Konsistente Bilder mit Gemini Nano Banana generieren

1. Übersicht

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie eine promptbasierte Generierungspipeline für Ihre Bildbibliothek erstellen.

Sie führen die folgenden Schritte aus:

  • 1️⃣ Mit einem Archivbild beginnen
  • 2️⃣ Charakter extrahieren, um ein völlig neues Referenzbild zu erstellen
  • 3️⃣ Mit Prompts und den neuen Assets eine Reihe von Illustrationen erstellen

Hier eine Zusammenfassung der Vorteile:

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Lerninhalte

  • Neue einheitliche Bilder aus Bildern und Prompts generieren
  • Charakterblatt erstellen
  • Deskriptive oder imperative Prompts verwenden
  • Vorteile der räumlichen Wahrnehmung von Gemini
  • Asset-Diagramm erstellen

Voraussetzungen

  • Sie sind mit der Ausführung von Python in einem Notebook (in Colab oder einer anderen Jupyter-Umgebung) vertraut.
  • Ein Google Cloud-Projekt (Vertex AI) oder ein Gemini API-Schlüssel (Google AI Studio) mit aktivierter Abrechnung

ℹ️ Die Gesamtkosten für die Ausführung dieses Labs in Google Cloud betragen weniger als 1 $.

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Los gehts…

2. Hinweis

Für die Verwendung der Gemini API haben Sie zwei Hauptoptionen:

  1. Über Vertex AI mit einem Google Cloud-Projekt
  2. Über Google AI Studio mit einem Gemini API-Schlüssel

🛠️ Option 1: Gemini API über Vertex AI

Anforderungen:

  • Ein Google Cloud-Projekt
  • Die Vertex AI API muss für dieses Projekt aktiviert sein.

🛠️ Option 2: Gemini API über Google AI Studio

Anforderung:

  • Ein Gemini API-Schlüssel

Weitere Informationen zum Abrufen eines Gemini API-Schlüssels aus Google AI Studio

3. Notebook ausführen

Wählen Sie das gewünschte Tool zum Öffnen des Notebooks aus:

🧰 Tool A: Notebook in Colab öffnen

🧰 Tool B: Notebook in Colab Enterprise oder Vertex AI Workbench öffnen

💡 Diese Option ist möglicherweise die beste, wenn Sie bereits ein Google Cloud-Projekt mit einer Colab Enterprise- oder Vertex AI Workbench-Instanz konfiguriert haben.

🧰 Tool C: Notebook von GitHub herunterladen und in der eigenen Umgebung ausführen

⚠️ Sie müssen das Notebook von GitHub herunterladen (oder das Repository klonen) und in Ihrer eigenen Jupyter-Umgebung ausführen.

🗺️ Inhaltsverzeichnis des Notebooks

Um die Navigation zu erleichtern, sollten Sie das Inhaltsverzeichnis aufklappen und verwenden. Beispiel:

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🏁 Notebook ausführen

Sie sind bereit. Sie können das Notebook jetzt durchgehen und ausführen. Viel Spaß!

4. Glückwunsch!

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Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Codelabs!

Weitere Informationen