Remover conteúdo de imagem usando a pintura baseada em máscaras com o Imagen

Este exemplo demonstra como usar o modelo do Imagen para edição de imagens baseada em máscaras. Especifique uma área de máscara segmentada para remover conteúdo de imagem.

Exemplo de código

Python

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


import argparse

import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import Image, ImageGenerationModel

def edit_image_inpainting_remove_mask(
    project_id: str,
    location: str,
    input_file: str,
    mask_file: str,
    output_file: str,
    prompt: str,
) -> vertexai.preview.vision_models.ImageGenerationResponse:
    """Edit a local image by removing an object using a mask.
    Args:
      project_id: Google Cloud project ID, used to initialize Vertex AI.
      location: Google Cloud region, used to initialize Vertex AI.
      input_file: Local path to the input image file. Image can be in PNG or JPEG format.
      mask_file: Local path to the mask file. Image can be in PNG or JPEG format.
      output_file: Local path to the output image file.
      prompt: The optional text prompt describing the entire image."""

    vertexai.init(project=project_id, location=location)

    model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagegeneration@006")
    base_img = Image.load_from_file(location=input_file)
    mask_img = Image.load_from_file(location=mask_file)

    images = model.edit_image(
        base_image=base_img,
        mask=mask_img,
        prompt=prompt,
        edit_mode="inpainting-remove",
        # Optional parameters
        # negative_prompt="", # Describes the object being removed (i.e., "person")
    )

    images[0].save(location=output_file)

    # Optional. View the edited image in a notebook.
    # images[0].show()

    print(f"Created output image using {len(images[0]._image_bytes)} bytes")

    return images

A seguir

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