Konsistente Bilder mit Gemini Nano Banana generieren

1. Übersicht

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie eine auf Prompts basierende Pipeline zum Generieren von Bildern 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

Voraussetzung:

  • 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