Beispiel: gs://output-bucket/source-photos/photo.png
  • UPSCALE_FACTOR: Optional. Der Faktor, auf den das Bild hochskaliert werden soll. Wenn nicht angegeben, wird der Hochskalierungsfaktor von der längeren Seite des Eingabebilds und von sampleImageSize bestimmt. Verfügbare Werte: x2 oder x4.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "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"
    }
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

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

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