1. Présentation
Dans cet atelier, vous allez apprendre à créer un pipeline de génération basé sur des requêtes pour votre bibliothèque d'images.
Vous allez effectuer les étapes suivantes :
- 1️⃣ Commencer avec une image d'archive
- 2️⃣ Extraire un personnage pour créer une toute nouvelle image de référence
- 3️⃣ Générez une série d'illustrations à l'aide de requêtes et des nouveaux composants.
Voici un résumé de ce que vous allez accomplir :
Points abordés
- Générer de nouvelles images cohérentes à partir d'images et de requêtes
- Créer une fiche de personnage
- Utiliser des requêtes descriptives ou impératives
- Profiter de la compréhension spatiale de Gemini
- Créer un graphique de composants
Prérequis
- Connaissance de l'exécution de Python dans un notebook (dans Colab ou tout autre environnement Jupyter)
- Un projet Google Cloud (Vertex AI) ou une clé API Gemini (Google AI Studio) avec la facturation activée
ℹ️ Le coût total d'exécution de cet atelier sur Google Cloud est inférieur à 1 USD.
Premières étapes
2. Avant de commencer
Pour utiliser l'API Gemini, vous avez deux options principales :
- Via Vertex AI avec un projet Google Cloud
- Via Google AI Studio avec une clé API Gemini
🛠️ Option 1 : API Gemini via Vertex AI
Conditions requises :
- Un projet Google Cloud
- L'API Vertex AI doit être activée pour ce projet.
🛠️ Option 2 : API Gemini via Google AI Studio
Condition :
- Une clé API Gemini
Découvrez comment obtenir une clé API Gemini depuis Google AI Studio.
3. Exécuter le notebook
Choisissez l'outil de votre choix pour ouvrir le notebook :
🧰 Outil A : ouvrir le notebook dans Colab
🧰 Outil B : Ouvrez le notebook dans Colab Enterprise ou Vertex AI Workbench.
💡 Cette option peut être préférable si vous avez déjà configuré un projet Google Cloud avec une instance Colab Enterprise ou Vertex AI Workbench.
🧰 Outil C : Obtenir le notebook depuis GitHub et l'exécuter dans votre propre environnement
⚠️ Vous devrez obtenir le notebook depuis GitHub (ou cloner le dépôt) et l'exécuter dans votre propre environnement Jupyter.
🗺️ Sommaire du notebook
Pour faciliter la navigation, veillez à développer et à utiliser la table des matières. Exemple :
🏁 Exécuter le notebook
Vous êtes prêt. Vous pouvez maintenant suivre et exécuter le notebook. Amusez-vous bien !
4. Félicitations !
Bravo ! Vous avez terminé cet atelier de programmation.
En savoir plus
- Pour obtenir d'autres exemples pratiques, consultez le notebook de recettes Nano Banana.
- Découvrez d'autres cas d'utilisation dans la galerie de requêtes Vertex AI.
- Pour rester informé, consultez les notes de version de Vertex AI.