Imagen 3 की मदद से इमेज जनरेट करना

Imagen 3, इमेज जनरेट करने वाला मॉडल है. इसका इस्तेमाल, उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइलों के लिए पसंद के मुताबिक अवतार जनरेट करने के लिए किया जा सकता है. इसके अलावा, उपयोगकर्ता के जुड़ाव को बढ़ाने के लिए, मौजूदा स्क्रीन फ़्लो में उपयोगकर्ता के हिसाब से विज़ुअल ऐसेट इंटिग्रेट करने के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जा सकता है.

Firebase AI Logic SDK का इस्तेमाल करके, अपने Android ऐप्लिकेशन से Imagen मॉडल ऐक्सेस किए जा सकते हैं. Imagen मॉडल, Firebase के एआई लॉजिक के एपीआई उपलब्ध कराने वाली दोनों कंपनियों का इस्तेमाल करके उपलब्ध हैं: Gemini Developer API (ज़्यादातर डेवलपर के लिए सुझाया गया) और Vertex AI.

Gemini Developer API को ऐक्सेस करने के लिए, Firebase एआई लॉजिक इंटिग्रेशन आर्किटेक्चर दिखाने वाला डायग्राम. Android ऐप्लिकेशन, Firebase से कनेक्ट करने के लिए Firebase Android SDK टूल का इस्तेमाल करता है. इसके बाद, Firebase, Gemini Developer API के साथ इंटरैक्ट करता है. यह API, क्लाउड में Gemini Pro और Flash को ऐक्सेस करता है.
पहली इमेज. Firebase के एआई लॉजिक का इस्तेमाल करके, Imagen 3 मॉडल ऐक्सेस करें.

प्रॉम्प्ट आज़माना

आम तौर पर, सही प्रॉम्प्ट बनाने के लिए कई बार कोशिश करनी पड़ती है. Vertex AI Studio में इमेज प्रॉम्प्ट के साथ एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है. यह प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और प्रोटोटाइप बनाने के लिए एक आईडीई है. प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के बारे में सलाह पाने के लिए, प्रॉम्प्ट और इमेज एट्रिब्यूट की गाइड देखें.

Google Cloud Vertex AI Studio इंटरफ़ेस का स्क्रीनशॉट, जिसमें प्राचीन समय के जंगल में नीले बैकपैक के साथ, टाइरेनोसॉरस रेक्स की जनरेट की गई चार इमेज दिखाई गई हैं. बाईं ओर मौजूद साइडबार में, नेविगेशन के विकल्प दिखते हैं. जैसे, डैशबोर्ड, मॉडल गार्डन, और विज़न. वहीं, दाएं पैनल में इमेज जनरेट करने की सेटिंग के लिए पैरामीटर होते हैं.
दूसरी इमेज. Vertex AI Studio की मदद से, इमेज जनरेशन के लिए इस्तेमाल होने वाले प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाया जा सकता है.

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को कनेक्ट करना

अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ने के लिए, Firebase दस्तावेज़ में दिया गया तरीका अपनाएं.

Gradle डिपेंडेंसी जोड़ना

अपनी build.gradle फ़ाइल में ये डिपेंडेंसी जोड़ें:

dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.14.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library. When using the BoM,
  // you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}

इमेज जनरेट करना

अपने Android ऐप्लिकेशन में इमेज जनरेट करने के लिए, वैकल्पिक कॉन्फ़िगरेशन के साथ ImagenModel को इंस्टैंशिएट करें.

generationConfig पैरामीटर का इस्तेमाल करके, नेगेटिव प्रॉम्प्ट, इमेज की संख्या, आउटपुट इमेज का आसपेक्ट रेशियो, इमेज फ़ॉर्मैट तय किया जा सकता है. साथ ही, वॉटरमार्क भी जोड़ा जा सकता है. सुरक्षा और व्यक्ति से जुड़े फ़िल्टर कॉन्फ़िगर करने के लिए, safetySettings पैरामीटर का इस्तेमाल किया जा सकता है.

Kotlin

val config = 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())
val model = 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

ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();

// For Vertex AI use Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
ImagenModelFutures model = 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 इंस्टैंशिएट होने के बाद, generateImages को कॉल करके इमेज जनरेट की जा सकती हैं:

Kotlin

val imageResponse = model.generateImages(
  prompt = "An astronaut riding a horse",
)
val image = imageResponse.images.first
val bitmapImage = image.asBitmap()

Java

CompletableFuture<GenerateContentResponse> futureResponse =
    model.generateContent(
        Content.newBuilder()
            .addParts(
                Part.newBuilder()
                    .setText("An astronaut riding a horse")
                    .build())
            .build());

try {
  GenerateContentResponse imageResponse = futureResponse.get();
  List<GeneratedImage> images =
      imageResponse
          .getCandidates(0)
          .getContent()
          .getParts(0)
          .getInlineData()
          .getImagesList();

  if (!images.isEmpty()) {
    GeneratedImage image = images.get(0);
    Bitmap bitmapImage = image.asBitmap();
    // Use bitmapImage
  }
} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {
  e.printStackTrace();
}