Bildinhalte mit maskenbasierter Übermalung mit Imagen hinzufügen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie das Imagen-Modell für die maskenbasierte Bildbearbeitung verwenden. Geben Sie einen ausgewählten Maskenbereich an, in dem ein Bildinhalt hinzugefügt werden soll.

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import argparse

import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import Image, ImageGenerationModel

def edit_image_inpainting_insert_mask(
    project_id: str,
    location: str,
    input_file: str,
    mask_file: str,
    output_file: str,
    prompt: str,
) -> vertexai.preview.vision_models.ImageGenerationResponse:
    """Edit a local image by inserting an object using a mask.
    Args:
      project_id: Google Cloud project ID, used to initialize Vertex AI.
      location: Google Cloud region, used to initialize Vertex AI.
      input_file: Local path to the input image file. Image can be in PNG or JPEG format.
      mask_file: Local path to the mask file. Image can be in PNG or JPEG format.
      output_file: Local path to the output image file.
      prompt: The text prompt describing what you want to see inserted."""

    vertexai.init(project=project_id, location=location)

    model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagegeneration@006")
    base_img = Image.load_from_file(location=input_file)
    mask_img = Image.load_from_file(location=mask_file)

    images = model.edit_image(
        base_image=base_img,
        mask=mask_img,
        prompt=prompt,
        edit_mode="inpainting-insert",
    )

    images[0].save(location=output_file)

    # Optional. View the edited image in a notebook.
    # images[0].show()

    print(f"Created output image using {len(images[0]._image_bytes)} bytes")

    return images

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.