يمكنك أن تطلب من نموذج Gemini إنشاء صور وتعديلها باستخدام طلبات نصية فقط وطلبات نصية وصور. عند استخدام Firebase AI Logic، يمكنك تقديم هذا الطلب مباشرةً من تطبيقك.
باستخدام هذه الإمكانية، يمكنك تنفيذ إجراءات مثل:
إنشاء الصور بشكل متكرر من خلال محادثة باللغة الطبيعية، وتعديل الصور مع الحفاظ على التناسق والسياق
إنشاء صور تتضمّن نصًا عالي الجودة، بما في ذلك سلاسل طويلة من النص
إنشاء نصوص وصور متداخلة على سبيل المثال، مشاركة في مدونة تتضمّن نصًا وصورًا في ردّ واحد. في السابق، كان ذلك يتطلّب ربط نماذج متعدّدة ببعضها.
إنشاء صور باستخدام معرفة Gemini بالعالم وقدراته على الاستنتاج
يمكنك العثور على قائمة كاملة بالوسائط والقدرات المتوافقة (بالإضافة إلى أمثلة على الطلبات) أدناه في هذه الصفحة.
للحصول على ناتج على شكل صورة، يجب استخدام نموذج Geminigemini-2.0-flash-preview-image-generation
وتضمين responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
الانتقال إلى الرمز البرمجي لتحويل النص إلى صورة الانتقال إلى الرمز البرمجي للنص والصور المتداخلة
الانتقال إلى الرمز البرمجي لتعديل الصور الانتقال إلى الرمز البرمجي لتعديل الصور بشكل متكرّر
الاطّلاع على أدلة أخرى تتضمّن خيارات إضافية للتعامل مع الصور تحليل الصور تحليل الصور على الجهاز إنشاء ناتج منظَّم |
الاختيار بين طرازَي Gemini وImagen
تتيح حِزم تطوير البرامج (SDK) التي تحمل الرقم Firebase AI Logic إنشاء الصور باستخدام نموذج Gemini أو نموذج Imagen. في معظم حالات الاستخدام، ابدأ بـ Gemini، ثم اختَر Imagen للمهام المتخصصة التي تكون فيها جودة الصورة مهمة.
يُرجى العِلم أنّ حِزم تطوير البرامج (SDK) Firebase AI Logic لا تتيح بعد إدخال الصور (كما هو الحال عند التعديل) باستخدام نماذج Imagen. لذا، إذا كنت تريد العمل مع صور إدخال، يمكنك استخدام نموذج Gemini بدلاً من ذلك.
اختَر Gemini عندما تريد:
- استخدام المعرفة العالمية والاستدلال لإنشاء صور ذات صلة بالسياق
- لدمج النصوص والصور بسلاسة
- لدمج صور دقيقة ضمن تسلسلات نصية طويلة
- لتعديل الصور بشكل حواري مع الحفاظ على السياق
اختَر Imagen عندما تريد:
- لإعطاء الأولوية لجودة الصورة أو الواقعية أو التفاصيل الفنية أو الأنماط المحددة (مثل الانطباعية أو الأنمي)
- لتحديد نسبة العرض إلى الارتفاع أو تنسيق الصور التي يتم إنشاؤها بشكل صريح
قبل البدء
انقر على مزوّد Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة. |
إذا لم يسبق لك إجراء ذلك، أكمل دليل بدء الاستخدام الذي يوضّح كيفية إعداد مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بـ Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وتهيئة خدمة الخلفية لمقدّم خدمة Gemini API الذي اخترته وإنشاء مثيل GenerativeModel
.
لاختبار طلباتك وتكرارها، وحتى للحصول على مقتطف رمز برمجي من إنشاء الذكاء الاصطناعي، ننصحك باستخدام Google AI Studio.
الطُرز التي تتيح هذه الإمكانية
لا تتوافق ميزة إخراج الصور من Gemini إلا مع gemini-2.0-flash-preview-image-generation
(وليس gemini-2.0-flash
).
يُرجى العِلم أنّ حِزم SDK تتيح أيضًا إنشاء الصور باستخدام نماذج Imagen.
إنشاء الصور وتعديلها
يمكنك إنشاء الصور وتعديلها باستخدام نموذج Gemini.
إنشاء صور (إدخال نصي فقط)
قبل تجربة هذا النموذج، أكمل القسم
قبل البدء من هذا الدليل
لإعداد مشروعك وتطبيقك. في هذا القسم، ستنقر أيضًا على زر لمقدّم الخدمة الذي اخترته Gemini API حتى يظهر لك محتوى خاص بمقدّم الخدمة في هذه الصفحة. |
يمكنك أن تطلب من نموذج Gemini إنشاء صور من خلال تقديم طلب نصي.
احرص على إنشاء مثيل GenerativeModel
وتضمين responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
generateContent
.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
let prompt = "Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background."
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
// Handle the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
val prompt = "Generate an image of the Eiffel tower with fireworks in the background."
// To generate image output, call `generateContent` with the text input
val generatedImageAsBitmap = model.generateContent(prompt)
// Handle the generated image
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.")
.build();
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
// iterate over all the parts in the first candidate in the result object
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
// The returned image as a bitmap
Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
break;
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, {
model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
const prompt = 'Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.';
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
const result = model.generateContent(prompt);
// Handle the generated image
try {
const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
if (inlineDataParts?.[0]) {
const image = inlineDataParts[0].inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
final prompt = [Content.text('Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.')];
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
var prompt = "Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.";
// To generate an image, call `GenerateContentAsync` with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
var text = response.Text;
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(text)) {
// Do something with the text
}
// Handle the generated image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
foreach (var imagePart in imageParts) {
// Load the Image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imagePart.Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
}
لنجرّب إنشاء صور متداخلة مع نص
قبل تجربة هذا النموذج، أكمل القسم
قبل البدء من هذا الدليل
لإعداد مشروعك وتطبيقك. في هذا القسم، ستنقر أيضًا على زر لمقدّم الخدمة الذي اخترته Gemini API حتى يظهر لك محتوى خاص بمقدّم الخدمة في هذه الصفحة. |
يمكنك أن تطلب من نموذج Gemini إنشاء صور متداخلة مع ردوده النصية. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء صور لما قد تبدو عليه كل خطوة من وصفة تم إنشاؤها، بالإضافة إلى تعليمات الخطوة، ولن تحتاج إلى تقديم طلبات منفصلة إلى النموذج أو نماذج مختلفة.
احرص على إنشاء مثيل GenerativeModel
وتضمين responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
generateContent
.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
let prompt = """
Generate an illustrated recipe for a paella.
Create images to go alongside the text as you generate the recipe
"""
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
// Handle the generated text and image
guard let candidate = response.candidates.first else {
fatalError("No candidates in response.")
}
for part in candidate.content.parts {
switch part {
case let textPart as TextPart:
// Do something with the generated text
let text = textPart.text
case let inlineDataPart as InlineDataPart:
// Do something with the generated image
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
default:
fatalError("Unsupported part type: \(part)")
}
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
val prompt = """
Generate an illustrated recipe for a paella.
Create images to go alongside the text as you generate the recipe
""".trimIndent()
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
val responseContent = model.generateContent(prompt).candidates.first().content
// The response will contain image and text parts interleaved
for (part in responseContent.parts) {
when (part) {
is ImagePart -> {
// ImagePart as a bitmap
val generatedImageAsBitmap: Bitmap? = part.asImageOrNull()
}
is TextPart -> {
// Text content from the TextPart
val text = part.text
}
}
}
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Generate an illustrated recipe for a paella.\n" +
"Create images to go alongside the text as you generate the recipe")
.build();
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
Content responseContent = result.getCandidates().get(0).getContent();
// The response will contain image and text parts interleaved
for (Part part : responseContent.getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
// ImagePart as a bitmap
Bitmap generatedImageAsBitmap = ((ImagePart) part).getImage();
} else if (part instanceof TextPart){
// Text content from the TextPart
String text = ((TextPart) part).getText();
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
System.err.println(t);
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, {
model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
const prompt = 'Generate an illustrated recipe for a paella.\n.' +
'Create images to go alongside the text as you generate the recipe';
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
const result = await model.generateContent(prompt);
// Handle the generated text and image
try {
const response = result.response;
if (response.candidates?.[0].content?.parts) {
for (const part of response.candidates?.[0].content?.parts) {
if (part.text) {
// Do something with the text
console.log(part.text)
}
if (part.inlineData) {
// Do something with the image
const image = part.inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
}
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
final prompt = [Content.text(
'Generate an illustrated recipe for a paella\n ' +
'Create images to go alongside the text as you generate the recipe'
)];
// To generate interleaved text and images, call `generateContent` with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
// Handle the generated text and image
final parts = response.candidates.firstOrNull?.content.parts
if (parts.isNotEmpty) {
for (final part in parts) {
if (part is TextPart) {
// Do something with text part
final text = part.text
}
if (part is InlineDataPart) {
// Process image
final imageBytes = part.bytes
}
}
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Provide a text prompt instructing the model to generate interleaved text and images
var prompt = "Generate an illustrated recipe for a paella \n" +
"Create images to go alongside the text as you generate the recipe";
// To generate interleaved text and images, call `GenerateContentAsync` with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
// Handle the generated text and image
foreach (var part in response.Candidates.First().Content.Parts) {
if (part is ModelContent.TextPart textPart) {
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(textPart.Text)) {
// Do something with the text
}
} else if (part is ModelContent.InlineDataPart dataPart) {
if (dataPart.MimeType == "image/png") {
// Load the Image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(dataPart.Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
}
}
}
تعديل الصور (إدخال نص وصورة)
قبل تجربة هذا النموذج، أكمل القسم
قبل البدء من هذا الدليل
لإعداد مشروعك وتطبيقك. في هذا القسم، ستنقر أيضًا على زر لمقدّم الخدمة الذي اخترته Gemini API حتى يظهر لك محتوى خاص بمقدّم الخدمة في هذه الصفحة. |
يمكنك أن تطلب من نموذج Gemini تعديل الصور من خلال تقديم طلب نصي وصورة واحدة أو أكثر.
احرص على إنشاء مثيل GenerativeModel
وتضمين responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
generateContent
.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Provide an image for the model to edit
guard let image = UIImage(named: "scones") else { fatalError("Image file not found.") }
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
let prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon"
// To edit the image, call `generateContent` with the image and text input
let response = try await model.generateContent(image, prompt)
// Handle the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
image(bitmap)
text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}
// To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input)
val generatedImageAsBitmap = model.generateContent(prompt)
// Handle the generated text and image
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
Content promptcontent = new Content.Builder()
.addImage(bitmap)
.addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
.build();
// To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input)
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(promptcontent);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
// iterate over all the parts in the first candidate in the result object
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
break;
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, {
model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Prepare an image for the model to edit
async function fileToGenerativePart(file) {
const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
const reader = new FileReader();
reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
reader.readAsDataURL(file);
});
return {
inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
};
}
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
const prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon";
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);
// To edit the image, call `generateContent` with the image and text input
const result = await model.generateContent([prompt, imagePart]);
// Handle the generated image
try {
const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
if (inlineDataParts?.[0]) {
const image = inlineDataParts[0].inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Prepare an image for the model to edit
final image = await File('scones.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
final prompt = TextPart("Edit this image to make it look like a cartoon");
// To edit the image, call `generateContent` with the image and text input
final response = await model.generateContent([
Content.multi([prompt,imagePart])
]);
// Handle the generated image
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Prepare an image for the model to edit
var imageFile = System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "scones.jpg"));
var image = ModelContent.InlineData("image/jpeg", imageFile);
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
var prompt = ModelContent.Text("Edit this image to make it look like a cartoon.");
// To edit the image, call `GenerateContent` with the image and text input
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { prompt, image });
var text = response.Text;
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(text)) {
// Do something with the text
}
// Handle the generated image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
foreach (var imagePart in imageParts) {
// Load the Image into a Unity Texture2D object
Texture2D texture2D = new Texture2D(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imagePart.Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
}
تكرار المحادثات وتعديل الصور باستخدام المحادثات المتعددة الأدوار
قبل تجربة هذا النموذج، أكمل القسم
قبل البدء من هذا الدليل
لإعداد مشروعك وتطبيقك. في هذا القسم، ستنقر أيضًا على زر لمقدّم الخدمة الذي اخترته Gemini API حتى يظهر لك محتوى خاص بمقدّم الخدمة في هذه الصفحة. |
باستخدام ميزة الدردشة المتعددة الجولات، يمكنك تكرار المحادثة مع نموذج Gemini بشأن الصور التي ينشئها أو التي تقدّمها.
احرص على إنشاء مثيل GenerativeModel
وتضمين
responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]
startChat()
وsendMessage()
لإرسال رسائل
المستخدمين الجدد.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)
// Initialize the chat
let chat = model.startChat()
guard let image = UIImage(named: "scones") else { fatalError("Image file not found.") }
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
let prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon"
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
let response = try await chat.sendMessage(image, prompt)
// Inspect the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
let followUpResponse = try await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
// Inspect the edited image after the follow up request
guard let followUpInlineDataPart = followUpResponse.inlineDataParts.first else {
fatalError("No image data in response.")
}
guard let followUpUIImage = UIImage(data: followUpInlineDataPart.data) else {
fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)
// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)
// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
image(bitmap)
text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}
// Initialize the chat
val chat = model.startChat()
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = chat.sendMessage(prompt)
// Inspect the returned image
var generatedImageAsBitmap = response
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
// Follow up requests do not need to specify the image again
response = chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
generatedImageAsBitmap = response
.candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
"gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
new GenerationConfig.Builder()
.setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
.build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);
// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat();
// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
Content prompt = new Content.Builder()
.setRole("user")
.addImage(bitmap)
.addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
.build();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(prompt);
// Extract the image from the initial response
ListenableFuture<@Nullable Bitmap> initialRequest = Futures.transform(response, result -> {
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
return imagePart.getImage();
}
}
return null;
}, executor);
// Follow up requests do not need to specify the image again
ListenableFuture<GenerateContentResponse> modelResponseFuture = Futures.transformAsync(
initialRequest,
generatedImage -> {
Content followUpPrompt = new Content.Builder()
.addText("But make it old-school line drawing style")
.build();
return chat.sendMessage(followUpPrompt);
},
executor);
// Add a final callback to check the reworked image
Futures.addCallback(modelResponseFuture, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
if (part instanceof ImagePart) {
ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
break;
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, {
model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
},
});
// Prepare an image for the model to edit
async function fileToGenerativePart(file) {
const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
const reader = new FileReader();
reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
reader.readAsDataURL(file);
});
return {
inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
};
}
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
const prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon";
// Initialize the chat
const chat = model.startChat();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
const result = await chat.sendMessage([prompt, imagePart]);
// Request and inspect the generated image
try {
const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
if (inlineDataParts?.[0]) {
// Inspect the generated image
const image = inlineDataParts[0].inlineData;
console.log(image.mimeType, image.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
const followUpResult = await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style");
// Request and inspect the returned image
try {
const followUpInlineDataParts = followUpResult.response.inlineDataParts();
if (followUpInlineDataParts?.[0]) {
// Inspect the generated image
const followUpImage = followUpInlineDataParts[0].inlineData;
console.log(followUpImage.mimeType, followUpImage.data);
}
} catch (err) {
console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);
// Prepare an image for the model to edit
final image = await File('scones.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
final prompt = TextPart("Edit this image to make it look like a cartoon");
// Initialize the chat
final chat = model.startChat();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
final response = await chat.sendMessage([
Content.multi([prompt,imagePart])
]);
// Inspect the returned image
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
final followUpResponse = await chat.sendMessage([
Content.text("But make it old-school line drawing style")
]);
// Inspect the returned image
if (followUpResponse.inlineDataParts.isNotEmpty) {
final followUpImageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
// Process the image
} else {
// Handle the case where no images were generated
print('Error: No images were generated.');
}
Unity
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
// Configure the model to respond with text and images
generationConfig: new GenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);
// Prepare an image for the model to edit
var imageFile = System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "scones.jpg"));
var image = ModelContent.InlineData("image/jpeg", imageFile);
// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
var prompt = ModelContent.Text("Edit this image to make it look like a cartoon.");
// Initialize the chat
var chat = model.StartChat();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = await chat.SendMessageAsync(new [] { prompt, image });
// Inspect the returned image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imageParts.First().Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
// Follow up requests do not need to specify the image again
var followUpResponse = await chat.SendMessageAsync("But make it old-school line drawing style");
// Inspect the returned image
var followUpImageParts = followUpResponse.Candidates.First().Content.Parts
.OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
.Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D followUpTexture2D = new(2, 2);
if (followUpTexture2D.LoadImage(followUpImageParts.First().Data.ToArray())) {
// Do something with the image
}
الميزات المتوافقة والقيود وأفضل الممارسات
الوسائط والإمكانات المتوافقة
في ما يلي الوسائط والقدرات المتوافقة مع إخراج الصور من نموذج Gemini. تعرض كل إمكانية مثالاً على الطلب، ويتضمّن كل مثال نموذجًا للرمز البرمجي أعلاه.
تحويل النص إلى صورة (نص فقط إلى صورة)
- أنشئ صورة لبرج إيفل مع ألعاب نارية في الخلفية.
تحويل النص إلى صورة (عرض النص)
- أنشئ صورة سينمائية لمبنى كبير مع عرض هذا النص الضخم على واجهة المبنى.
النص إلى صور والنص (متداخل)
أنشئ وصفة مصوّرة لتحضير البايلا. إنشاء صور بجانب النص أثناء إنشاء الوصفة
أنشئ قصة عن كلب بأسلوب رسوم متحركة ثلاثية الأبعاد. أنشئ صورة لكل مشهد.
الصور والنص إلى الصور والنص (متداخل)
- [صورة لغرفة مفروشة] + ما هي ألوان الأرائك الأخرى التي يمكن استخدامها في مساحتي؟ هل يمكنك تعديل الصورة؟
تعديل الصور (من نص وصورة إلى صورة)
[صورة كعك] + عدِّل هذه الصورة لتصبح رسومًا كرتونية
[صورة قطة] + [صورة وسادة] + أريد إنشاء صورة غرزة متقاطعة لقطتي على هذه الوسادة.
تعديل الصور في عدة مراحل (المحادثة)
- [صورة سيارة زرقاء] + حوِّل هذه السيارة إلى سيارة مكشوفة.، ثم غيِّر لونها إلى الأصفر.
القيود وأفضل الممارسات
في ما يلي القيود وأفضل الممارسات المتعلّقة بإخراج الصور من نموذج Gemini.
في هذا الإصدار التجريبي العلني، يتيح Gemini ما يلي:
- إنشاء صور بتنسيق PNG بأبعاد قصوى تبلغ 1024 بكسل
- إنشاء صور لأشخاص وتعديلها
- استخدام فلاتر الأمان التي توفّر تجربة مرنة وأقل تقييدًا للمستخدم.
للحصول على أفضل أداء، استخدِم اللغات التالية:
en
وes-mx
وja-jp
وzh-cn
وhi-in
.لا تتيح ميزة إنشاء الصور إدخال مقاطع صوتية أو فيديوهات.
قد لا يتم تفعيل ميزة إنشاء الصور دائمًا. في ما يلي بعض المشاكل المعروفة:
قد يعرض النموذج نصًا فقط.
جرِّب طلب الحصول على نتائج على شكل صور بشكل صريح (مثلاً، "أنشئ صورة" أو "قدِّم صورًا أثناء المحادثة" أو "عدِّل الصورة").قد يتوقف النموذج عن إنشاء الرد في منتصف العملية.
يُرجى إعادة المحاولة أو استخدام طلب آخر.قد ينشئ النموذج نصًا كصورة.
حاوِل طلب الحصول على نتائج نصية بشكل صريح. على سبيل المثال، "إنشاء نص سردي مع رسومات توضيحية".
عند إنشاء نص لصورة، يكون Gemini في أفضل حالاته إذا أنشأت النص أولاً ثم طلبت صورة تتضمّن النص.