バーチャルで試着画像を生成する

「バーチャル試着」では、人物の画像を生成し、その人物に衣料品をバーチャル試着させることができます。人物の画像と衣料品の画像を提供すると、「バーチャルでお試し」機能がその衣料品を着用している人物の画像を生成します。

次のモデルは、バーチャルでお試し画像を生成することをサポートしています。

Colab でバーチャルでお試し

始める前に

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. 環境の認証を設定します。

   このページのサンプルをどのように使うかに応じて、タブを選択してください。

   Python

   ローカル開発環境でこのページの Python サンプルを使用するには、gcloud CLI をインストールして 初期化し、ユーザー認証情報を使用してアプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。

   1. Google Cloud CLI をインストールします。

   2. フェデレーション ID（連携 ID）を使用するように gcloud CLI を構成します。

      詳細については、 フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインするをご覧ください。

   3. ユーザーアカウントのローカル認証情報を作成します。

      gcloud auth application-default login

      認証エラーが返された場合は、 連携 ID を使用して gcloud CLI にログインしていることを確認します。

   詳細については、 認証ドキュメントのローカル開発環境の ADC の設定 Cloud de Confiance をご覧ください。

   REST

   このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、 gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。

   Google Cloud CLI をインストールし、 フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインします。

   詳細については、 REST を使用して認証する 認証ドキュメントの Cloud de Confiance をご覧ください。

画像を生成

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"
    }
  ]
}