Générer des images d'essai virtuel

L'essayage virtuel vous permet de générer des images de personnes essayant virtuellement des vêtements. Vous fournissez une image d'une personne et une image d'un vêtement, puis l'essayage virtuel génère une image de la personne portant ce vêtement.

Les modèles suivants sont compatibles avec la génération d'images d'essayage virtuel :

Essayer l'essayage virtuel dans Colab

Avant de commencer

1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.

3. Enable the Agent Platform API, if it is not already enabled.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

   Enable the API

4. Configurez l'authentification pour votre environnement.

   Sélectionnez l'onglet correspondant à la façon dont vous prévoyez d'utiliser les exemples de cette page :

   Python

   Pour utiliser les exemples Python de cette page dans un environnement de développement local, installez et initialisez la gcloud CLI, puis configurez le service Identifiants par défaut de l'application avec vos identifiants utilisateur.

   1. Installez la Google Cloud CLI.

   2. Configurez la gcloud CLI afin d'utiliser votre identité fédérée.

      Pour en savoir plus, consultez la page Se connecter à la gcloud CLI avec une identité fédérée.

   3. Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte utilisateur :

      gcloud auth application-default login

      Si une erreur d'authentification est renvoyée, vérifiez que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

   Pour en savoir plus, consultez la section Configurer les ADC pour un environnement de développement local dans la documentation sur l'authentification. Cloud de Confiance

   REST

   Pour utiliser les exemples API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à la gcloud CLI.

   Installez la Google Cloud CLI, puis connectez-vous à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

   Pour en savoir plus, consultez la section S'authentifier pour utiliser REST dans la documentation sur l' Cloud de Confiance authentification.

Générer des images

pip install --upgrade google-genai

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

from google import genai
from google.genai.types import RecontextImageSource, ProductImage

client = genai.Client()

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# output_file = "output-image.png"

image = client.models.recontext_image(
    model="virtual-try-on-001",
    source=RecontextImageSource(
        person_image=Image.from_file(location="test_resources/man.png"),
        product_images=[
            ProductImage(product_image=Image.from_file(location="test_resources/sweater.jpg"))
        ],
    ),
)

image.generated_images[0].image.save(output_file)

print(f"Created output image using {len(image.generated_images[0].image.image_bytes)} bytes")
# Example response:
# Created output image using 1234567 bytes

POST https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-001:predict

{
  "instances": [
    {
      "personImage": {
        "image": {
          "bytesBase64Encoded": "BASE64_PERSON_IMAGE"
        }
      },
      "productImages": [
        {
          "image": {
            "bytesBase64Encoded": "BASE64_PRODUCT_IMAGE"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "parameters": {
    "sampleCount": IMAGE_COUNT,
    "storageUri": "GCS_OUTPUT_PATH"
  }
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-001:predict"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/publishers/google/models/virtual-try-on-001:predict" | Select-Object -Expand Content

{
  "predictions": [
    {
      "mimeType": "image/png",
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES"
    },
    {
      "bytesBase64Encoded": "BASE64_IMG_BYTES",
      "mimeType": "image/png"
    }
  ]
}