Imagen v.002에서 마스크 없는 수정을 사용하여 이미지 콘텐츠 수정

이 샘플은 마스크 없는 이미지 수정을 위해 Imagen 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 텍스트 프롬프트를 사용하여 수정사항을 지정합니다.

코드 샘플

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Java API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# input_file = "input-image.png"
# output_file = "output-image.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")
# Example response:
# Created output image using 1234567 bytes

다음 단계

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