이미지 생성

Gemini API를 사용하여 Gemini의 내장 멀티모달 기능 또는 Google의 특수 이미지 생성 모델인 Imagen으로 이미지를 생성할 수 있습니다. 대부분의 사용 사례에서는 Gemini로 시작합니다. 이미지 품질이 중요한 특수한 작업에는 Imagen을 선택하세요. 자세한 내용은 올바른 모델 선택 섹션을 참고하세요.

생성된 모든 이미지에는 SynthID 워터마크가 포함됩니다.

시작하기 전에

이미지 생성에 지원되는 모델 및 버전을 사용해야 합니다.

• Gemini의 경우 Gemini 2.0 Flash 미리보기 이미지 생성을 사용합니다.

• Imagen의 경우 Imagen 3을 사용하세요. 이 모델은 유료 등급에서만 사용할 수 있습니다.

동일한 라이브러리를 사용하여 Gemini와 Imagen 3에 모두 액세스할 수 있습니다.

Gemini를 사용하여 이미지 생성

Gemini는 대화 방식으로 이미지를 생성하고 처리할 수 있습니다. 텍스트, 이미지 또는 둘 다를 조합하여 Gemini에 프롬프트를 제공하여 이미지 생성 및 수정과 같은 다양한 이미지 관련 작업을 실행할 수 있습니다.

구성에 responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]를 포함해야 합니다. 이러한 모델에서는 이미지 전용 출력이 지원되지 않습니다.

이미지 생성 (텍스트 이미지 변환)

다음 코드는 설명 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하는 방법을 보여줍니다.

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64

client = genai.Client()

contents = ('Hi, can you create a 3d rendered image of a pig '
            'with wings and a top hat flying over a happy '
            'futuristic scifi city with lots of greenery?')

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    contents=contents,
    config=types.GenerateContentConfig(
      response_modalities=['TEXT', 'IMAGE']
    )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
  if part.text is not None:
    print(part.text)
  elif part.inline_data is not None:
    image = Image.open(BytesIO((part.inline_data.data)))
    image.save('gemini-native-image.png')
    image.show()

import { GoogleGenAI, Modality } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

async function main() {

  const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

  const contents =
    "Hi, can you create a 3d rendered image of a pig " +
    "with wings and a top hat flying over a happy " +
    "futuristic scifi city with lots of greenery?";

  // Set responseModalities to include "Image" so the model can generate  an image
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    contents: contents,
    config: {
      responseModalities: [Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
    },
  });
  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    // Based on the part type, either show the text or save the image
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync("gemini-native-image.png", buffer);
      console.log("Image saved as gemini-native-image.png");
    }
  }
}

main();

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
      APIKey:  os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
      Backend: genai.BackendGeminiAPI,
  })

  config := &genai.GenerateContentConfig{
      ResponseModalities: []string{"TEXT", "IMAGE"},
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
      genai.Text("Hi, can you create a 3d rendered image of a pig " +
                 "with wings and a top hat flying over a happy " +
                 "futuristic scifi city with lots of greenery?"),
      config,
  )

  for _, part := range result.Candidates[0].Content.Parts {
      if part.Text != "" {
          fmt.Println(part.Text)
      } else if part.InlineData != nil {
          imageBytes := part.InlineData.Data
          outputFilename := "gemini_generated_image.png"
          _ = os.WriteFile(outputFilename, imageBytes, 0644)
      }
  }
}

curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash-preview-image-generation:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [
        {"text": "Hi, can you create a 3d rendered image of a pig with wings and a top hat flying over a happy futuristic scifi city with lots of greenery?"}
      ]
    }],
    "generationConfig":{"responseModalities":["TEXT","IMAGE"]}
  }' \
  | grep -o '"data": "[^"]*"' \
  | cut -d'"' -f4 \
  | base64 --decode > gemini-native-image.png

이미지 편집 (텍스트 및 이미지 간)

이미지 편집을 실행하려면 이미지를 입력으로 추가합니다. 다음 예에서는 base64로 인코딩된 이미지를 업로드하는 방법을 보여줍니다. 여러 이미지와 더 큰 페이로드의 경우 이미지 입력 섹션을 확인하세요.

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
from io import BytesIO

import PIL.Image

image = PIL.Image.open('/path/to/image.png')

client = genai.Client()

text_input = ('Hi, This is a picture of me.'
            'Can you add a llama next to me?',)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    contents=[text_input, image],
    config=types.GenerateContentConfig(
      response_modalities=['TEXT', 'IMAGE']
    )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
  if part.text is not None:
    print(part.text)
  elif part.inline_data is not None:
    image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
    image.show()

import { GoogleGenAI, Modality } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

async function main() {

  const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

  // Load the image from the local file system
  const imagePath = "path/to/image.png";
  const imageData = fs.readFileSync(imagePath);
  const base64Image = imageData.toString("base64");

  // Prepare the content parts
  const contents = [
    { text: "Can you add a llama next to the image?" },
    {
      inlineData: {
        mimeType: "image/png",
        data: base64Image,
      },
    },
  ];

  // Set responseModalities to include "Image" so the model can generate an image
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    contents: contents,
    config: {
      responseModalities: [Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
    },
  });
  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    // Based on the part type, either show the text or save the image
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync("gemini-native-image.png", buffer);
      console.log("Image saved as gemini-native-image.png");
    }
  }
}

main();

package main

import (
 "context"
 "fmt"
 "os"
 "google.golang.org/genai"
)

func main() {

 ctx := context.Background()
 client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
     APIKey:  os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
     Backend: genai.BackendGeminiAPI,
 })

 imagePath := "/path/to/image.png"
 imgData, _ := os.ReadFile(imagePath)

 parts := []*genai.Part{
   genai.NewPartFromText("Hi, This is a picture of me. Can you add a llama next to me?"),
   &genai.Part{
     InlineData: &genai.Blob{
       MIMEType: "image/png",
       Data:     imgData,
     },
   },
 }

 contents := []*genai.Content{
   genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
 }

 config := &genai.GenerateContentConfig{
     ResponseModalities: []string{"TEXT", "IMAGE"},
 }

 result, _ := client.Models.GenerateContent(
     ctx,
     "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
     contents,
     config,
 )

 for _, part := range result.Candidates[0].Content.Parts {
     if part.Text != "" {
         fmt.Println(part.Text)
     } else if part.InlineData != nil {
         imageBytes := part.InlineData.Data
         outputFilename := "gemini_generated_image.png"
         _ = os.WriteFile(outputFilename, imageBytes, 0644)
     }
 }
}

IMG_PATH=/path/to/your/image1.jpeg

if [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
  B64FLAGS="--input"
else
  B64FLAGS="-w0"
fi

IMG_BASE64=$(base64 "$B64FLAGS" "$IMG_PATH" 2>&1)

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash-preview-image-generation:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d "{
      \"contents\": [{
        \"parts\":[
            {\"text\": \"'Hi, This is a picture of me. Can you add a llama next to me\"},
            {
              \"inline_data\": {
                \"mime_type\":\"image/jpeg\",
                \"data\": \"$IMG_BASE64\"
              }
            }
        ]
      }],
      \"generationConfig\": {\"responseModalities\": [\"TEXT\", \"IMAGE\"]}
    }"  \
  | grep -o '"data": "[^"]*"' \
  | cut -d'"' -f4 \
  | base64 --decode > gemini-edited-image.png

기타 이미지 생성 모드

Gemini는 프롬프트 구조 및 컨텍스트를 기반으로 다음과 같은 다른 이미지 상호작용 모드를 지원합니다.

• 텍스트 이미지 변환 및 텍스트(인터리브 처리): 관련 텍스트가 포함된 이미지를 출력합니다.
  • 프롬프트 예시: '파에야에 관한 그림이 있는 레시피를 생성해 줘.'
• 이미지 및 텍스트 이미지 변환 및 텍스트(인터리브 처리): 입력 이미지와 텍스트를 사용하여 새로운 관련 이미지와 텍스트를 만듭니다.
  • 프롬프트 예시: (가구가 완비된 방의 이미지 포함) "내 공간에 어떤 색상의 소파가 어울릴까? 이미지를 업데이트해 주시겠어요?"
• 멀티턴 이미지 편집 (채팅): 대화 중에 계속해서 이미지를 생성 / 수정합니다.
  • 프롬프트 예시: [파란색 자동차 이미지를 업로드하세요.] , '이 차를 컨버터블로 바꿔 줘.', '이제 색상을 노란색으로 바꿔 줘.'

제한사항

• 최상의 성능을 위해 다음 언어를 사용하세요. EN, es-MX, ja-JP, zh-CN, hi-IN
• 이미지 생성은 오디오 또는 동영상 입력을 지원하지 않습니다.
• 이미지 생성이 항상 트리거되지는 않을 수 있습니다.
  • 모델은 텍스트만 출력할 수도 있습니다. 이미지 출력을 명시적으로 요청해 보세요(예: '이미지 생성', '진행하면서 이미지 제공', '이미지 업데이트').
  • 모델이 생성을 중단할 수 있습니다. 다시 시도하거나 다른 프롬프트를 사용해 보세요.
• 이미지의 텍스트를 생성할 때는 먼저 텍스트를 생성한 다음 텍스트가 포함된 이미지를 요청하는 것이 가장 좋습니다.
• 이미지 생성을 사용할 수 없는 일부 지역/국가가 있습니다. 자세한 내용은 모델을 참고하세요.

Imagen 3을 사용하여 이미지 생성

이 예에서는 Imagen 3를 사용하여 이미지를 생성하는 방법을 보여줍니다.

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY')

response = client.models.generate_images(
    model='imagen-3.0-generate-002',
    prompt='Robot holding a red skateboard',
    config=types.GenerateImagesConfig(
        number_of_images= 4,
    )
)
for generated_image in response.generated_images:
  image = Image.open(BytesIO(generated_image.image.image_bytes))
  image.show()

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

async function main() {

  const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

  const response = await ai.models.generateImages({
    model: 'imagen-3.0-generate-002',
    prompt: 'Robot holding a red skateboard',
    config: {
      numberOfImages: 4,
    },
  });

  let idx = 1;
  for (const generatedImage of response.generatedImages) {
    let imgBytes = generatedImage.image.imageBytes;
    const buffer = Buffer.from(imgBytes, "base64");
    fs.writeFileSync(`imagen-${idx}.png`, buffer);
    idx++;
  }
}

main();

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
      APIKey:  os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
      Backend: genai.BackendGeminiAPI,
  })

  config := &genai.GenerateImagesConfig{
      NumberOfImages: 4,
  }

  response, _ := client.Models.GenerateImages(
      ctx,
      "imagen-3.0-generate-002",
      "Robot holding a red skateboard",
      config,
  )

  for n, image := range response.GeneratedImages {
      fname := fmt.Sprintf("imagen-%d.png", n)
          _ = os.WriteFile(fname, image.Image.ImageBytes, 0644)
  }
}

curl -X POST \
    "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/imagen-3.0-generate-002:predict?key=GEMINI_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "instances": [
          {
            "prompt": "Robot holding a red skateboard"
          }
        ],
        "parameters": {
          "sampleCount": 4
        }
      }'

Imagen 모델 매개변수

현재 Imagen은 영어로만 된 프롬프트와 다음 매개변수를 지원합니다.

• numberOfImages: 생성할 이미지의 수입니다 (1~4, 양 끝값 포함). 기본값은 4입니다.
• aspectRatio: 생성된 이미지의 가로세로 비율을 변경합니다. 지원되는 값은 "1:1", "3:4", "4:3", "9:16", "16:9"입니다. 기본값은 "1:1"입니다.
• personGeneration: 모델이 사람의 이미지를 생성하도록 허용합니다. 다음과 같은 값이 지원됩니다.
  • "DONT_ALLOW": 사람 이미지 생성을 차단합니다.
  • "ALLOW_ADULT": 성인의 이미지를 생성하고 어린이의 이미지는 생성하지 않습니다. 이는 기본값입니다.

적합한 모델 선택

다음과 같은 경우 Gemini를 선택합니다.

• 세계 지식과 추론을 활용하는 문맥과 관련된 이미지가 필요합니다.
• 텍스트와 이미지를 원활하게 조화시키는 것이 중요합니다.
• 긴 텍스트 시퀀스 내에 정확한 시각적 요소를 삽입하려고 합니다.
• 맥락을 유지하면서 대화식으로 이미지를 수정하려 합니다.

다음과 같은 경우 Imagen 3를 선택합니다.

• 이미지 품질, 실사, 예술적 디테일 또는 특정 스타일 (예: 인상주의, 애니메이션)이 가장 중요합니다.
• 제품 배경 업데이트 또는 이미지 확대와 같은 전문적인 수정 작업을 실행합니다.
• 브랜딩, 스타일을 접목하거나 로고 및 제품 디자인을 생성합니다.

Imagen 프롬프트 가이드

이 섹션에서는 Imagen 가이드에서 텍스트 이미지 변환 프롬프트를 수정하면 다양한 결과를 얻을 수 있는 방법과 만들 수 있는 이미지의 예를 보여줍니다.

프롬프트 작성 기본사항

유용한 프롬프트는 설명적이고 명확하며 의미 있는 키워드와 수정자를 사용합니다. 먼저 주제, 맥락, 스타일을 생각해 보세요.

1. 주제: 프롬프트에서 가장 먼저 고려해야 할 사항은 주제 즉 이미지가 필요한 사물, 사람, 동물 또는 풍경입니다.

2. 컨텍스트 및 배경: 마찬가지로 주제가 배치될 배경 또는 컨텍스트도 중요합니다. 다양한 배경에 주제를 배치해 보세요. 예를 들어 흰색 배경, 실외 또는 실내 환경의 스튜디오가 있습니다.

3. 스타일: 마지막으로 원하는 이미지의 스타일을 추가합니다. 스타일은 일반적(회화, 사진, 스케치)이거나 매우 구체적(파스텔 회화, 목탄 드로잉, 아이소메트릭 3D)일 수 있습니다. 스타일을 결합할 수도 있습니다.

프롬프트의 첫 번째 버전을 작성한 후 원하는 이미지가 나올 때까지 세부정보를 추가하여 프롬프트를 수정합니다. 반복이 중요합니다. 먼저 핵심 아이디어를 설정하고 생성된 이미지가 비전에 가까워질 때까지 핵심 아이디어를 미세 조정하고 확장합니다.

Imagen 3은 프롬프트가 짧든 길든 상관없이 아이디어를 세부적인 이미지로 변환할 수 있습니다. 반복적인 프롬프트를 통해 비전을 수정하고 완벽한 결과를 얻을 때까지 세부정보를 추가합니다.

짧은 프롬프트를 사용하면 이미지를 빠르게 생성할 수 있습니다.

프롬프트를 길게 입력하면 구체적인 세부정보를 추가하고 이미지를 만들 수 있습니다.

Imagen 프롬프트 작성을 위한 추가 도움말:

• 설명적인 언어 사용: 자세한 형용사와 부사를 사용하여 Imagen 3에서 명확한 그림을 그릴 수 있도록 합니다.
• 맥락 정보 제공: 필요한 경우 AI의 이해를 돕기 위한 배경 정보를 포함합니다.
• 특정 아티스트 또는 스타일 참조: 특정 스타일을 원한다면 특정 아티스트나 예술 운동을 참조하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
• 프롬프트 엔지니어링 도구 사용: 프롬프트를 미세 조정하고 최적의 결과를 얻는 데 도움이 되는 프롬프트 엔지니어링 도구 또는 리소스를 살펴보세요.
• 개인 및 그룹 이미지의 얼굴 세부정보 개선: 얼굴 세부정보를 사진의 초점으로 지정합니다 (예: 프롬프트에서 '인물 사진'이라는 단어 사용).

이미지에 텍스트 생성

Imagen을 사용하면 이미지에 텍스트를 추가할 수 있으므로 더 창의적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 다음 안내에 따라 이 기능을 최대한 활용하세요.

• 확신있게 반복: 원하는 모양이 나올 때까지 이미지를 다시 생성해야 할 수 있습니다. Imagen의 텍스트 통합은 아직 발전 중이며, 여러 번 시도해 보면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
• 간단하게 유지: 최적의 생성을 위해 텍스트를 25자(영문 기준) 이하로 제한합니다.

• 여러 문구: 두 개 또는 세 개의 다른 문구를 실험하여 추가 정보를 제공합니다. 더 깔끔한 구성을 위해 구문 수를 3개 이하로 유지하세요.

  

• 배치 안내: Imagen이 지시에 따라 텍스트를 배치하려고 시도할 수 있지만 가끔씩 텍스트가 다르게 배치될 수 있습니다. 이 기능은 지속적으로 개선되고 있습니다.

• 글꼴 스타일에 영감 주기: 일반적인 글꼴 스타일을 지정하여 Imagen의 선택에 미묘하게 영향을 미칩니다. 글꼴이 정확하게 복제되지 않고 창의적으로 해석될 수 있습니다.

• 글꼴 크기: 글꼴 크기 또는 크기의 일반적인 표시(예: 작음, 중간, 큼)를 지정하여 글꼴 크기 생성에 영향을 미칩니다.

프롬프트 파라미터화

출력 결과를 더 효과적으로 제어하려면 입력을 Imagen에 파라미터화하는 것이 좋습니다. 예를 들어 고객이 비즈니스용 로고를 생성할 수 있도록 하려는 경우 로고가 항상 단색 배경에서 생성되도록 하려고 합니다. 또한 고객이 메뉴에서 선택할 수 있는 옵션을 제한하려고 합니다.

이 예시에서는 다음과 유사한 파라미터화된 프롬프트를 만들 수 있습니다.

A {logo_style} logo for a {company_area} company on a solid color background. Include the text {company_name}.

커스텀 사용자 인터페이스에서 고객은 메뉴를 사용하여 매개변수를 입력할 수 있으며, 선택한 값이 Imagen이 수신하는 프롬프트에 채워집니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

1. 프롬프트: A minimalist logo for a health care company on a solid color background. Include the text Journey.

   

2. 프롬프트: A modern logo for a software company on a solid color background. Include the text Silo.

   

3. 프롬프트: A traditional logo for a baking company on a solid color background. Include the text Seed.

   

고급 프롬프트 작성 기법

다음 예시를 사용하여 사진 설명자, 모양 및 재료, 역사적 예술 움직임, 이미지 품질 수정자와 같은 속성에 따라 보다 구체적인 프롬프트를 만듭니다.

사진

• 프롬프트에 포함: '...의 사진'

이 스타일을 사용하려면 먼저 Imagen에 사진을 찾고 있음을 명확하게 알리는 키워드를 사용하여 시작합니다. 다음과 같이 프롬프트에 명기합니다. '. . .의 사진'. 예를 들면 다음과 같습니다.

^{이미지 소스: 각 이미지는 Imagen 3 모델로 해당 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.}

사진 수정자

다음 예시에서는 여러 사진 관련 수정자와 매개변수를 볼 수 있습니다. 여러 수정자를 결합하여 더 정확하게 제어할 수 있습니다.

1. 카메라 근접성 - 클로즈업, 멀리서 촬영

2. 카메라 위치 - 공중, 아래에서

3. 조명 - 자연스럽고, 극적이며, 따뜻하고, 차가운

4. 카메라 설정 - 모션 블러, 소프트 포커스, 보케, 인물 사진

5. 렌즈 유형 - 35mm, 50mm, 어안, 광각, 매크로

6. 필름 유형 - 흑백, 폴라로이드

^{이미지 소스: 각 이미지는 Imagen 3 모델로 해당 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.}

삽화 및 아트

• 프롬프트에 포함: '..의 painting', 또는 '...의 sketch'

아트 스타일은 연필 스케치와 같은 흑백 스타일부터 초현실적인 디지털 아트까지 다양합니다. 예를 들어 다음 이미지는 다양한 스타일에서 동일한 프롬프트를 사용합니다.

"고층 빌딩 배경의 각진 스포티 전기 세단의 [art style or creation technique]"

^{이미지 소스: 각 이미지는 Imagen 2 모델로 해당 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.}

모양 및 재료

• 프롬프트에는 '...만든...', '...의 형태로...'가 포함됩니다.

이 기술의 강점 중 하나는 만들기 어렵거나 불가능한 이미지를 만들 수 있다는 것입니다. 예를 들어 회사 로고를 다양한 재료와 질감으로 다시 만들 수 있습니다.

^{이미지 소스: 각 이미지는 Imagen 3 모델로 해당 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.}

역사적 아트 참조

• 프롬프트에는 '...스타일로..'가 포함됩니다.

특정 스타일은 수년에 걸쳐 상징으로 자리잡았습니다. 다음은 시도해 볼 수 있는 역사적인 페인팅 또는 아트 스타일에 대한 아이디어입니다.

'[art period or movement] 스타일의 이미지 생성: 풍력 발전소'

^{이미지 소스: 각 이미지는 Imagen 3 모델로 해당 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.}

이미지 품질 수정자

특정 키워드를 사용하면 모델에서 고품질 애셋을 찾고 있다는 것을 알 수 있습니다. 품질 수정자의 예시는 다음과 같습니다.

• 일반 수정자 - 고품질, 아름다움, 스타일
• 사진 - 4K, HDR, 스튜디오 사진
• 아트, 삽화 - 전문가, 상세

다음은 품질 수정자가 없는 프롬프트와 품질 수정자가 포함된 동일한 프롬프트의 몇 가지 예시입니다.

^{이미지 소스: 각 이미지는 Imagen 3 모델로 해당 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.}

가로세로 비율

Imagen 3 이미지 생성을 사용하면 고유한 이미지 가로세로 비율 5개를 설정할 수 있습니다.

1. 정사각형(1:1, 기본값) - 표준 정사각형 사진입니다. 이 가로세로 비율의 일반적인 용도는 소셜 미디어 게시물입니다.

2. 전체 화면(4:3) - 이 가로세로 비율은 미디어나 영화에서 일반적으로 사용됩니다. 또한 대부분의 구형(와이드스크린) TV와 중형 카메라의 크기입니다. 1:1에 비해 더 많은 장면을 수평으로 캡처하므로 사진에 선호되는 가로세로 비율이 가능합니다.

3. 세로 전체 화면(3:4) - 90도 회전된 전체 화면 가로세로 비율입니다. 이 비율에서는 1:1 가로세로 비율과 비교할 때 세로로 더 많은 장면을 캡처할 수 있습니다.

4. 와이드스크린(16:9) - 이 비율은 4:3을 대체하며, 현재 TV, 모니터, 휴대전화 화면(가로 모드)에서 가장 일반적으로 사용되는 가로세로 비율입니다. 배경 사진을 더 많이 캡처하려면 이 가로세로 비율을 사용합니다(예: 풍경 사진).

   

5. 세로 모드(9:16) - 이 비율은 회전된 와이드스크린입니다. 이 가로세로 비율은 짧은 형식 동영상 앱(예: YouTube Shorts)에서 인기가 있는 비교적 새로운 가로세로 비율입니다. 건물, 나무, 폭포 또는 기타 유사한 객체와 같이 수직 방향이 강한 긴 객체에 사용합니다.

   

실사형 이미지

이미지 생성 모델의 각 버전은 예술적이고 실제 사진과 같은 결과를 혼합해서 제공할 수 있습니다. 프롬프트에서 다음 문구를 사용하여 생성하려는 주제를 기반으로 보다 사실적인 출력을 생성합니다.

초상화

Imagen은 테이블의 여러 키워드를 사용하여 다음과 같은 세로 모드를 생성할 수 있습니다.

프롬프트: 여성, 35mm 세로 모드, 파란색 및 회색 듀오톤
모델: imagen-3.0-generate-002

프롬프트: 여성, 35mm 세로 모드, 느와르 촬영
모델: imagen-3.0-generate-002

객체

Imagen은 테이블의 여러 키워드를 사용하여 다음과 같은 객체 이미지를 생성할 수 있습니다.

프롬프트: 마란타의 잎, 매크로 렌즈, 60mm
모델: imagen-3.0-generate-002

프롬프트: 파스타 접시, 100mm 매크로 렌즈
모델: imagen-3.0-generate-002

모션

Imagen은 테이블의 여러 키워드를 사용하여 다음과 같은 모션 이미지를 생성할 수 있습니다.

프롬프트: 승리의 터치다운, 빠른 셔터 속도, 움직임 추적
모델: imagen-3.0-generate-002

프롬프트: 숲 속을 달리는 사슴, 빠른 셔터 속도, 움직임 추적
모델: imagen-3.0-generate-002

광각

Imagen은 테이블의 여러 키워드를 사용하여 다음과 같은 광각 이미지를 생성할 수 있습니다.

프롬프트: 광활한 산맥, 가로 모드 광각 10mm
모델: imagen-3.0-generate-002

프롬프트: 달 사진, 천체 사진, 광각 10mm
모델: imagen-3.0-generate-002

다음 단계

• Veo 가이드에서 Gemini API로 동영상을 생성하는 방법을 알아보세요.
• Gemini 2.0 모델에 대한 자세한 내용은 Gemini 모델 및 실험용 모델을 참고하세요.