Bildinhalt mit einer Maske mit Imagen v.002 bearbeiten

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie das Imagen-Modell für die maskenbasierte Bildbearbeitung verwenden. Geben Sie einen Zielmaskenbereich an und legen Sie die Änderungen über einen Text-Prompt fest.

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 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"
# mask_file = "my-mask.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)
mask_img = Image.load_from_file(location=mask_file)

images = model.edit_image(
    base_image=base_img,
    mask=mask_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")

Nächste Schritte

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