1. 개요
이 실습에서는 이미지 라이브러리를 위한 프롬프트 기반 생성 파이프라인을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
다음 단계를 완료합니다.
- 1️⃣ 보관처리 이미지로 시작
- 2️⃣ 캐릭터를 추출하여 완전히 새로운 참조 이미지 만들기
- 3️⃣ 프롬프트와 새 애셋만 사용하여 일련의 삽화 생성
달성할 수 있는 목표를 요약하면 다음과 같습니다.
학습할 내용
- 이미지 및 프롬프트에서 일관된 새 이미지를 생성하는 방법
- 캐릭터 시트를 만드는 방법
- 설명형 또는 명령형 프롬프트 사용 방법
- Gemini의 공간 이해 기능을 활용하는 방법
- 애셋 그래프를 빌드하는 방법
필요한 항목
- 노트북 (Colab 또는 기타 Jupyter 환경)에서 Python을 실행하는 데 익숙해야 합니다.
- 결제가 사용 설정된 Google Cloud 프로젝트 (Vertex AI) 또는 Gemini API 키 (Google AI Studio)
ℹ️ Google Cloud에서 이 실습을 실행하는 데 드는 총비용은 1달러 미만입니다.
시작해 볼까요?
2. 시작하기 전에
Gemini API를 사용하는 방법에는 두 가지 주요 옵션이 있습니다.
- Google Cloud 프로젝트를 사용하는 Vertex AI를 통해
- Gemini API 키를 사용하여 Google AI Studio를 통해
🛠️ 옵션 1 - Vertex AI를 통한 Gemini API
요건:
- Google Cloud 프로젝트
- 이 프로젝트에 Vertex AI API가 사용 설정되어 있어야 합니다.
🛠️ 옵션 2 - Google AI Studio를 통한 Gemini API
요구사항:
- Gemini API 키
Google AI Studio에서 Gemini API 키를 가져오는 방법을 자세히 알아보세요.
3. 노트북 실행
노트북을 열 때 사용할 도구를 선택합니다.
🧰 도구 A - Colab에서 노트북 열기
🧰 도구 B - Colab Enterprise 또는 Vertex AI Workbench에서 노트북 열기
💡 Colab Enterprise 또는 Vertex AI Workbench 인스턴스로 구성된 Google Cloud 프로젝트가 이미 있는 경우 이 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
🧰 도구 C - GitHub에서 노트북을 가져와 자체 환경에서 실행
⚠️ GitHub에서 노트북을 가져오거나 저장소를 클론하여 자체 Jupyter 환경에서 실행해야 합니다.
🗺️ 노트북 목차
더 쉽게 탐색하려면 목차를 펼쳐서 사용하세요. 예:
🏁 노트북 실행하기
준비가 완료되었습니다. 이제 노트북을 따라 실행할 수 있습니다. 즐거운 시간 보내세요.
4. 축하합니다.
축하합니다. Codelab을 완료했습니다.
자세히 알아보기
- 실제 예는 Nano Banana 레시피 노트북을 참고하세요.
- Vertex AI 프롬프트 갤러리에서 추가 사용 사례를 살펴보세요.
- Vertex AI 출시 노트를 팔로우하여 최신 소식을 확인하세요.