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Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Analisar arquivos de imagem usando a API Gemini
Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Você pode pedir que um modelo Gemini analise os arquivos de imagem fornecidos inline (codificados em base64) ou por URL. Ao usar Firebase AI Logic, é possível fazer essa solicitação diretamente no app.

Com esse recurso, é possível:

Criar legendas ou responder a perguntas sobre imagens
Escreva uma história curta ou um poema sobre uma imagem
Detectar objetos em uma imagem e retornar as coordenadas da caixa delimitadora
Rotular ou categorizar um conjunto de imagens por sentimento, estilo ou outra característica

Ir para exemplos de código Ir para o código das respostas transmitidas por streaming

Consulte outros guias para conferir outras opções de trabalho com imagens
Gerar saída estruturada Chat com vários turnos Analisar imagens no dispositivo Gerar imagens

Antes de começar

Clique no seu provedor de Gemini API para conferir o conteúdo e o código específicos do provedor nesta página.

Se ainda não tiver feito isso, conclua o guia de início, que descreve como configurar seu projeto do Firebase, conectar seu app ao Firebase, adicionar o SDK, inicializar o serviço de back-end para o provedor de Gemini API escolhido e criar uma instância de GenerativeModel.

Para testar e iterar comandos e até receber um snippet de código gerado, recomendamos usar Google AI Studio.

Precisa de um arquivo de imagem de exemplo?

Você pode usar esse arquivo disponível publicamente com um tipo MIME de image/jpeg (visualizar ou fazer o download do arquivo). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg

Gerar texto com base em arquivos de imagem (codificados em base64)

Antes de testar este exemplo, conclua a seção Antes de começar deste guia para configurar seu projeto e app.
Nessa seção, você também clicará em um botão do provedor Gemini API escolhido para acessar o conteúdo específico do provedor nessa página.

É possível pedir a um modelo Gemini para gerar texto solicitando texto e imagens, fornecendo o mimeType de cada arquivo de entrada e o arquivo em si. Confira requisitos e recomendações para arquivos de entrada mais adiante nesta página.

Swift

Você pode chamar generateContent() para gerar texto a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")


guard let image = UIImage(systemName: "bicycle") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the image
let prompt = "What's in this picture?"

// To generate text output, call generateContent and pass in the prompt
let response = try await model.generateContent(image, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Entrada de vários arquivos


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")


guard let image1 = UIImage(systemName: "car") else { fatalError() }
guard let image2 = UIImage(systemName: "car.2") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the images
let prompt = "What's different between these pictures?"

// To generate text output, call generateContent and pass in the prompt
let response = try await model.generateContent(image1, image2, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Você pode chamar generateContent() para gerar texto a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

^{No Kotlin, os métodos neste SDK são funções de suspensão e precisam ser chamados
de um escopo de corrotina.}

Entrada de um único arquivo


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap)
  text("What developer tool is this mascot from?")
}

// To generate text output, call generateContent with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Entrada de vários arquivos

^{No Kotlin, os métodos neste SDK são funções de suspensão e precisam ser chamados
de um escopo de corrotina.}


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap1: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)
val bitmap2: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky_eats_pizza)

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap1)
  image(bitmap2)
  text("What is different between these pictures?")
}

// To generate text output, call generateContent with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

Você pode chamar generateContent() para gerar texto a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

^{Em Java, os métodos neste SDK retornam um
ListenableFuture.}

Entrada de um único arquivo


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
Content content = new Content.Builder()
        .addImage(bitmap)
        .addText("What developer tool is this mascot from?")
        .build();

// To generate text output, call generateContent with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Entrada de vários arquivos


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


Bitmap bitmap1 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);
Bitmap bitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky_eats_pizza);

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addImage(bitmap1)
    .addImage(bitmap2)
    .addText("What's different between these pictures?")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

Você pode chamar generateContent() para gerar texto a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.0-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the image
  const prompt = "What's different between these pictures?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To generate text output, call generateContent with the text and image
  const result = await model.generateContent([prompt, imagePart]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Entrada de vários arquivos


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.0-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the images
  const prompt = "What's different between these pictures?";

  // Prepare images for input
  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imageParts = await Promise.all(
    [...fileInputEl.files].map(fileToGenerativePart)
  );

  // To generate text output, call generateContent with the text and images
  const result = await model.generateContent([prompt, ...imageParts]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Você pode chamar generateContent() para gerar texto a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');


// Provide a text prompt to include with the image
final prompt = TextPart("What's in the picture?");
// Prepare images for input
final image = await File('image0.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// To generate text output, call generateContent with the text and image
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);
print(response.text);

Entrada de vários arquivos


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');


final (firstImage, secondImage) = await (
  File('image0.jpg').readAsBytes(),
  File('image1.jpg').readAsBytes()
).wait;
// Provide a text prompt to include with the images
final prompt = TextPart("What's different between these pictures?");
// Prepare images for input
final imageParts = [
  InlineDataPart('image/jpeg', firstImage),
  InlineDataPart('image/jpeg', secondImage),
];

// To generate text output, call generateContent with the text and images
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, ...imageParts])
]);
print(response.text);

Unity

É possível chamar generateContent() para gerar texto a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash");


// Convert a Texture2D into InlineDataParts
var grayImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.grayTexture));

// Provide a text prompt to include with the image
var prompt = ModelContent.Text("What's in this picture?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync and pass in the prompt
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { grayImage, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Entrada de vários arquivos


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash");


// Convert Texture2Ds into InlineDataParts
var blackImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.blackTexture));
var whiteImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.whiteTexture));

// Provide a text prompt to include with the images
var prompt = ModelContent.Text("What's different between these pictures?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync and pass in the prompt
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { blackImage, whiteImage, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Saiba como escolher um modelo adequado para seu caso de uso e app.

Transmitir a resposta

É possível alcançar interações mais rápidas sem esperar pelo resultado completo da geração do modelo e, em vez disso, usar o streaming para processar resultados parciais. Para transmitir a resposta, chame generateContentStream.

Exemplo de visualização: transmitir texto gerado de arquivos de imagem

Swift

É possível chamar generateContentStream() para transmitir o texto gerado a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")


guard let image = UIImage(systemName: "bicycle") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the image
let prompt = "What's in this picture?"

// To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt
let contentStream = try model.generateContentStream(image, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Entrada de vários arquivos


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")


guard let image1 = UIImage(systemName: "car") else { fatalError() }
guard let image2 = UIImage(systemName: "car.2") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the images
let prompt = "What's different between these pictures?"

// To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt
let contentStream = try model.generateContentStream(image1, image2, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

É possível chamar generateContentStream() para transmitir o texto gerado a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

^{No Kotlin, os métodos neste SDK são funções de suspensão e precisam ser chamados
de um escopo de corrotina.}

Entrada de um único arquivo


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap)
  text("What developer tool is this mascot from?")
}

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
var fullResponse = ""
generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
  print(chunk.text)
  fullResponse += chunk.text
}

Entrada de vários arquivos


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap1: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)
val bitmap2: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky_eats_pizza)

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
val prompt = content {
    image(bitmap1)
    image(bitmap2)
    text("What's different between these pictures?")
}

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
var fullResponse = ""
generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
  print(chunk.text)
  fullResponse += chunk.text
}

Java

É possível chamar generateContentStream() para transmitir o texto gerado a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

^{Em Java, os métodos de streaming neste SDK retornam um
tipo Publisher da biblioteca Reative Streams.}

Entrada de um único arquivo


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
        .addImage(bitmap)
        .addText("What developer tool is this mascot from?")
        .build();

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse = model.generateContentStream(prompt);

final String[] fullResponse = {""};

streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
        String chunk = generateContentResponse.getText();
        fullResponse[0] += chunk;
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(fullResponse[0]);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }

    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
    }
});

Entrada de vários arquivos


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


Bitmap bitmap1 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);
Bitmap bitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky_eats_pizza);

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addImage(bitmap1)
    .addImage(bitmap2)
    .addText("What's different between these pictures?")
    .build();

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse = model.generateContentStream(prompt);

final String[] fullResponse = {""};

streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
        String chunk = generateContentResponse.getText();
        fullResponse[0] += chunk;
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(fullResponse[0]);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }

    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
    }
});

Web

É possível chamar generateContentStream() para transmitir o texto gerado a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.0-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the image
  const prompt = "What do you see?";

  // Prepare image for input
  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
  const result = await model.generateContentStream([prompt, imagePart]);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }
}

run();

Entrada de vários arquivos


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.0-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the images
  const prompt = "What's different between these pictures?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imageParts = await Promise.all(
    [...fileInputEl.files].map(fileToGenerativePart)
  );

  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text and images
  const result = await model.generateContentStream([prompt, ...imageParts]);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }
}

run();

Dart

Chame generateContentStream() para transmitir o texto gerado a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');


// Provide a text prompt to include with the image
final prompt = TextPart("What's in the picture?");
// Prepare images for input
final image = await File('image0.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Entrada de vários arquivos


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');


final (firstImage, secondImage) = await (
  File('image0.jpg').readAsBytes(),
  File('image1.jpg').readAsBytes()
).wait;
// Provide a text prompt to include with the images
final prompt = TextPart("What's different between these pictures?");
// Prepare images for input
final imageParts = [
  InlineDataPart('image/jpeg', firstImage),
  InlineDataPart('image/jpeg', secondImage),
];

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text and images
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt, ...imageParts])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Unity

É possível chamar generateContentStream() para transmitir o texto gerado a partir de uma entrada multimodal de texto e imagens.

Entrada de um único arquivo


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash");


// Convert a Texture2D into InlineDataParts
var gray = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.grayTexture));

// Provide a text prompt to include with the image
var prompt = ModelContent.Text("What's in this picture?");

// To stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync and pass in the prompt
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(new [] { gray, prompt });
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Entrada de vários arquivos


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash");


// Convert Texture2Ds into InlineDataParts
var black = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.blackTexture));
var white = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.whiteTexture));

// Provide a text prompt to include with the images
var prompt = ModelContent.Text("What's different between these pictures?");

// To stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync and pass in the prompt
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(new [] { black, white, prompt });
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Requisitos e recomendações para arquivos de imagem de entrada

Um arquivo fornecido como dados inline é codificado em base64 em trânsito, o que aumenta o tamanho da solicitação. Você vai receber um erro HTTP 413 se uma solicitação for muito grande.

Consulte "Arquivos de entrada e requisitos compatíveis com o Vertex AI Gemini API" para saber mais sobre o seguinte:

Opções diferentes para fornecer um arquivo em uma solicitação (inline ou usando o URL do arquivo)
Requisitos e práticas recomendadas para arquivos de imagem

Tipos MIME de imagem aceitos

Os modelos multimodais Gemini são compatíveis com os seguintes tipos MIME de imagem:

Tipo de Mime da imagem	Gemini 2.0 Flash	Gemini 2.0 Flash‑Lite
PNG - `image/png`
JPEG - `image/jpeg`
WebP: `image/webp`

Limites por solicitação

Não há um limite específico para o número de pixels em uma imagem. No entanto, imagens maiores são reduzidas e preenchidas para caber em uma resolução máxima de 3072 x 3072, preservando a proporção original.

Este é o número máximo de arquivos de imagem permitidos em uma solicitação de comando:

Gemini 2.0 Flash e Gemini 2.0 Flash‑Lite: 3.000 imagens

O que mais você pode fazer?

Saiba como contar tokens antes de enviar comandos longos para o modelo.
Configure Cloud Storage for Firebase para incluir arquivos grandes nas solicitações multimodais e ter uma solução mais gerenciada para fornecer arquivos em comandos. Os arquivos podem incluir imagens, PDFs, vídeos e áudio.
Comece a pensar na preparação para a produção (consulte a lista de verificação de produção), incluindo:
- Configurar Firebase App Check para proteger o Gemini API contra abusos de clientes não autorizados.
- Integração de Firebase Remote Config para atualizar valores no app (como o nome do modelo) sem lançar uma nova versão do app.

Testar outros recursos

Crie conversas com vários turnos (chat).
Gerar texto com base em comandos somente de texto.
Gere saída estruturada (como JSON) com comandos de texto e multimodais.
Gerar imagens com base em comandos de texto.
Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
Configure parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída (para Gemini) ou proporção e geração de pessoas (para Imagen).
Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas nocivas.

Você também pode testar comandos e configurações de modelo e até mesmo receber um snippet de código gerado usando Google AI Studio.

Saiba mais sobre os modelos compatíveis

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e o preço.

Enviar feedback sobre sua experiência com o Firebase AI Logic

Analisar arquivos de imagem usando a API Gemini Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Antes de começar

Gerar texto com base em arquivos de imagem (codificados em base64)

Swift

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Kotlin

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Java

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Web

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Dart

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Unity

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Transmitir a resposta

Exemplo de visualização: transmitir texto gerado de arquivos de imagem

Swift

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Kotlin

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Java

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Web

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Dart

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Unity

Entrada de um único arquivo

Entrada de vários arquivos

Requisitos e recomendações para arquivos de imagem de entrada

Tipos MIME de imagem aceitos

Limites por solicitação

O que mais você pode fazer?

Testar outros recursos

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