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使用 Imagen 生成图片

借助 Firebase AI Logic SDK，您可以访问 Imagen 模型（通过 Imagen API），从而根据文本提示生成图片。借助此功能，您可以执行以下操作：

根据自然语言提示生成图片
生成各种格式和风格的图片
渲染图片中的文字

本指南介绍了如何仅通过提供文本提示来使用 Imagen 生成图片。

不过请注意，Imagen 还可以使用其自定义功能（目前仅适用于 Android 和 Flutter）根据参考图片生成图片。在请求中，您提供文本提示和参考图片，引导模型根据指定的样式、主题（例如产品、人物或动物）或控制变量生成新图片。例如，您可以根据猫的照片或火箭和月球的绘画生成新图片。

跳转到纯文本输入的代码

在 Gemini 和 Imagen 型号之间进行选择

Firebase AI Logic SDK 支持使用 Gemini 模型或 Imagen 模型生成和修改图片。

对于大多数使用情形，请先选择 Gemini，然后仅在图像质量至关重要的专业任务中选择 Imagen。

如果您想执行以下操作，请选择 Gemini：

利用世界知识和推理能力生成与上下文相关的图片。
无缝融合文字和图片，或交织文字和图片输出。
在长文本序列中嵌入准确的视觉元素。
以对话方式编辑图片，同时保持上下文。

如果您想执行以下操作，请选择 Imagen：

优先考虑画质、写实度、艺术细节或特定风格（例如印象派或动漫）。
融入品牌元素、风格或生成徽标和产品设计。
用于明确指定所生成图片的宽高比或格式。

准备工作

点击您的 Gemini API 提供商，以查看此页面上特定于提供商的内容和代码。

如果您尚未完成入门指南，请先完成该指南。该指南介绍了如何设置 Firebase 项目、将应用连接到 Firebase、添加 SDK、为所选的 API 提供商初始化后端服务，以及创建 ImagenModel 实例。

支持此功能的模型

Gemini Developer API 支持通过最新的稳定版 Imagen 模型生成图片。无论您以何种方式访问 Gemini Developer API，此支持的 Imagen 模型限制都适用。

imagen-4.0-generate-001
imagen-4.0-fast-generate-001
imagen-4.0-ultra-generate-001
imagen-3.0-generate-002

根据纯文本输入生成图片

您可以仅通过文本提示让 Imagen 模型生成图片。您可以生成一张图片或多张图片。

您还可以为图片生成设置许多不同的配置选项，例如宽高比和图片格式。

根据纯文本输入生成一张图片

在试用此示例之前，请完成本指南的准备工作部分，以设置您的项目和应用。
在该部分中，您还需要点击所选Gemini API提供商对应的按钮，以便在此页面上看到特定于提供商的内容。

您可以仅通过文本提示让 Imagen 模型生成单张图片。

请务必创建 ImagenModel 实例并调用 generateImages。

Swift


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create an `ImagenModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.imagenModel(modelName: "imagen-4.0-generate-001")

// Provide an image generation prompt
let prompt = "An astronaut riding a horse"

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
let response = try await model.generateImages(prompt: prompt)

// Handle the generated image
guard let image = response.images.first else {
  fatalError("No image in the response.")
}
let uiImage = UIImage(data: image.data)

Kotlin


// Using this SDK to access Imagen models is a Preview release and requires opt-in
@OptIn(PublicPreviewAPI::class)
suspend fun generateImage() {
  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())

  // Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
  val model = ai.imagenModel("imagen-4.0-generate-001")

  // Provide an image generation prompt
  val prompt = "An astronaut riding a horse"

  // To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
  val imageResponse = model.generateImages(prompt)

  // Handle the generated image
  val image = imageResponse.images.first()

  val bitmapImage = image.asBitmap()
}

Java


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
ImagenModel imagenModel = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .imagenModel(
                /* modelName */ "imagen-4.0-generate-001");

ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(imagenModel);

// Provide an image generation prompt
String prompt = "An astronaut riding a horse";

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
Futures.addCallback(model.generateImages(prompt), new FutureCallback<ImagenGenerationResponse<ImagenInlineImage>>() {
    @Override
    public void onSuccess(ImagenGenerationResponse<ImagenInlineImage> result) {
        if (result.getImages().isEmpty()) {
            Log.d("TAG", "No images generated");
        }
        Bitmap bitmap = result.getImages().get(0).asBitmap();
        // Use the bitmap to display the image in your UI
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // ...
    }
}, Executors.newSingleThreadExecutor());

Web


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } 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 an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
const model = getImagenModel(ai, { model: "imagen-4.0-generate-001" });

// Provide an image generation prompt
const prompt = "An astronaut riding a horse.";

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
const response = await model.generateImages(prompt)

// If fewer images were generated than were requested,
// then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out
if (response.filteredReason) {
  console.log(response.filteredReason);
}

if (response.images.length == 0) {
  throw new Error("No images in the response.")
}

const image = response.images[0];

Dart

import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
final model = FirebaseAI.googleAI();

// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
final model = ai.imagenModel(model: 'imagen-4.0-generate-001');

// Provide an image generation prompt
const prompt = 'An astronaut riding a horse.';

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
final response = await model.generateImages(prompt);

if (response.images.isNotEmpty) {
  final image = response.images[0];
  // Process the image
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

Unity


using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create an `ImagenModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetImagenModel(modelName: "imagen-4.0-generate-001");

// Provide an image generation prompt
var prompt = "An astronaut riding a horse";

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
var response = await model.GenerateImagesAsync(prompt: prompt);

// Handle the generated image
if (response.Images.Count == 0) {
  throw new Exception("No image in the response.");
}
var image = response.Images[0].AsTexture2D();

了解如何选择适合您的应用场景和应用的模型。

根据纯文本输入生成多张图片

默认情况下，Imagen 模型每个请求仅生成一张图片。不过，您可以在创建 ImagenModel 实例时提供 ImagenGenerationConfig，让 Imagen 模型根据每个请求生成多张图片。

请务必创建 ImagenModel 实例并调用 generateImages。

Swift


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create an `ImagenModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.imagenModel(
  modelName: "imagen-4.0-generate-001",
  // Configure the model to generate multiple images for each request
  // See: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/model-parameters
  generationConfig: ImagenGenerationConfig(numberOfImages: 4)
)

// Provide an image generation prompt
let prompt = "An astronaut riding a horse"

// To generate images, call `generateImages` with the text prompt
let response = try await model.generateImages(prompt: prompt)

// If fewer images were generated than were requested,
// then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out
if let filteredReason = response.filteredReason {
  print(filteredReason)
}

// Handle the generated images
let uiImages =  response.images.compactMap { UIImage(data: $0.data) }

Kotlin


// Using this SDK to access Imagen models is a Preview release and requires opt-in
@OptIn(PublicPreviewAPI::class)
suspend fun generateImage() {
  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())

  // Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
  val model = ai.imagenModel(
    modelName = "imagen-4.0-generate-001",
    // Configure the model to generate multiple images for each request
    // See: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/model-parameters
    generationConfig = ImagenGenerationConfig(numberOfImages = 4)
  )

  // Provide an image generation prompt
  val prompt = "An astronaut riding a horse"

  // To generate images, call `generateImages` with the text prompt
  val imageResponse = model.generateImages(prompt)

  // If fewer images were generated than were requested,
  // then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out
  if (imageResponse.filteredReason != null) {
    Log.d(TAG, "FilteredReason: ${imageResponse.filteredReason}")
  }

  for (image in imageResponse.images) {
    val bitmap = image.asBitmap()
    // Use the bitmap to display the image in your UI
  }
}

Java


// Configure the model to generate multiple images for each request
// See: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/model-parameters
ImagenGenerationConfig imagenGenerationConfig = new ImagenGenerationConfig.Builder()
        .setNumberOfImages(4)
        .build();

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
ImagenModel imagenModel = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .imagenModel(
                /* modelName */ "imagen-4.0-generate-001",
                /* imageGenerationConfig */ imagenGenerationConfig);

ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(imagenModel);

// Provide an image generation prompt
String prompt = "An astronaut riding a horse";

// To generate images, call `generateImages` with the text prompt
Futures.addCallback(model.generateImages(prompt), new FutureCallback<ImagenGenerationResponse<ImagenInlineImage>>() {
    @Override
    public void onSuccess(ImagenGenerationResponse<ImagenInlineImage> result) {
        // If fewer images were generated than were requested,
        // then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out
        if (result.getFilteredReason() != null){
            Log.d("TAG", "FilteredReason: " + result.getFilteredReason());
        }

        // Handle the generated images
        List<ImagenInlineImage> images = result.getImages();
        for (ImagenInlineImage image : images) {
            Bitmap bitmap = image.asBitmap();
            // Use the bitmap to display the image in your UI
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // ...
    }
}, Executors.newSingleThreadExecutor());

Web


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } 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 an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
const model = getImagenModel(
  ai,
  {
    model: "imagen-4.0-generate-001",
    // Configure the model to generate multiple images for each request
    // See: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/model-parameters
    generationConfig: {
      numberOfImages: 4
    }
  }
);

// Provide an image generation prompt
const prompt = "An astronaut riding a horse.";

// To generate images, call `generateImages` with the text prompt
const response = await model.generateImages(prompt)

// If fewer images were generated than were requested,
// then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out
if (response.filteredReason) {
  console.log(response.filteredReason);
}

if (response.images.length == 0) {
  throw new Error("No images in the response.")
}

const images = response.images[0];

Dart

import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
final ai = FirebaseAI.googleAI();

// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case
final model = ai.imagenModel(
  model: 'imagen-4.0-generate-001',
  // Configure the model to generate multiple images for each request
  // See: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/model-parameters
  generationConfig: ImagenGenerationConfig(numberOfImages: 4),
);

// Provide an image generation prompt
const prompt = 'An astronaut riding a horse.';

// To generate images, call `generateImages` with the text prompt
final response = await model.generateImages(prompt);

// If fewer images were generated than were requested,
// then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out
if (response.filteredReason != null) {
  print(response.filteredReason);
}

if (response.images.isNotEmpty) {
  final images = response.images;
  for(var image in images) {
  // Process the image
  }
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

Unity


using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create an `ImagenModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetImagenModel(
  modelName: "imagen-4.0-generate-001",
  // Configure the model to generate multiple images for each request
  // See: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/model-parameters
  generationConfig: new ImagenGenerationConfig(numberOfImages: 4)
);

// Provide an image generation prompt
var prompt = "An astronaut riding a horse";

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
var response = await model.GenerateImagesAsync(prompt: prompt);

// If fewer images were generated than were requested,
// then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out
if (!string.IsNullOrEmpty(response.FilteredReason)) {
  UnityEngine.Debug.Log("Filtered reason: " + response.FilteredReason);
}

// Handle the generated images
var images = response.Images.Select(image => image.AsTexture2D());

了解如何选择适合您的应用场景和应用的模型。

支持的功能和要求

Imagen 模型提供许多与图片生成相关的功能。本部分介绍了将模型与 Firebase AI Logic 搭配使用时支持的功能。

支持的功能

Firebase AI Logic 支持 Imagen 型号的以下功能：

在生成的图片中生成人物、人脸和文字
使用 Vertex AI Gemini API 时编辑图片或在请求中添加图片（目前仅适用于 Android 和 Flutter）
为生成的图片添加水印
使用 Vertex AI Gemini API
时验证数字水印如果您想验证图片是否带有水印，可以使用 Vertex AI Studio 的媒体标签页将图片上传到 Vertex AI Studio。
配置图片生成参数，例如生成的图片数量、宽高比和水印
配置安全设置

Firebase AI Logic 不支持 Imagen 型号的以下高级功能：

设置输入文本的语言
启用 includeSafetyAttributes，这意味着 safetyAttributes.categories 和 safetyAttributes.scores 无法退回
停用提示重写器（enhancePrompt 参数）。这意味着，基于 LLM 的提示重写工具始终会自动在提供的提示中添加更多详细信息，以提供更高质量的图片，从而更好地反映所提供的提示。
将生成的图片直接写入 Google Cloud Storage，作为模型回答（storageUri 参数）的一部分。而是始终以 base64 编码的图片字节的形式在响应中返回图片。
如果您想将生成的图片上传到 Cloud Storage，可以使用 Cloud Storage for Firebase。

规范和限制

属性（每个请求）	值
输入 token 数上限	480 个词元
输出图片数量上限	4 张图片
支持的输出图片分辨率（像素）	1024x1024 像素（宽高比为 1:1） 896x1280（宽高比为 3:4） 1280x896（宽高比为 4:3） 768x1408（宽高比为 9:16） 1408x768（宽高比为 16:9）

您还可以做些什么？

开始考虑为生产做准备（请参阅生产核对清单），包括：
- 设置 Firebase App Check 以保护 Gemini API 免遭未经授权的客户端滥用。
- 集成 Firebase Remote Config 以更新应用中的值（例如模型名称），而无需发布新的应用版本。

了解如何控制内容生成

了解提示设计，包括最佳实践、策略和示例提示。
配置 Imagen 模型参数，例如宽高比、人物生成和添加水印。
使用安全设置来调整获得可能被视为有害的回答的可能性。

详细了解支持的型号

了解适用于各种应用场景的模型及其配额和价格。

就您使用 Firebase AI Logic 的体验提供反馈

使用 Imagen 生成图片 使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

在 Gemini 和 Imagen 型号之间进行选择

准备工作

支持此功能的模型

根据纯文本输入生成图片

根据纯文本输入生成一张图片

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

根据纯文本输入生成多张图片

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

支持的功能和要求

支持的功能

规范和限制

您还可以做些什么？

了解如何控制内容生成

详细了解支持的型号

使用 Imagen 生成图片