Gemini मॉडल से इमेज जनरेट करने और उनमें बदलाव करने के लिए कहा जा सकता है. इसके लिए, सिर्फ़ टेक्स्ट और टेक्स्ट और इमेज, दोनों तरह के प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल किया जा सकता है. Firebase AI Logic का इस्तेमाल करने पर, आपके पास सीधे अपने ऐप्लिकेशन से यह अनुरोध करने का विकल्प होता है.
इस सुविधा की मदद से, ये काम किए जा सकते हैं:
सामान्य भाषा में बातचीत करके, बार-बार इमेज जनरेट करना. साथ ही, इमेज में बदलाव करते समय, कॉन्टेक्स्ट और एक जैसी इमेज बनाए रखना.
अच्छी क्वालिटी के टेक्स्ट रेंडरिंग की सुविधा वाली इमेज जनरेट करें. इनमें टेक्स्ट की लंबी स्ट्रिंग भी शामिल हैं.
टेक्स्ट और इमेज के बेहतरीन सीक्वेंस वाला आउटपुट जनरेट करें. उदाहरण के लिए, एक ही टर्न में टेक्स्ट और इमेज वाली ब्लॉग पोस्ट. पहले, इसके लिए कई मॉडल को एक साथ जोड़ना पड़ता था.
Gemini के दुनिया के बारे में ज्ञान और तर्क करने की क्षमताओं का इस्तेमाल करके इमेज जनरेट करें.
इस पेज पर, इस्तेमाल किए जा सकने वाले मोड और सुविधाओं की पूरी सूची के साथ-साथ, प्रॉम्प्ट के उदाहरण भी देखे जा सकते हैं.
इमेज आउटपुट के लिए, आपको Gemini मॉडलgemini-2.0-flash-preview-image-generation
का इस्तेमाल करना होगा. साथ ही, अपने मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
टेक्स्ट को इमेज में बदलने के लिए कोड पर जाएं टेक्स्ट और इमेज को इंटरलीव करने के लिए कोड पर जाएं
इमेज में बदलाव करने के लिए कोड पर जाएं बार-बार इमेज में बदलाव करने के लिए कोड पर जाएं
इमेज के साथ काम करने के अन्य विकल्पों के लिए, अन्य गाइड देखें इमेज का विश्लेषण करें डिवाइस पर इमेज का विश्लेषण करें स्ट्रक्चर्ड आउटपुट जनरेट करें |
Gemini और Imagen मॉडल में से किसी एक को चुनना
Firebase AI Logic SDK टूल, Gemini मॉडल या Imagen मॉडल का इस्तेमाल करके इमेज जनरेट करने की सुविधा देते हैं. इस्तेमाल के ज़्यादातर उदाहरणों के लिए, Gemini से शुरू करें. इसके बाद, खास टास्क के लिए Imagen चुनें, जहां इमेज क्वालिटी अहम है.
ध्यान दें कि Firebase AI Logic SDK टूल, फ़िलहाल Imagen मॉडल के साथ इमेज इनपुट (जैसे, बदलाव करने के लिए) की सुविधा के साथ काम नहीं करते. इसलिए, अगर आपको इनपुट इमेज के साथ काम करना है, तो इसके बजाय Gemini मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.
Gemini को तब चुनें, जब आपको:
- दुनिया की जानकारी और तर्क का इस्तेमाल करके, कॉन्टेक्स्ट के मुताबिक काम की इमेज जनरेट करने के लिए.
- टेक्स्ट और इमेज को आसानी से ब्लेंड करने के लिए.
- लंबे टेक्स्ट सीक्वेंस में सटीक विज़ुअल एम्बेड करने के लिए.
- बातचीत के दौरान, कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखते हुए इमेज में बदलाव करने के लिए.
Imagen को तब चुनें, जब आपको:
- इमेज की क्वालिटी, फ़ोटो जैसी क्वालिटी, कला से जुड़ी जानकारी या खास स्टाइल (उदाहरण के लिए, इंप्रेशनिस्ट या ऐनिमेशन) को प्राथमिकता देने के लिए.
- जनरेट की गई इमेज के आसपेक्ट रेशियो या फ़ॉर्मैट के बारे में साफ़ तौर पर बताने के लिए.
शुरू करने से पहले
इस पेज पर, सेवा देने वाली कंपनी से जुड़ा कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, Gemini API पर क्लिक करें. |
अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो शुरू करने से जुड़ी गाइड पढ़ें. इसमें, Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करने, अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, चुने गए Gemini API प्रोवाइडर के लिए बैकएंड सेवा को शुरू करने, और GenerativeModel
इंस्टेंस बनाने का तरीका बताया गया है.
हमारा सुझाव है कि अपने प्रॉम्प्ट की जांच करने और उन पर बार-बार काम करने के लिए, Google AI Studio का इस्तेमाल करें. इससे, जनरेट किया गया कोड स्निपेट भी मिल सकता है.
इस सुविधा के साथ काम करने वाले मॉडल
Gemini से इमेज-आउटपुट सिर्फ़ gemini-2.0-flash-preview-image-generation
के साथ काम करता है, gemini-2.0-flash
के साथ नहीं.
ध्यान दें कि SDK टूल, Imagen मॉडल का इस्तेमाल करके इमेज जनरेट करने की सुविधा भी देते हैं.
इमेज जनरेट करना और उनमें बदलाव करना
Gemini मॉडल का इस्तेमाल करके, इमेज जनरेट की जा सकती हैं और उनमें बदलाव किया जा सकता है.
इमेज जनरेट करना (सिर्फ़ टेक्स्ट इनपुट)
इस सैंपल को आज़माने से पहले, अपने प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन को सेट अप करने के लिए, इस गाइड का शुरू करने से पहले सेक्शन पूरा करें. इस सेक्शन में, आपको अपनी पसंद के Gemini API सेवा देने वाली कंपनी के लिए बटन पर भी क्लिक करना होगा, ताकि आपको इस पेज पर सेवा देने वाली कंपनी से जुड़ा कॉन्टेंट दिखे. |
टेक्स्ट के ज़रिए प्रॉम्प्ट करके, Gemini मॉडल से इमेज जनरेट करने के लिए कहा जा सकता है.
GenerativeModel
इंस्टेंस बनाएं, अपने मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
generateContent
को कॉल करें.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
let prompt = "Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background."
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
// Handle the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
val prompt = "Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background."
// To generate image output, call `generateContent` with the text input
val generatedImageAsBitmap = model.generateContent(prompt)
// Handle the generated image
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.")
.build();
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
// iterate over all the parts in the first candidate in the result object
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
// The returned image as a bitmap
Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
break;
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
const prompt = 'Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.';
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
const result = model.generateContent(prompt);
// Handle the generated image
try {
const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
if (inlineDataParts?.[0]) {
const image = inlineDataParts[0].inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
final prompt = [Content.text('Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.')];
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
var prompt = "Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.";
// To generate an image, call `GenerateContentAsync` with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
var text = response.Text;
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(text)) {
// Do something with the text
}
// Handle the generated image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
foreach (var imagePart in imageParts) {
// Load the Image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imagePart.Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
}
अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही मॉडल चुनने का तरीका जानें.
इमेज और टेक्स्ट के बेहतरीन सीक्वेंस वाला आउटपुट जनरेट करना
इस सैंपल को आज़माने से पहले, अपने प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन को सेट अप करने के लिए, इस गाइड का शुरू करने से पहले सेक्शन पूरा करें. इस सेक्शन में, आपको अपनी पसंद के Gemini API सेवा देने वाली कंपनी के लिए बटन पर भी क्लिक करना होगा, ताकि आपको इस पेज पर सेवा देने वाली कंपनी से जुड़ा कॉन्टेंट दिखे. |
Gemini मॉडल से, टेक्स्ट के जवाबों के साथ इंटरलीव की गई इमेज जनरेट करने के लिए कहा जा सकता है. उदाहरण के लिए, जनरेट की गई किसी रेसिपी के हर चरण के निर्देशों के साथ-साथ, उस चरण की इमेज भी जनरेट की जा सकती हैं. इसके लिए, आपको मॉडल या अलग-अलग मॉडल से अलग-अलग अनुरोध करने की ज़रूरत नहीं है.
GenerativeModel
इंस्टेंस बनाएं, अपने मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
generateContent
को कॉल करें.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
let prompt = """
Generate an illustrated recipe for a paella.
Create images to go alongside the text as you generate the recipe
"""
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
// Handle the generated text and image
guard let candidate = response.candidates.first else {
fatalError("No candidates in response.")
}
for part in candidate.content.parts {
switch part {
case let textPart as TextPart:
// Do something with the generated text
let text = textPart.text
case let inlineDataPart as InlineDataPart:
// Do something with the generated image
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
default:
fatalError("Unsupported part type: \(part)")
}
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
val prompt = """
Generate an illustrated recipe for a paella.
Create images to go alongside the text as you generate the recipe
""".trimIndent()
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
val responseContent = model.generateContent(prompt).candidates.first().content
// The response will contain image and text parts interleaved
for (part in responseContent.parts) {
when (part) {
is ImagePart -> {
// ImagePart as a bitmap
val generatedImageAsBitmap: Bitmap? = part.asImageOrNull()
}
is TextPart -> {
// Text content from the TextPart
val text = part.text
}
}
}
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Generate an illustrated recipe for a paella.\n" +
"Create images to go alongside the text as you generate the recipe")
.build();
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
Content responseContent = result.getCandidates().get(0).getContent();
// The response will contain image and text parts interleaved
for (Part part : responseContent.getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
// ImagePart as a bitmap
Bitmap generatedImageAsBitmap = ((ImagePart) part).getImage();
} else if (part instanceof TextPart){
// Text content from the TextPart
String text = ((TextPart) part).getText();
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
System.err.println(t);
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
const prompt = 'Generate an illustrated recipe for a paella.\n.' +
'Create images to go alongside the text as you generate the recipe';
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
const result = await model.generateContent(prompt);
// Handle the generated text and image
try {
const response = result.response;
if (response.candidates?.[0].content?.parts) {
for (const part of response.candidates?.[0].content?.parts) {
if (part.text) {
// Do something with the text
console.log(part.text)
}
if (part.inlineData) {
// Do something with the image
const image = part.inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
}
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
final prompt = [Content.text(
'Generate an illustrated recipe for a paella\n ' +
'Create images to go alongside the text as you generate the recipe'
)];
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
// Handle the generated text and image
final parts = response.candidates.firstOrNull?.content.parts
if (parts.isNotEmpty) {
for (final part in parts) {
if (part is TextPart) {
// Do something with text part
final text = part.text
}
if (part is InlineDataPart) {
// Process image
final imageBytes = part.bytes
}
}
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
var prompt = "Generate an illustrated recipe for a paella \n" +
"Create images to go alongside the text as you generate the recipe";
// To generate interleaved text and images, call `GenerateContentAsync` with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
// Handle the generated text and image
foreach (var part in response.Candidates.First().Content.Parts) {
if (part is ModelContent.TextPart textPart) {
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(textPart.Text)) {
// Do something with the text
}
} else if (part is ModelContent.InlineDataPart dataPart) {
if (dataPart.MimeType == "image/png") {
// Load the Image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(dataPart.Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
}
}
}
अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही मॉडल चुनने का तरीका जानें.
इमेज में बदलाव करना (टेक्स्ट और इमेज इनपुट)
इस सैंपल को आज़माने से पहले, अपने प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन को सेट अप करने के लिए, इस गाइड का शुरू करने से पहले सेक्शन पूरा करें. इस सेक्शन में, आपको अपनी पसंद के Gemini API सेवा देने वाली कंपनी के लिए बटन पर भी क्लिक करना होगा, ताकि आपको इस पेज पर सेवा देने वाली कंपनी से जुड़ा कॉन्टेंट दिखे. |
Gemini मॉडल से इमेज में बदलाव करने के लिए कहा जा सकता है. इसके लिए, टेक्स्ट और एक या उससे ज़्यादा इमेज का इस्तेमाल करें.
GenerativeModel
इंस्टेंस बनाएं, अपने मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
generateContent
को कॉल करें.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Provide an image for the model to edit
guard let image = UIImage(named: "scones") else { fatalError("Image file not found.") }
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
let prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon"
// To edit the image, call `generateContent` with the image and text input
let response = try await model.generateContent(image, prompt)
// Handle the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
image(bitmap)
text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}
// To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input)
val generatedImageAsBitmap = model.generateContent(prompt)
// Handle the generated text and image
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
Content promptcontent = new Content.Builder()
.addImage(bitmap)
.addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
.build();
// To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input)
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(promptcontent);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
// iterate over all the parts in the first candidate in the result object
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
break;
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Prepare an image for the model to edit
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 },
};
}
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
const prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon";
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);
// To edit the image, call `generateContent` with the image and text input
const result = await model.generateContent([prompt, imagePart]);
// Handle the generated image
try {
const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
if (inlineDataParts?.[0]) {
const image = inlineDataParts[0].inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Prepare an image for the model to edit
final image = await File('scones.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
final prompt = TextPart("Edit this image to make it look like a cartoon");
// To edit the image, call `generateContent` with the image and text input
final response = await model.generateContent([
Content.multi([prompt,imagePart])
]);
// Handle the generated image
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Prepare an image for the model to edit
var imageFile = System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "scones.jpg"));
var image = ModelContent.InlineData("image/jpeg", imageFile);
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
var prompt = ModelContent.Text("Edit this image to make it look like a cartoon.");
// To edit the image, call `GenerateContent` with the image and text input
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { prompt, image });
var text = response.Text;
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(text)) {
// Do something with the text
}
// Handle the generated image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
foreach (var imagePart in imageParts) {
// Load the Image into a Unity Texture2D object
Texture2D texture2D = new Texture2D(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imagePart.Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
}
अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही मॉडल चुनने का तरीका जानें.
एक से ज़्यादा बार बातचीत करने की सुविधा का इस्तेमाल करके, इमेज में बदलाव करना और उन्हें बार-बार देखना
इस सैंपल को आज़माने से पहले, अपने प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन को सेट अप करने के लिए, इस गाइड का शुरू करने से पहले सेक्शन पूरा करें. इस सेक्शन में, आपको अपनी पसंद के Gemini API सेवा देने वाली कंपनी के लिए बटन पर भी क्लिक करना होगा, ताकि आपको इस पेज पर सेवा देने वाली कंपनी से जुड़ा कॉन्टेंट दिखे. |
एक से ज़्यादा बार बातचीत करने की सुविधा का इस्तेमाल करके, Gemini मॉडल की मदद से, जनरेट की गई या आपके दी गई इमेज की बार-बार जांच की जा सकती है.
GenerativeModel
इंस्टेंस बनाएं और अपने मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
startChat()
और sendMessage()
को कॉल करें.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Initialize the chat
let chat = model.startChat()
guard let image = UIImage(named: "scones") else { fatalError("Image file not found.") }
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
let prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon"
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
let response = try await chat.sendMessage(image, prompt)
// Inspect the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
let followUpResponse = try await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
// Inspect the edited image after the follow up request
guard let followUpInlineDataPart = followUpResponse.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let followUpUIImage = UIImage(data: followUpInlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)
// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
image(bitmap)
text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}
// Initialize the chat
val chat = model.startChat()
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = chat.sendMessage(prompt)
// Inspect the returned image
var generatedImageAsBitmap = response
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
// Follow up requests do not need to specify the image again
response = chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
generatedImageAsBitmap = response
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);
// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat();
// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
Content prompt = new Content.Builder()
.setRole("user")
.addImage(bitmap)
.addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
.build();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(prompt);
// Extract the image from the initial response
ListenableFuture<@Nullable Bitmap> initialRequest = Futures.transform(response, result -> {
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
return imagePart.getImage();
}
}
return null;
}, executor);
// Follow up requests do not need to specify the image again
ListenableFuture<GenerateContentResponse> modelResponseFuture = Futures.transformAsync(
initialRequest,
generatedImage -> {
Content followUpPrompt = new Content.Builder()
.addText("But make it old-school line drawing style")
.build();
return chat.sendMessage(followUpPrompt);
},
executor);
// Add a final callback to check the reworked image
Futures.addCallback(modelResponseFuture, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
break;
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Prepare an image for the model to edit
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 },
};
}
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
const prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon";
// Initialize the chat
const chat = model.startChat();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
const result = await chat.sendMessage([prompt, imagePart]);
// Request and inspect the generated image
try {
const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
if (inlineDataParts?.[0]) {
// Inspect the generated image
const image = inlineDataParts[0].inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
const followUpResult = await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style");
// Request and inspect the returned image
try {
const followUpInlineDataParts = followUpResult.response.inlineDataParts();
if (followUpInlineDataParts?.[0]) {
// Inspect the generated image
const followUpImage = followUpInlineDataParts[0].inlineData;
console.log(followUpImage.mimeType, followUpImage.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Prepare an image for the model to edit
final image = await File('scones.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
final prompt = TextPart("Edit this image to make it look like a cartoon");
// Initialize the chat
final chat = model.startChat();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
final response = await chat.sendMessage([
Content.multi([prompt,imagePart])
]);
// Inspect the returned image
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
final followUpResponse = await chat.sendMessage([
Content.text("But make it old-school line drawing style")
]);
// Inspect the returned image
if (followUpResponse.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final followUpImageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Prepare an image for the model to edit
var imageFile = System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "scones.jpg"));
var image = ModelContent.InlineData("image/jpeg", imageFile);
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
var prompt = ModelContent.Text("Edit this image to make it look like a cartoon.");
// Initialize the chat
var chat = model.StartChat();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = await chat.SendMessageAsync(new [] { prompt, image });
// Inspect the returned image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imageParts.First().Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
var followUpResponse = await chat.SendMessageAsync("But make it old-school line drawing style");
// Inspect the returned image
var followUpImageParts = followUpResponse.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D followUpTexture2D = new(2, 2);
if (followUpTexture2D.LoadImage(followUpImageParts.First().Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही मॉडल चुनने का तरीका जानें.
इस्तेमाल की जा सकने वाली सुविधाएं, सीमाएं, और सबसे सही तरीके
इस्तेमाल किए जा सकने वाले तरीके और सुविधाएं
Gemini मॉडल से इमेज-आउटपुट के लिए, ये मोड और सुविधाएं काम करती हैं. हर सुविधा के लिए, एक उदाहरण के तौर पर प्रॉम्प्ट दिखाया जाता है. साथ ही, उसके ऊपर एक उदाहरण के तौर पर कोड का सैंपल दिया जाता है.
टेक्स्ट को इमेज में बदलना (सिर्फ़ टेक्स्ट को इमेज में बदलना)
- आइफ़िल टावर की इमेज जनरेट करें, जिसमें बैकग्राउंड में आतिशबाजी हो.
टेक्स्ट को इमेज में बदलना (टेक्स्ट रेंडरिंग)
- इमारत के सामने मैप किए गए इस बड़े टेक्स्ट प्रोजेक्शन की मदद से, किसी बड़ी इमारत की सिनेमैटिक फ़ोटो जनरेट करें.
टेक्स्ट को इमेज और टेक्स्ट (इंटरलीव्ड) में बदलना
पेल्हा की इमेज वाली रेसिपी जनरेट करें. रेसिपी जनरेट करते समय, टेक्स्ट के साथ इमेज बनाएं.
3D कार्टून ऐनिमेशन स्टाइल में, कुत्ते के बारे में कहानी जनरेट करें. हर सीन के लिए एक इमेज जनरेट करें.
इमेज और टेक्स्ट को इमेज और टेक्स्ट (इंटरलीव) में बदलना
- [furnished room की इमेज] + मेरे स्पेस में सोफ़े के कौनसे दूसरे रंग अच्छे लगेंगे? क्या आपके पास इमेज अपडेट करने का विकल्प है?
इमेज में बदलाव करना (टेक्स्ट और इमेज को इमेज में बदलना)
[स्कोन की इमेज] + इस इमेज में बदलाव करके, उसे कार्टून जैसा बनाएं
[बिल्ली की इमेज] + [तकिए की इमेज] + इस तकिए पर मेरी बिल्ली की क्रॉस स्टिच बनाएं.
एक से ज़्यादा बार इमेज में बदलाव करना (चैट)
- [नीली कार की इमेज] + इस कार को कन्वर्टिबल कार में बदलें. इसके बाद, अब इसका रंग पीले में बदलें.
सीमाएं और सबसे सही तरीके
Gemini मॉडल से इमेज-आउटपुट के लिए, यहां सीमाएं और सबसे सही तरीके दिए गए हैं.
इस सार्वजनिक एक्सपेरिमेंटल रिलीज़ में, Gemini इनके साथ काम करता है:
- 1024 पिक्सल तक के डाइमेंशन वाली PNG इमेज जनरेट की जा रही हैं.
- लोगों की इमेज जनरेट करना और उनमें बदलाव करना.
- सुरक्षा फ़िल्टर का इस्तेमाल करना, जो उपयोगकर्ता को ज़्यादा सुविधाएं और कम पाबंदियां देता है.
बेहतर परफ़ॉर्मेंस के लिए, इन भाषाओं का इस्तेमाल करें:
en
,es-mx
,ja-jp
,zh-cn
,hi-in
.इमेज जनरेशन में ऑडियो या वीडियो इनपुट का इस्तेमाल नहीं किया जा सकता.
ऐसा हो सकता है कि इमेज जनरेशन की सुविधा हमेशा ट्रिगर न हो. यहां कुछ समस्याओं के बारे में बताया गया है:
मॉडल सिर्फ़ टेक्स्ट आउटपुट कर सकता है.
इमेज के आउटपुट के लिए साफ़ तौर पर पूछें. उदाहरण के लिए, "इमेज जनरेट करें", "काम करते समय इमेज दें", "इमेज अपडेट करें".मॉडल, डेटा जनरेट करने की प्रोसेस बीच में ही रोक सकता है.
फिर से कोशिश करें या कोई दूसरा प्रॉम्प्ट आज़माएं.मॉडल, टेक्स्ट को इमेज के तौर पर जनरेट कर सकता है.
साफ़ तौर पर टेक्स्ट आउटपुट के लिए कहें. उदाहरण के लिए, "इमेज के साथ जानकारी देने वाला टेक्स्ट जनरेट करें."
किसी इमेज के लिए टेक्स्ट जनरेट करते समय, Gemini सबसे बेहतर तरीके से काम करता है. इसके लिए, पहले टेक्स्ट जनरेट करें और फिर टेक्स्ट वाली इमेज के लिए कहें.