Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Imagen, görüntü üretme modelidir. Kullanıcı profilleri için özel avatarlar oluşturmak veya kullanıcı etkileşimini artırmak amacıyla kişiselleştirilmiş görsel öğeleri mevcut ekran akışlarına entegre etmek için kullanılabilir.
Firebase AI Logic SDK'sını kullanarak Android uygulamanızdan Imagen modellerine erişebilirsiniz. Imagen modelleri, hem Firebase AI Logic API sağlayıcıları (Gemini Developer API (çoğu geliştirici için önerilir) ve Vertex AI) kullanılarak kullanılabilir.
Şekil 1.
Firebase AI Logic'i kullanarak Imagen modellerine erişin.
İstemlerle deneme yapma
İdeal istemleri oluşturmak genellikle birden fazla deneme gerektirir. İstem tasarımı ve prototip oluşturma için bir IDE olan Vertex AI Studio'da görüntü istemleriyle denemeler yapabilirsiniz. İstemlerinizi iyileştirmeyle ilgili ipuçları için istem ve resim özelliği kılavuzunu inceleyin.
Şekil 2.
Vertex AI Studio, resim oluşturma istemlerinizi hassaslaştırmanıza yardımcı olabilir.
Firebase projesi oluşturma ve uygulamanızı bağlama
build.gradle dosyanıza aşağıdaki bağımlılıkları ekleyin:
dependencies{// Import the BoM for the Firebase platformimplementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.2.0"))// Add the dependency for the Firebase AI Logic library. When using the BoM,// you don't specify versions in Firebase library dependenciesimplementation("com.google.firebase:firebase-ai")}
Resim oluşturma
Android uygulamanızda resim oluşturmak için isteğe bağlı bir yapılandırmayla bir ImagenModel örneği oluşturarak başlayın.
Negatif istemi, resim sayısını, çıkış resmi en boy oranını, resim biçimini tanımlamak ve filigran eklemek için generationConfig parametresini kullanabilirsiniz. Güvenlik ve kişi filtrelerini yapılandırmak için safetySettings parametresini kullanabilirsiniz.
Kotlin
valconfig=ImagenGenerationConfig{numberOfImages=2,aspectRatio=ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,imageFormat=ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality=100),addWatermark=false}// Initialize the Gemini Developer API backend service// For Vertex AI use Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())valmodel=Firebase.ai(backend=GenerativeBackend.googleAI()).imagenModel(modelName="imagen-3.0-generate-002",generationConfig=config,safetySettings=ImagenSafetySettings(safetyFilterLevel=ImagenSafetyFilterLevel.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,personFilterLevel=ImagenPersonFilterLevel.BLOCK_ALL))
Java
ImagenGenerationConfigconfig=newImagenGenerationConfig.Builder().setNumberOfImages(2).setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9).setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100)).setAddWatermark(false).build();// For Vertex AI use Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())ImagenModelFuturesmodel=ImagenModelFutures.from(FirebaseAI.ai(backend=GenerativeBackend.googleAI()).imagenModel("imagen-3.0-generate-002",config,ImagenSafetySettings.builder().setSafetyFilterLevel(ImagenSafetyFilterLevel.BLOCK_LOW_AND_ABOVE).setPersonFilterLevel(ImagenPersonFilterLevel.BLOCK_ALL).build()));
ImagenModel nesnesi oluşturulduktan sonra generateImages'i çağırarak resim oluşturabilirsiniz:
Kotlin
valimageResponse=model.generateImages(prompt="An astronaut riding a horse",)valimage=imageResponse.images.firstvalbitmapImage=image.asBitmap()
Java
CompletableFuture<GenerateContentResponse>futureResponse=model.generateContent(Content.newBuilder().addParts(Part.newBuilder().setText("An astronaut riding a horse").build()).build());try{GenerateContentResponseimageResponse=futureResponse.get();List<GeneratedImage>images=imageResponse.getCandidates(0).getContent().getParts(0).getInlineData().getImagesList();if(!images.isEmpty()){GeneratedImageimage=images.get(0);BitmapbitmapImage=image.asBitmap();// Use bitmapImage}}catch(ExecutionException|InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}
Bu sayfadaki içerik ve kod örnekleri, İçerik Lisansı sayfasında açıklanan lisanslara tabidir. Java ve OpenJDK, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-08-30 UTC.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-08-30 UTC."],[],[],null,["Imagen is an image generation model. It can be used to generate\ncustom avatars for user profiles or to integrate personalized visual assets into\nexisting screen flows to increase user engagement.\n\nYou can access [Imagen models](https://firebase.google.com/docs/vertex-ai/models) from your Android app using the\n[Firebase AI Logic SDK.](https://firebase.google.com/docs/vertex-ai/generate-images-imagen?platform=android) Imagen models are available using both\nFirebase AI Logic [API providers](/ai/gemini#api-providers): Gemini Developer API (recommended for most\ndevelopers) and Vertex AI.\n**Figure 1.** Access Imagen models using Firebase AI Logic. **Note:** Firebase AI Logic doesn't yet support all the features available for the server-side integrations of Imagen models. Learn more about the supported capabilities in the [Firebase documentation](https://firebase.google.com/docs/vertex-ai/generate-images-imagen?platform=android#capabilities-features).\n\nExperiment with prompts\n\nCreating the ideal prompts often takes multiple attempts. You can experiment\nwith image prompts in [Vertex AI Studio](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/generative/vision), an IDE for prompt\ndesign and prototyping. For tips on how to improve your prompts, review the\n[prompt and image attribute guide](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/img-gen-prompt-guide).\n**Figure 2.** Vertex AI Studio can help you refine your image generation prompts.\n\nSet up a Firebase project and connect your app\n\nFollow the steps in the Firebase documentation to\n[add Firebase to your Android project](https://firebase.google.com/docs/android/setup).\n\nAdd the Gradle dependency\n\nAdd the following dependencies to your `build.gradle` file: \n\n dependencies {\n // Import the BoM for the Firebase platform\n implementation(platform(\"com.google.firebase:firebase-bom:34.2.0\"))\n\n // Add the dependency for the Firebase AI Logic library. When using the BoM,\n // you don't specify versions in Firebase library dependencies\n implementation(\"com.google.firebase:firebase-ai\")\n }\n\nGenerate an image\n\nTo generate an image in your Android app, start by instantiating an\n`ImagenModel` with an optional configuration.\n\nYou can use the [`generationConfig`](https://firebase.google.com/docs/vertex-ai/model-parameters?platform=android) parameter to define a negative prompt, the\nnumber of images, the output image aspect ratio, the image format and add a\nwatermark. You can use the [`safetySettings`](https://firebase.google.com/docs/vertex-ai/safety-settings?platform=android) parameter to configure the safety\nand person filters.\n**Note:** Refer to the Firebase documentation for up-to-date information about [available Imagen models](https://firebase.google.com/docs/vertex-ai/models). \n\nKotlin \n\n val config = ImagenGenerationConfig {\n numberOfImages = 2,\n aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,\n imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),\n addWatermark = false\n }\n\n // Initialize the Gemini Developer API backend service\n // For Vertex AI use Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())\n val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).imagenModel(\n modelName = \"imagen-3.0-generate-002\",\n generationConfig = config,\n safetySettings = ImagenSafetySettings(\n safetyFilterLevel = ImagenSafetyFilterLevel.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,\n personFilterLevel = ImagenPersonFilterLevel.BLOCK_ALL\n )\n )\n\nJava \n\n ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()\n .setNumberOfImages(2)\n .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)\n .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))\n .setAddWatermark(false)\n .build();\n\n // For Vertex AI use Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())\n ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(\n FirebaseAI.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).imagenModel(\n \"imagen-3.0-generate-002\",\n config,\n ImagenSafetySettings.builder()\n .setSafetyFilterLevel(ImagenSafetyFilterLevel.BLOCK_LOW_AND_ABOVE)\n .setPersonFilterLevel(ImagenPersonFilterLevel.BLOCK_ALL)\n .build())\n );\n\nOnce your `ImagenModel` is instantiated, you can generate images by calling\n`generateImages`: \n\nKotlin \n\n val imageResponse = model.generateImages(\n prompt = \"An astronaut riding a horse\",\n )\n val image = imageResponse.images.first\n val bitmapImage = image.asBitmap()\n\nJava \n\n CompletableFuture\u003cGenerateContentResponse\u003e futureResponse =\n model.generateContent(\n Content.newBuilder()\n .addParts(\n Part.newBuilder()\n .setText(\"An astronaut riding a horse\")\n .build())\n .build());\n\n try {\n GenerateContentResponse imageResponse = futureResponse.get();\n List\u003cGeneratedImage\u003e images =\n imageResponse\n .getCandidates(0)\n .getContent()\n .getParts(0)\n .getInlineData()\n .getImagesList();\n\n if (!images.isEmpty()) {\n GeneratedImage image = images.get(0);\n Bitmap bitmapImage = image.asBitmap();\n // Use bitmapImage\n }\n } catch (ExecutionException | InterruptedException e) {\n e.printStackTrace();\n }"]]