Como gerar imagens consistentes com o Nano Banana do Gemini

1. Visão geral

Neste laboratório, você vai aprender a criar um pipeline de geração com base em comandos para sua biblioteca de imagens.

Você vai concluir as seguintes etapas:

  • 1️⃣ Comece com uma imagem do arquivo
  • 2️⃣ Extraia um personagem para criar uma imagem de referência totalmente nova
  • 3️⃣ Gere uma série de ilustrações usando apenas comandos e os novos recursos.

Confira um resumo do que você vai alcançar:

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O que você vai aprender

  • Como gerar novas imagens consistentes com base em imagens e comandos
  • Como criar uma ficha de personagem
  • Como usar comandos descritivos ou imperativos
  • Como aproveitar o entendimento espacial do Gemini
  • Como criar um gráfico de recursos

O que é necessário

  • Familiaridade com a execução de Python em um notebook (no Colab ou em qualquer outro ambiente Jupyter)
  • Um projeto do Google Cloud (Vertex AI) ou uma chave de API Gemini (Google AI Studio) com o faturamento ativado

ℹ️ O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é inferior a US$ 1.

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Vamos começar

2. Antes de começar

Para usar a API Gemini, você tem duas opções principais:

  1. Pela Vertex AI com um projeto do Google Cloud
  2. Pelo Google AI Studio com uma chave da API Gemini

🛠️ Opção 1: API Gemini pela Vertex AI

Requisitos:

  • um projeto do Google Cloud;
  • A API Vertex AI precisa estar ativada para esse projeto.

🛠️ Opção 2: API Gemini pelo Google AI Studio

Requisito:

  • Uma chave da API Gemini

Saiba como conseguir uma chave da API Gemini no Google AI Studio.

3. Executar o notebook

Escolha sua ferramenta preferida para abrir o notebook:

🧰 Ferramenta A: abrir o notebook no Colab

🧰 Ferramenta B: abrir o notebook no Colab Enterprise ou no Vertex AI Workbench

💡 Essa opção é recomendada se você já tiver um projeto do Google Cloud configurado com uma instância do Colab Enterprise ou do Vertex AI Workbench.

🧰 Ferramenta C: extrair o notebook do GitHub e executar no seu próprio ambiente

⚠️ Você vai precisar acessar o notebook no GitHub (ou clonar o repositório) e executá-lo no seu próprio ambiente Jupyter.

🗺️ Sumário do notebook

Para facilitar a navegação, abra e use o índice. Exemplo:

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🏁 Execute o notebook

Tudo pronto. Agora você pode seguir e executar o notebook. Divirta-se!...

4. Parabéns!

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Parabéns por concluir o codelab!

Saiba mais