imagetext
é o nome do modelo que aceita legendas de imagens. imagetext
gera uma legenda a partir de uma imagem que você fornece com base no idioma
especificado. O modelo dá suporte aos seguintes idiomas: inglês (en
), alemão
(de
), francês (fr
), espanhol (es
) e italiano (it
).
Para conferir esse modelo no console, consulte o card de modelo Image Captioning
no Model Garden.
Casos de uso
Alguns casos de uso comuns de legendagem de imagens incluem:
- Os criadores de conteúdo podem gerar legendas para imagens e vídeos enviados (por exemplo, uma breve descrição de uma sequência de vídeos).
- Gerar legendas para descrever os produtos
- Integrar legendas a um app usando a API para criar novas experiências
Solicitação HTTP
POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/imagetext:predict
Corpo da solicitação
{
"instances": [
{
"image": {
// Union field can be only one of the following:
"bytesBase64Encoded": string,
"gcsUri": string,
// End of list of possible types for union field.
"mimeType": string
}
}
],
"parameters": {
"sampleCount": integer,
"storageUri": string,
"language": string,
"seed": integer
}
}
Use os parâmetros a seguir para o modelo do Imagen imagetext
.
Para mais informações, consulte
Conferir descrições de imagens usando legendas visuais.
Parâmetro | Descrição | Valores aceitáveis |
---|---|---|
instances |
Uma matriz que contém o objeto com detalhes da imagem sobre as quais você quer informações. | matriz (1 objeto de imagem permitido) |
bytesBase64Encoded |
A imagem a ser legendada. | String de imagem codificada em Base64 (PNG ou JPEG, 20 MB no máximo) |
gcsUri |
O URI do Cloud Storage da imagem a ser legendada. | URI de string do arquivo de imagem no Cloud Storage (PNG ou JPEG, 20 MB no máximo) |
mimeType |
Opcional. O tipo MIME da imagem que você especifica. | string (image/jpeg ou image/png ) |
sampleCount |
Número de strings de texto geradas. | Int value: 1-3 |
seed |
Opcional. A semente do gerador de número aleatório (RNG). Se a semente RNG for a mesma para solicitações com entradas, os resultados da previsão serão os mesmos. | número inteiro |
storageUri |
Opcional. O local do Cloud Storage para salvar as respostas de texto geradas. | string |
language |
Opcional. A solicitação de texto para orientar a resposta. | string: en (padrão), de , fr , it , es |
Exemplo de solicitação
REST
Para testar um prompt de texto usando a API Vertex AI, envie uma solicitação POST para o endpoint do modelo do editor.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud.
- LOCATION: a região do seu projeto. Por exemplo,
us-central1
,europe-west2
ouasia-northeast3
. Para uma lista de regiões disponíveis, consulte IA generativa em locais da Vertex AI. - B64_IMAGE: a imagem que receberá as legendas. A imagem precisa ser especificada como uma string de bytes codificada em base64. Limite de tamanho: 10 MB.
- RESPONSE_COUNT: o número de legendas de imagem que você quer gerar. Valores inteiros aceitos: 1 a 3.
- LANGUAGE_CODE: um dos códigos de idioma compatíveis. Linguagens compatíveis:
- Inglês (
en
) - Francês (
fr
) - Alemão (
de
) - Italiano (
it
) - Espanhol (
es
)
- Inglês (
Método HTTP e URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagetext:predict
Corpo JSON da solicitação:
{ "instances": [ { "image": { "bytesBase64Encoded": "B64_IMAGE" } } ], "parameters": { "sampleCount": RESPONSE_COUNT, "language": "LANGUAGE_CODE" } }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
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/imagetext:predict"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
$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/imagetext:predict" | Select-Object -Expand Content
"sampleCount": 2
. A resposta retorna duas strings de previsão.
Inglês (en
):
{ "predictions": [ "a yellow mug with a sheep on it sits next to a slice of cake", "a cup of coffee with a heart shaped latte art next to a slice of cake" ], "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID", "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID", "modelDisplayName": "MODEL_DISPLAYNAME", "modelVersionId": "1" }
Espanhol (es
):
{ "predictions": [ "una taza de café junto a un plato de pastel de chocolate", "una taza de café con una forma de corazón en la espuma" ] }
Corpo da resposta
{
"predictions": [ string ]
}
Elemento de resposta | Descrição |
---|---|
predictions |
Lista de strings de texto representando legendas, classificadas por confiança. |
Exemplo de resposta
{
"predictions": [
"text1",
"text2"
]
}