Gerar imagens de simulador virtual

O Simulador Virtual permite gerar imagens generativas de pessoas para experimentar virtualmente produtos de vestuário. Você fornece uma imagem de uma pessoa e uma imagem de um produto de vestuário. Em seguida, o simulador virtual gera uma imagem da pessoa usando esse produto.

Os seguintes modelos oferecem suporte à geração de imagens de simulador virtual:

Testar o simulador virtual em um Colab

Antes de começar

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. Configure a autenticação do ambiente.

   Selecione a guia para como planeja usar as amostras nesta página:

   Python

   Para usar os exemplos do Python desta página em um ambiente de desenvolvimento local, instale e inicialize a CLI gcloud e configure o Application Default Credentials com suas credenciais de usuário.

   1. Instale a Google Cloud CLI.

   2. Configure a CLI gcloud para usar sua identidade federada.

      Para mais informações, consulte Fazer login na CLI gcloud com sua identidade federada.

   3. Crie credenciais de autenticação local para sua conta de usuário:

      gcloud auth application-default login

      Se um erro de autenticação for retornado, confirme se você fez login na CLI gcloud com sua identidade federada.

   Saiba mais em Configurar o ADC para um ambiente de desenvolvimento local na documentação de autenticação do Cloud de Confiance .

   REST

   Para usar as amostras da API REST desta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para a CLI gcloud.

   Instale a Google Cloud CLI e faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

   Saiba mais em Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Cloud de Confiance .

Gerar imagens

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"
    }
  ]
}