Modifica il contenuto delle immagini utilizzando l'editing senza maschera con Imagen v.002

Questo esempio mostra come utilizzare il modello Imagen per la modifica delle immagini senza maschera. Specifica le modifiche utilizzando un prompt di testo.

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceSettings;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Base64;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class EditImageMaskFreeSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String location = "us-central1";
    String inputPath = "/path/to/my-input.png";
    String prompt = ""; // The text prompt describing what you want to see.

    editImageMaskFree(projectId, location, inputPath, prompt);
  }

  // Edit an image without using a mask. The edit is applied to the entire image and is saved to a
  // new file.
  public static PredictResponse editImageMaskFree(
      String projectId, String location, String inputPath, String prompt)
      throws ApiException, IOException {
    final String endpoint = String.format("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location);
    PredictionServiceSettings predictionServiceSettings =
        PredictionServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (PredictionServiceClient predictionServiceClient =
        PredictionServiceClient.create(predictionServiceSettings)) {

      final EndpointName endpointName =
          EndpointName.ofProjectLocationPublisherModelName(
              projectId, location, "google", "imagegeneration@002");

      // Convert the image to Base64.
      byte[] imageData = Base64.getEncoder().encode(Files.readAllBytes(Paths.get(inputPath)));
      String image = new String(imageData, StandardCharsets.UTF_8);
      Map<String, String> imageMap = new HashMap<>();
      imageMap.put("bytesBase64Encoded", image);

      Map<String, Object> instancesMap = new HashMap<>();
      instancesMap.put("prompt", prompt);
      instancesMap.put("image", imageMap);
      Value instances = mapToValue(instancesMap);

      Map<String, Object> paramsMap = new HashMap<>();
      // Optional parameters
      paramsMap.put("seed", 1);
      // Controls the strength of the prompt.
      // 0-9 (low strength), 10-20 (medium strength), 21+ (high strength)
      paramsMap.put("guidanceScale", 21);
      paramsMap.put("sampleCount", 1);
      Value parameters = mapToValue(paramsMap);

      PredictResponse predictResponse =
          predictionServiceClient.predict(
              endpointName, Collections.singletonList(instances), parameters);

      for (Value prediction : predictResponse.getPredictionsList()) {
        Map<String, Value> fieldsMap = prediction.getStructValue().getFieldsMap();
        if (fieldsMap.containsKey("bytesBase64Encoded")) {
          String bytesBase64Encoded = fieldsMap.get("bytesBase64Encoded").getStringValue();
          Path tmpPath = Files.createTempFile("imagen-", ".png");
          Files.write(tmpPath, Base64.getDecoder().decode(bytesBase64Encoded));
          System.out.format("Image file written to: %s\n", tmpPath.toUri());
        }
      }
      return predictResponse;
    }
  }

  private static Value mapToValue(Map<String, Object> map) throws InvalidProtocolBufferException {
    Gson gson = new Gson();
    String json = gson.toJson(map);
    Value.Builder builder = Value.newBuilder();
    JsonFormat.parser().merge(json, builder);
    return builder.build();
  }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta API Python Vertex AI documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# input_file = "my-input.png"
# output_file = "my-output.png"
# prompt = "" # The text prompt describing what you want to see.

vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagegeneration@002")
base_img = Image.load_from_file(location=input_file)

images = model.edit_image(
    base_image=base_img,
    prompt=prompt,
    # Optional parameters
    seed=1,
    # Controls the strength of the prompt.
    # -- 0-9 (low strength), 10-20 (medium strength), 21+ (high strength)
    guidance_scale=21,
    number_of_images=1,
)

images[0].save(location=output_file, include_generation_parameters=False)

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

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

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