您現在可以透過 Google 搜尋進行地面資訊驗證了！瞭解詳情

本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

運用 Gemini API 探索視覺功能

前往 ai.google.dev 查看

試用 Colab 筆記本

在 GitHub 中查看筆記本

Gemini API 可以對傳遞的圖片和影片進行推論。通過時圖片、一組圖片或影片，Gemini 就能：

說明或回答內容相關問題
提供內容的摘要
從內容推斷

本教學課程示範了使用以下程式碼來提示 Gemini API 的一些方法：圖片與影片輸入內容所有輸出內容皆為純文字。

事前準備：設定專案和 API 金鑰

呼叫 Gemini API 前，請先設定專案並設定您的 API 金鑰。

展開即可瞭解如何設定專案和 API 金鑰

取得並保護 API 金鑰

須有 API 金鑰才能呼叫 Gemini API。如果您還沒有帳戶建立金鑰

取得 API 金鑰

強烈建議您「不要」在版本中檢查 API 金鑰控制系統

請將 API 金鑰儲存在 Google Cloud 等密鑰存放區 Secret Manager。

本教學課程假設您以環境的形式存取 API 金鑰變數。

安裝 SDK 套件並設定 API 金鑰

Gemini API 適用的 Python SDK 包含在 google-generativeai 套件。

使用 pip 安裝依附元件：
```
pip install -U google-generativeai
```

匯入套件並使用 API 金鑰設定服務：

import os
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ['API_KEY'])

使用圖片發出提示

在這個教學課程中，您將使用 File API 或內嵌資料上傳圖片並根據這些圖片生成內容

技術詳細資料 (圖片)

Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 最多可支援 3,600 個圖片檔。

圖片必須使用下列任一圖片資料 MIME 類型：

PNG：image/png
JPEG - image/jpeg
WebP - image/webp
HEIC - image/heic
HEIF - image/heif

每張映像檔相當於 258 個符記。

雖然圖片中的像素數量沒有明確限制模型的背景脈絡窗口，大型圖片會縮小到解析度為 3072x3072，同時保留原始長寬比較小的圖片尺寸則高達 768x768 像素。無法降低成本適用於較低尺寸、頻寬或效能提升以外的圖片顯示解析度較高的圖片

為確保最佳成效：

上傳之前，請將圖片旋轉至正確的方向。
避免使用模糊不清的圖片。
如果使用的是一張圖片，請將文字提示放在圖片下方。

使用 File API 上傳圖片檔

使用 File API 上傳任何大小的圖片。( 包含檔案及系統指示的組合大於 20 MB)。

請先下載這份噴射背包的草圖。

!curl -o jetpack.jpg https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/jetpack.jpg

使用以下方式上傳圖片： media.upload敬上並輸出要在 Gemini API 呼叫中當做參考的 URI。

# Upload the file and print a confirmation.
sample_file = genai.upload_file(path="jetpack.jpg",
                            display_name="Jetpack drawing")

print(f"Uploaded file '{sample_file.display_name}' as: {sample_file.uri}")

驗證圖片檔上傳並取得中繼資料

您可以驗證 API 是否已成功儲存上傳的檔案，並取得其呼叫 files.get 來修正中繼資料導入這個 API只有 name (再加上 uri) 是唯一的。使用 display_name 用於識別檔案 (除非您自行管理檔案的唯一性)。

file = genai.get_file(name=sample_file.name)
print(f"Retrieved file '{file.display_name}' as: {sample_file.uri}")

根據您的用途，您可以將 URI 儲存在結構中，例如 dict 或資料庫。

使用上傳的圖片和文字做為提示

上傳檔案後，您可以提出參照的 GenerateContent 要求 File API URI選取生成式模型，並以文字提示提供模型和上傳的圖片

# Choose a Gemini model.
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro")

# Prompt the model with text and the previously uploaded image.
response = model.generate_content([sample_file, "Describe how this product might be manufactured."])

Markdown(">" + response.text)

上傳一或多個儲存在本機的圖片檔

或者，你也可以上傳自己的檔案。您可以下載並使用繪圖攝取海域的水和與貓一起消防員。

您想傳送的檔案和系統指示組合時超過 20 MB，請使用 File API 上傳這些檔案，。您可以改為從本機呼叫較小的檔案 Gemini API：

import PIL.Image

sample_file_2 = PIL.Image.open('piranha.jpg')
sample_file_3 = PIL.Image.open('firefighter.jpg')

請注意，這些內嵌資料呼叫並未包含許多可用功能使用 File API 例如取得檔案中繼資料、列出清單或刪除檔案。

使用多張圖片提示

凡是在 Google Gemini 中會套用在模型的背景區間內這個範例提供一則簡短文字提示和先前上傳的三張圖片

# Choose a Gemini model.
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro")

prompt = "Write an advertising jingle showing how the product in the first image could solve the problems shown in the second two images."

response = model.generate_content([prompt, sample_file, sample_file_2, sample_file_3])

Markdown(">" + response.text)

取得物件的定界框

您可以要求模型提供物件的定界框座標圖像如果是物件偵測，Gemini 模型經過訓練，能這些座標是 [0,1] 範圍內的相對寬度或高度，並按 1000，並轉換為整數。實際上，提供的座標是原始圖片的 1000x1000 版本，因此需要轉換回原始圖片以及原始圖片的尺寸

# Choose a Gemini model.
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro")

prompt = "Return a bounding box for the piranha. \n [ymin, xmin, ymax, xmax]"
response = model.generate_content([piranha, prompt])

print(response.text)

如要將這些座標轉換為原始圖片的尺寸，請按照下列步驟操作：

將每個輸出座標除以 1000。
將 x 座標乘以原始圖片寬度。
將 y 座標乘以原始圖片的高度。

透過影片提示

在這個教學課程中，您會使用 File API 上傳影片來產生相關內容

技術詳細資料 (影片)

Gemini 1.5 Pro 和 Flash 支援長達約 1 小時的影片資料，

影片必須使用下列任一影片格式 MIME 類型：

video/mp4
video/mpeg
video/mov
video/avi
video/x-flv
video/mpg
video/webm
video/wmv
video/3gpp

File API 服務能擷取影片中的影格速率 (每秒 1 個影格) (FPS) 和 1 Kbps 的音訊，單一聲道，每秒新增時間戳記。這些費率日後可能會變動，以利提升推論能力。

個別影格為 258 個符記，音訊為每秒 32 個符記。取代為中繼資料，影片每秒約 300 個符記，這代表 100 萬個詞元時間可能稍微少於一小時的影片。

如要詢問具有時間戳記的地點相關問題，請使用 MM:SS 格式，其中前兩位數代表分鐘，最後兩位數代表秒內請求驗證碼。

為確保最佳成效：

每個提示只使用一部影片。
如果只有一部影片，請將文字提示放在影片後方。

使用 File API 上傳影片檔案

File API 會直接接受影片檔案格式。本範例使用 NASA 短片「Jupiter's Great Red Spot Shrinks and Grows」。圖片：Goddard Space Flight Center (GSFC)/David Ladd (2018)。

「Jupiter's Great Red Spot Shrinks and Grows」屬於公共領域資源，同時而且無法從中辨識出可識別身分的人物 (NASA 圖片和媒體使用指南)。

請先擷取短片：

!wget https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/GreatRedSpot.mp4

使用 File API 上傳影片並輸出 URI。

# Upload the video and print a confirmation.
video_file_name = "GreatRedSpot.mp4"

print(f"Uploading file...")
video_file = genai.upload_file(path=video_file_name)
print(f"Completed upload: {video_file.uri}")

驗證檔案上傳並檢查狀態

透過呼叫 files.get 方法，增加圍繞地圖邊緣的邊框間距。

import time

# Check whether the file is ready to be used.
while video_file.state.name == "PROCESSING":
    print('.', end='')
    time.sleep(10)
    video_file = genai.get_file(video_file.name)

if video_file.state.name == "FAILED":
  raise ValueError(video_file.state.name)

提供影片和文字做為提示

上傳的影片處於 ACTIVE 狀態後，你就可以將 GenerateContent 設為要求指定該影片的 File API URI。選取生成式 AI 並提供上傳影片和文字提示

# Create the prompt.
prompt = "Summarize this video. Then create a quiz with answer key based on the information in the video."

# Choose a Gemini model.
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro")

# Make the LLM request.
print("Making LLM inference request...")
response = model.generate_content([video_file, prompt],
                                  request_options={"timeout": 600})

# Print the response, rendering any Markdown
Markdown(response.text)

參考內容中的時間戳記

您可以使用 MM:SS 格式的時間戳記，代表影片。

# Create the prompt.
prompt = "What are the examples given at 01:05 and 01:19 supposed to show us?"

# Choose a Gemini model.
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro")

# Make the LLM request.
print("Making LLM inference request...")
response = model.generate_content([prompt, video_file],
                                  request_options={"timeout": 600})
print(response.text)

轉錄影片並提供圖像說明

如果影片不是快速播放 (取樣影片每秒 1 個影格)，系統可以為影片提供內含視覺說明的語音說明。

# Create the prompt.
prompt = "Transcribe the audio, giving timestamps. Also provide visual descriptions."

# Choose a Gemini model.
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro")

# Make the LLM request.
print("Making LLM inference request...")
response = model.generate_content([prompt, video_file],
                                  request_options={"timeout": 600})
print(response.text)

可列出檔案

您可以使用 File API 列出透過 File API 上傳的所有檔案及其 URI files.list_files()。

# List all files
for file in genai.list_files():
    print(f"{file.display_name}, URI: {file.uri}")

刪除檔案

使用 File API 上傳的檔案會在 2 天後自動刪除。個人中心您也可以使用 files.delete() 手動刪除這些項目。

# Delete file
genai.delete_file(video_file.name)
print(f'Deleted file {video_file.uri}')

後續步驟

本指南說明 generateContent 和根據圖片和影片輸入內容生成文字輸出內容如要瞭解詳情請參閱下列資源：

使用媒體檔案發出提示： Gemini API 支援透過文字、圖片、音訊和影片資料提示使用者稱為「多模態提示」
系統操作說明：系統指示能讓您根據具體的需求和用途
安全指南：生成式 AI 有時模型會產生非預期的輸出內容任何偏見或令人反感的內容後續處理和人工評估以降低這類輸出的傷害風險