Membuat Gambar Coba Virtual

Coba Virtual memungkinkan Anda membuat gambar orang untuk mencoba produk pakaian secara virtual. Anda memberikan gambar seseorang dan gambar produk pakaian, lalu fitur Coba Virtual akan membuat gambar orang tersebut yang sedang mengenakan produk pakaian tersebut.

Model berikut mendukung pembuatan gambar coba virtual:

Mencoba Coba Virtual di Colab

Sebelum memulai

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. Siapkan autentikasi untuk lingkungan Anda.

   Pilih tab untuk melihat bagaimana Anda berencana menggunakan contoh di halaman ini:

   Python

   Untuk menggunakan contoh Python di halaman ini dalam lingkungan pengembangan lokal, instal dan lakukan inisialisasi gcloud CLI, lalu siapkan Kredensial Default Aplikasi dengan kredensial pengguna Anda.

   1. Instal Google Cloud CLI.

   2. Konfigurasi gcloud CLI agar menggunakan identitas gabungan Anda.

      Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda.

   3. Buat kredensial autentikasi lokal untuk akun pengguna Anda:

      gcloud auth application-default login

      Jika error autentikasi ditampilkan, pastikan Anda telah login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda.

   Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan ADC untuk lingkungan pengembangan lokal dalam dokumentasi autentikasi Cloud de Confiance .

   REST

   Untuk menggunakan contoh REST API di halaman ini dalam lingkungan pengembangan lokal, gunakan kredensial yang Anda berikan ke gcloud CLI.

   Instal Google Cloud CLI, lalu login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda.

   Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Melakukan autentikasi untuk menggunakan REST dalam dokumentasi autentikasi Cloud de Confiance .

Buat gambar

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"
    }
  ]
}