Imagen을 사용한 마스크 기반 아웃페인팅을 사용하여 이미지 콘텐츠 확장

이 샘플에서는 마스크 기반 이미지 수정에 Imagen 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 기본 이미지 콘텐츠를 더 크거나 다른 크기의 캔버스에 맞게 확장할 타겟팅된 마스크 영역을 지정합니다.

코드 샘플

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 = "PROJECT_ID"
# input_file = "my-input.png"
# mask_file = "my-mask.png"
# output_file = "my-output.png"
# prompt = "" # The optional text prompt describing what you want to see inserted.

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

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="outpainting",
)

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")

다음 단계

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