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Imagin 3: Ein Python-Tutorial für die Erzeugung von Text-zu-Image-Erzeugung
Imaging 3 ist ein leistungsstarkes Text-zu-Image-Modell, das hochdetaillierte und stilistisch unterschiedliche Bilder generieren kann und sogar Text einbezieht. Dieses Tutorial zeigt, wie die Funktionen von Imagin 3 programmgesteuert mithilfe der generativen AI -API von Google und Python nutzen können. Wir werden die Umgebungs -Setup, die Code -Implementierung abdecken und verschiedene Optionen für Bildgenerierung untersuchen.
Zugriff auf Imageen 3 über die Google Generative AI API
Sie benötigen zu Beginn ein Google Cloud -Projekt und einen API -Schlüssel.
Einrichten Ihrer Google Cloud -Umgebung:
API -Schlüsselgenerierung:
.env
<code>GEMINI_API_KEY=<your_api_key></your_api_key></code>Abrechnungskonto Setup:
Imagin 3 ist ein bezahlter Service. Verbinden Sie ein Abrechnungskonto mit Ihrem Google Cloud -Projekt, um API -Nutzungsfehler zu vermeiden. Befolgen Sie die Eingabeaufforderungen in Google AI Studio, um ein Abrechnungskonto zu verknüpfen oder zu erstellen. Die aktuellen Kosten pro Bildgenerierung beträgt 0,03 USD (überprüfen Sie die offizielle Preisseite auf die neuesten Preise).
conda create -n imagen python=3.9
conda activate imagen
pip install -q -U google-genai pillow python-dotenv
Erstellen Sie ein Python -Skript (z. B.
) im selben Verzeichnis wie Ihre Datei. gen_image.py
.env
<code class="language-python"># Import necessary libraries from google import genai from google.genai import types from PIL import Image from io import BytesIO import os from dotenv import load_dotenv # Load API key from .env load_dotenv() api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY") # Initialize the client client = genai.Client(api_key=api_key) # Generate an image prompt = """A dog surfing at the beach""" response = client.models.generate_images( model="imagen-3.0-generate-002", prompt=prompt, config=types.GenerateImagesConfig(number_of_images=1) ) # Display the image for generated_image in response.generated_images: image = Image.open(BytesIO(generated_image.image.image_bytes)) image.show()</code>
Das Objekt
ermöglicht die Anpassung:number_of_images
: Mehrere Bilder generieren (Standard: 4). aspect_ratio
: Kontrolle des Seitenverhältnisses (z. B. "9:16" für vertikale Bilder). safety_filter_level
: Derzeit unterstützt derzeit nur BLOCK_LOW_AND_ABOVE
. person_generation
: Kontrolle, ob Personen im Bild zulässig sind (ALLOW_ADULT
oder DONT_ALLOW
). Effektive Eingabeaufforderung Engineering:
Basteln effektive Eingabeaufforderungen sind entscheidend. Verwenden Sie die beschreibende Sprache, geben Sie Stile an und fügen Sie Details zu Beleuchtung, Kameraeinstellungen und künstlerischen Techniken hinzu, um bessere Ergebnisse zu erzielen. In der offiziellen Dokumentation 3 -Dokumentation finden Sie detaillierte Eingabeaufentwicklungsrichtlinien.
Bildbearbeitung und -anpassung (derzeit eingeschränkter Zugriff):
Imagin 3 bietet Bildbearbeitungs- und Anpassungsfunktionen, aber der Zugriff ist derzeit eingeschränkt.
Schlussfolgerung:
Dieses Tutorial bietet eine Grundlage für die Verwendung von Imageen 3 über die Google Generative AI API und Python. Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Eingabeaufforderungen und Konfigurationsoptionen, um das volle Potenzial dieses leistungsstarken Text-zu-Image-Modells freizuschalten. Denken Sie daran, immer die offizielle Dokumentation auf die aktuellsten Informationen und Preise zu überprüfen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBild 3: Eine Anleitung mit Beispielen in der Gemini -API. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!