Imagen API 可讓您在幾秒內生成高品質圖片，並使用文字提示和參考圖片引導主題或風格生成。
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支援的機型
| 模型 | 程式碼 |
|---|---|
| 使用參考圖片自訂 (少樣本) | imagen-3.0-capability-001 |
如要進一步瞭解各模型支援的功能，請參閱 Imagen 模型。
HTTP 方法和網址
POST https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict
語法範例
透過文字提示和參考圖片自訂圖片的語法。
語法
自訂圖片的語法。
REST
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict \ -d '{ "instances": [ { // Use [1] to refer to the reference images with referenceId=1 // [2] to refer to the reference images with referenceId=2, // following the same format for all reference IDs that you provide. "prompt": "${TEXT_PROMPT}", "referenceImages": [ // A list of at most 4 reference image objects. [...] ] } ], "parameters": { [...] } }'
要求主體範例：
這項要求是使用臉部網格控制圖片和三張參考圖片，進行個人化設定。
{
"instances": [
{
"prompt": "Create an image about a man with short hair [1] in the pose of
control image [2] to match the description: A pencil style sketch of a
full-body portrait of a man with short hair [1] with hatch-cross drawing,
hatch drawing of portrait with 6B and graphite pencils, white background,
pencil drawing, high quality, pencil stroke, looking at camera, natural
human eyes",
"referenceImages": [
{
"referenceType": "REFERENCE_TYPE_CONTROL",
"referenceId": 2,
"referenceImage": {
"bytesBase64Encoded": "${IMAGE_BYTES_1}"
},
"controlImageConfig": {
"controlType": "CONTROL_TYPE_FACE_MESH",
"enableControlImageComputation": true
}
},
{
"referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
"referenceId": 1,
"referenceImage": {
"bytesBase64Encoded": "${IMAGE_BYTES_2}"
},
"subjectImageConfig": {
"subjectDescription": "a man with short hair",
"subjectType": "SUBJECT_TYPE_PERSON"
}
},
{
"referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
"referenceId": 1,
"referenceImage": {
"bytesBase64Encoded": "${IMAGE_BYTES_3}"
},
"subjectImageConfig": {
"subjectDescription": "a man with short hair",
"subjectType": "SUBJECT_TYPE_PERSON"
}
},
{
"referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
"referenceId": 1,
"referenceImage": {
"bytesBase64Encoded": "${IMAGE_BYTES_4}"
},
"subjectImageConfig": {
"subjectDescription": "a man with short hair",
"subjectType": "SUBJECT_TYPE_PERSON"
}
}
]
}
],
"parameters": {
"negativePrompt": "wrinkles, noise, Low quality, dirty, low res, multi face,
rough texture, messy, messy background, color background, photo realistic,
photo, super realistic, signature, autograph, sign, text, characters,
alphabet, letter",
"seed": 1,
"language": "en",
"sampleCount": 4
}
}參數清單
如需實作詳情，請參閱範例。
自訂圖片
REST
| 參數 | |
|---|---|
referenceType |
必要列舉：
|
referenceId |
必要integer參考 ID。在提示中使用這個參照 ID。舉例來說，使用 [1] 參照 referenceId=1 的參考圖片，使用 [2] 參照 referenceId=2 的參考圖片。 |
referenceImage.bytesBase64Encoded |
必要條件 string編碼參考圖片的 Base64 字串。 |
maskImageConfig.maskMode |
選用列舉：
當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_MASK 時指定。
|
maskImageConfig.dilation |
選填 float。範圍：[0, 1]用來擴大這個遮罩的圖片寬度百分比。 當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_MASK 時指定。
|
maskImageConfig.maskClasses |
選填 list[Integer]。MASK_MODE_SEMANTIC 模式的遮罩類別。當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_MASK 時指定。
|
controlImageConfig.controlType |
必要列舉：
當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_CONTROL 時指定。
|
controlImageConfig.enableControlImageComputation |
選填 bool。預設值： false。
當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_CONTROL 時指定。
|
language |
選用： 與文字提示語言對應的語言代碼。 支援的值如下：
en：英文 (如省略，則為預設值)
|
subjectImageConfig.subjectDescription |
必要 string。圖片中主體的簡短說明。例如一位留著棕色短髮的女性。 當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_SUBJECT 時指定。
|
subjectImageConfig.subjectType |
必要列舉：
當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_SUBJECT 時指定。
|
styleImageConfig.styleDescription |
選填 string。樣式的簡短說明。 當 referenceType 設為 REFERENCE_TYPE_STYLE 時指定。
|
回應
REST 要求的回應主體。
| 參數 | |
|---|---|
predictions |
|
Vision 生成模型結果物件
模型結果的相關資訊。
| 參數 | |
|---|---|
bytesBase64Encoded |
以 Base64 編碼生成的圖片。如果輸出圖片未通過負責任的 AI 篩選器，就不會顯示這項資訊。 |
mimeType |
生成的圖片類型。如果輸出圖片未通過負責任的 AI 篩選器，就不會顯示這項資訊。 |
範例
以下範例說明如何使用 Imagen 模型自訂圖片。
自訂圖片
REST
使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：
- PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。
- LOCATION：專案的區域。例如
us-central1、europe-west2或asia-northeast3。如需可用區域的清單，請參閱「Vertex AI 的生成式 AI 服務地區」。 - TEXT_PROMPT：文字提示會引導模型生成圖片。如要使用 Imagen 3 自訂功能，請在 [$referenceId] 格式中加入您提供的參考圖片
referenceId。例如：- 以下文字提示適用於有兩張參照圖片的請求，且圖片含有
"referenceId": 1。兩張圖片都有選填的"subjectDescription": "man with short hair"說明：根據說明製作圖片：以鉛筆風格繪製全身肖像，man with short hair [1]採用交叉陰影繪圖，以 6B 和石墨鉛筆繪製肖像陰影，白色背景，鉛筆繪圖，高品質，鉛筆筆觸，看著鏡頭，自然的人眼
- 以下文字提示適用於有兩張參照圖片的請求，且圖片含有
"referenceId"：參考圖片的 ID，或對應相同主題或風格的一系列參考圖片 ID。在這個範例中，兩張參照圖片是同一個人，因此共用相同的referenceId(1)。- BASE64_REFERENCE_IMAGE：引導圖片生成的參考圖片。圖片必須指定為採用 base64 編碼的位元組字串。
- SUBJECT_DESCRIPTION：選用。參考圖片的文字說明，可用於
prompt欄位。例如："prompt": "a full-body portrait of a man with short hair [1] with hatch-cross drawing", [...], "subjectDescription": "man with short hair" - IMAGE_COUNT：生成的圖片數量。 接受的整數值：1 到 4。預設值：4。
HTTP 方法和網址：
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/imagen-3.0-capability-001:predict
JSON 要求主體：
{
"instances": [
{
"prompt": "TEXT_PROMPT",
"referenceImages": [
{
"referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
"referenceId": 1,
"referenceImage": {
"bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
},
"subjectImageConfig": {
"subjectDescription": "SUBJECT_DESCRIPTION",
"subjectType": "SUBJECT_TYPE_PERSON"
}
},
{
"referenceType": "REFERENCE_TYPE_SUBJECT",
"referenceId": 1,
"referenceImage": {
"bytesBase64Encoded": "BASE64_REFERENCE_IMAGE"
},
"subjectImageConfig": {
"subjectDescription": "SUBJECT_DESCRIPTION",
"subjectType": "SUBJECT_TYPE_PERSON"
}
}
]
}
],
"parameters": {
"sampleCount": IMAGE_COUNT
}
}
如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：
curl
將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：
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/imagen-3.0-capability-001:predict"
PowerShell
將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：
$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/imagen-3.0-capability-001:predict" | Select-Object -Expand Content
"sampleCount": 2 的要求範例回應。回應會傳回兩個預測物件，其中包含以 base64 編碼產生的圖片位元組。
{
"predictions": [
{
"bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
"mimeType": "image/png"
},
{
"mimeType": "image/png",
"bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
}
]
}
課程 ID
使用下列物件類別 ID，根據特定物件自動建立圖片遮罩。
課程 ID (class_) |
物件 |
|---|---|
| 0 | 後背包 |
| 1 | 雨傘 |
| 2 | 包包 |
| 3 | 領帶 |
| 4 | 手提箱 |
| 5 | 客服案件 |
| 6 | 鳥兒 |
| 7 | cat |
| 8 | 狗 |
| 9 | 馬 |
| 10 | 綿羊 |
| 11 | 母牛 |
| 12 | 大象 |
| 13 | 熊 |
| 14 | 斑馬 |
| 15 | 長頸鹿 |
| 16 | 動物 (其他) |
| 17 | 微波爐 |
| 18 | 散熱器 |
| 19 | 烤箱 |
| 20 | 烤麵包機 |
| 21 | 儲存槽 |
| 22 | 輸送帶 |
| 23 | 接收器 |
| 24 | 冰箱 |
| 25 | 洗衣烘乾機 |
| 26 | 風扇 |
| 27 | 洗碗機 |
| 28 | 馬桶 |
| 29 | 浴缸 |
| 30 | shower (蓮蓬頭) |
| 31 | 通道 |
| 32 | 橋梁 |
| 33 | 碼頭 |
| 34 | 帳篷 |
| 35 | 建構中 |
| 36 | ceiling |
| 37 | 筆記型電腦 |
| 38 | 鍵盤 |
| 39 | 老鼠 |
| 40 | 遠端 |
| 41 | 手機 |
| 42 | 電視機 |
| 43 | floor |
| 44 | 在此流程的各個階段 |
| 45 | 香蕉 |
| 46 | apple |
| 47 | 三明治 |
| 48 | orange |
| 49 | 花椰菜 |
| 50 | 紅蘿蔔 |
| 51 | 熱狗 |
| 52 | 披薩 |
| 53 | 甜甜圈 |
| 54 | 蛋糕 |
| 55 | 水果 (其他) |
| 56 | 食物 (其他) |
| 57 | 椅子 (其他) |
| 58 | 扶手椅 |
| 59 | 旋轉椅 |
| 60 | 凳子 |
| 61 | 帳戶名額 |
| 62 | 沙發 |
| 63 | 垃圾桶 |
| 64 | 盆栽 |
| 65 | nightstand (床頭櫃) |
| 66 | 床 |
| 67 | 資料表 |
| 68 | 撞球桌 |
| 69 | 槍管 |
| 70 | 辦公桌 |
| 71 | 腳凳 |
| 72 | 衣櫃 |
| 73 | 嬰兒床 |
| 74 | 籃子 |
| 75 | 抽屜櫃 |
| 76 | 書架 |
| 77 | 計數器 (其他) |
| 78 | 浴室檯面 |
| 79 | 廚房中島 |
| 80 | 門 |
| 81 | 光線 (其他) |
| 82 | 燈具 |
| 83 | 壁燈 |
| 84 | 吊燈 |
| 85 | 鏡像 |
| 86 | 透過行動裝置在 Meet 設備裝置上 |
| 87 | 專區 |
| 88 | 樓梯 |
| 89 | 電扶梯 |
| 90 | 櫃子 |
| 91 | 壁爐 |
| 92 | 火爐 |
| 93 | 大型電玩機台 |
| 94 | 砂礫 |
| 95 | platform |
| 96 | playingfield |
| 97 | 鐵路 |
| 98 | 道路 |
| 99 | snow |
| 100 | 人行道鋪面 |
| 101 | 跑道 |
| 102 | 地形 |
| 103 | 書 |
| 104 | box |
| 105 | 時鐘 |
| 106 | 花瓶 |
| 107 | 剪刀 |
| 108 | 玩物 (其他) |
| 109 | 泰迪熊 |
| 110 | 吹風機 |
| 111 | 牙刷 |
| 112 | 繪畫 |
| 113 | 海報 |
| 114 | 公布欄 |
| 115 | 瓶子 |
| 116 | 杯子 |
| 117 | 葡萄酒杯 |
| 118 | 刀子 |
| 119 | 分支 |
| 120 | 湯匙 |
| 121 | 碗 |
| 122 | 紙匣 |
| 123 | 抽油煙機 |
| 124 | 盤子 |
| 125 | 使用者圖示 |
| 126 | rider (other) |
| 127 | 自行車騎士 |
| 128 | 機車騎士 |
| 129 | 報告 |
| 130 | 路燈 |
| 131 | 路障 |
| 132 | 信箱 |
| 133 | 監視器 |
| 134 | 接線盒 |
| 135 | 交通號誌 |
| 136 | 紅綠燈 |
| 137 | 消防栓 |
| 138 | 停車收費計時器 |
| 139 | 長椅 |
| 140 | 自行車架 |
| 141 | 看板 |
| 142 | Sky |
| 143 | 桿子 |
| 144 | 籬笆 |
| 145 | 欄杆扶手 |
| 146 | 護欄 |
| 147 | 山丘 |
| 148 | 搖滾 |
| 149 | 飛盤 |
| 150 | 滑雪板 |
| 151 | 滑雪板 |
| 152 | 運動用球 |
| 153 | 風箏 |
| 154 | 球棒 |
| 155 | 棒球手套 |
| 156 | 滑板 |
| 157 | 衝浪板 |
| 158 | 網球拍 |
| 159 | 淨 |
| 160 | base |
| 161 | 雕塑 |
| 162 | 欄 |
| 163 | 噴泉 |
| 164 | 遮篷 |
| 165 | 服飾 |
| 166 | 橫幅 |
| 167 | 旗標 |
| 168 | 毯子 |
| 169 | 窗簾 (其他) |
| 170 | 浴簾 |
| 171 | pillow |
| 172 | 毛巾 |
| 173 | 地毯地墊 |
| 174 | 植被 |
| 175 | 腳踏車 |
| 176 | 汽車 |
| 177 | autorickshaw |
| 178 | 摩托車 |
| 179 | 飛機 |
| 180 | 公車 |
| 181 | 火車 |
| 182 | 卡車 |
| 183 | 預告片 |
| 184 | 船隻 |
| 185 | 緩慢移動的輪狀物體 |
| 186 | 河湖 |
| 187 | 海洋 |
| 188 | 水 (其他) |
| 189 | 游泳池 |
| 190 | 瀑布 |
| 191 | 牆 |
| 192 | window |
| 193 | 百葉窗簾 |
後續步驟
- 詳情請參閱「Vertex AI 的 Imagen」。