Анализ файлов изображений с помощью Gemini API.

Вы можете запросить у модели Gemini анализ изображений, предоставленных вами как встроенным способом (в кодировке Base64), так и по URL. При использовании Firebase AI Logic вы можете сделать этот запрос непосредственно из своего приложения.

Используя эту возможность, вы можете делать следующее:

  • Создавайте подписи или отвечайте на вопросы об изображениях
  • Напишите короткий рассказ или стихотворение об изображении
  • Обнаружение объектов на изображении и возврат координат ограничивающей рамки для них
  • Маркируйте или классифицируйте набор изображений по настроению, стилю или другим характеристикам.

Перейти к примерам кода Перейти к коду для потоковых ответов


Дополнительные возможности работы с изображениями см. в других руководствах.
Генерация структурированного вывода Многопоточный чат Анализ изображений на устройстве Генерация изображений

Прежде чем начать

Щелкните своего поставщика API Gemini , чтобы просмотреть специфичный для этого поставщика контент и код на этой странице.

Если вы еще этого не сделали, ознакомьтесь с руководством по началу работы , в котором описывается, как настроить проект Firebase, подключить приложение к Firebase, добавить SDK, инициализировать внутреннюю службу для выбранного поставщика API Gemini и создать экземпляр GenerativeModel .

Для тестирования и итерации ваших подсказок мы рекомендуем использовать Google AI Studio .

Генерация текста из файлов изображений (в кодировке base64)

Прежде чем приступить к работе с этим примером, выполните указания раздела «Перед началом работы » данного руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вы также нажмете кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, специфичный для этого поставщика .

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст, используя текст и изображения, указав mimeType каждого входного файла и сам файл. Требования и рекомендации к входным файлам см. далее на этой странице.

Быстрый

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из многомодального ввода текста и изображений.

Ввод одного файла 


import FirebaseAILogic

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

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


guard let image = UIImage(systemName: "bicycle") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the image
let prompt = "What's in this picture?"

// To generate text output, call generateContent and pass in the prompt
let response = try await model.generateContent(image, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Ввод нескольких файлов 


import FirebaseAILogic

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

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


guard let image1 = UIImage(systemName: "car") else { fatalError() }
guard let image2 = UIImage(systemName: "car.2") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the images
let prompt = "What's different between these pictures?"

// To generate text output, call generateContent and pass in the prompt
let response = try await model.generateContent(image1, image2, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из многомодального ввода текста и изображений.

Для Kotlin методы в этом SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия сопрограммы .

Ввод одного файла 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap)
  text("What developer tool is this mascot from?")
}

// To generate text output, call generateContent with the prompt
val response = model.generateContent(prompt)
print(response.text)

Ввод нескольких файлов

Для Kotlin методы в этом SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия сопрограммы . 

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap1: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)
val bitmap2: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky_eats_pizza)

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap1)
  image(bitmap2)
  text("What is different between these pictures?")
}

// To generate text output, call generateContent with the prompt
val response = model.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из многомодального ввода текста и изображений.

Для Java методы в этом SDK возвращают ListenableFuture .

Ввод одного файла 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
Content content = new Content.Builder()
        .addImage(bitmap)
        .addText("What developer tool is this mascot from?")
        .build();

// To generate text output, call generateContent with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Ввод нескольких файлов 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


Bitmap bitmap1 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);
Bitmap bitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky_eats_pizza);

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addImage(bitmap1)
    .addImage(bitmap2)
    .addText("What's different between these pictures?")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из многомодального ввода текста и изображений.

Ввод одного файла 


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 a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
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 },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the image
  const prompt = "What do you see?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To generate text output, call generateContent with the text and image
  const result = await model.generateContent([prompt, imagePart]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Ввод нескольких файлов 


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 a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
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 },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the images
  const prompt = "What's different between these pictures?";

  // Prepare images for input
  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imageParts = await Promise.all(
    [...fileInputEl.files].map(fileToGenerativePart)
  );

  // To generate text output, call generateContent with the text and images
  const result = await model.generateContent([prompt, ...imageParts]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Вы можете вызвать generateContent() для генерации текста из многомодального ввода текста и изображений.

Ввод одного файла 


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
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


// Provide a text prompt to include with the image
final prompt = TextPart("What's in the picture?");
// Prepare images for input
final image = await File('image0.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// To generate text output, call generateContent with the text and image
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);
print(response.text);

Ввод нескольких файлов 


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
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


final (firstImage, secondImage) = await (
  File('image0.jpg').readAsBytes(),
  File('image1.jpg').readAsBytes()
).wait;
// Provide a text prompt to include with the images
final prompt = TextPart("What's different between these pictures?");
// Prepare images for input
final imageParts = [
  InlineDataPart('image/jpeg', firstImage),
  InlineDataPart('image/jpeg', secondImage),
];

// To generate text output, call generateContent with the text and images
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, ...imageParts])
]);
print(response.text);

Единство

Вы можете вызвать GenerateContentAsync() для генерации текста из многомодального ввода текста и изображений.

Ввод одного файла 


using Firebase;
using Firebase.AI;

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

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Convert a Texture2D into InlineDataParts
var grayImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.grayTexture));

// Provide a text prompt to include with the image
var prompt = ModelContent.Text("What's in this picture?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync and pass in the prompt
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { grayImage, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Ввод нескольких файлов 


using Firebase;
using Firebase.AI;

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

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Convert Texture2Ds into InlineDataParts
var blackImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.blackTexture));
var whiteImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.whiteTexture));

// Provide a text prompt to include with the images
var prompt = ModelContent.Text("What's different between these pictures?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync and pass in the prompt
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { blackImage, whiteImage, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Узнайте, как выбрать модельподходящий для вашего варианта использования и приложения.

Транслировать ответ

Прежде чем приступить к работе с этим примером, выполните указания раздела «Перед началом работы » данного руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вы также нажмете кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, специфичный для этого поставщика .

Вы можете добиться более быстрого взаимодействия, не дожидаясь полного результата генерации модели, а вместо этого используя потоковую передачу для обработки частичных результатов. Для потоковой передачи ответа вызовите generateContentStream .


Требования и рекомендации к входным файлам изображений

Обратите внимание, что файл, предоставляемый как встроенные данные, при передаче кодируется в base64, что увеличивает размер запроса. Если запрос слишком большой, вы получите ошибку HTTP 413.

Подробную информацию о следующем см. на странице «Поддерживаемые входные файлы и требования»:

Поддерживаемые типы MIME изображений

Мультимодальные модели Gemini поддерживают следующие типы MIME изображений:

  • PNG - image/png
  • JPEG - image/jpeg
  • WebP - image/webp

Лимиты на запрос

Количество пикселей в изображении не ограничено. Однако изображения большего размера уменьшаются и дополняются до максимального разрешения 3072 x 3072, сохраняя при этом исходное соотношение сторон.

Максимальное количество файлов на запрос: 3000 файлов изображений.


Что еще вы можете сделать?

  • Научитесь подсчитывать токены, прежде чем отправлять модели длинные подсказки.
  • Настройте Cloud Storage for Firebase чтобы включать большие файлы в мультимодальные запросы и использовать более управляемое решение для предоставления файлов в запросах. Файлы могут включать изображения, PDF-файлы, видео и аудио.
  • Начните думать о подготовке к производству (см. контрольный список производства ), включая:
    • Настройка Firebase App Check для защиты API Gemini от злоупотреблений со стороны неавторизованных клиентов.
    • Интеграция Firebase Remote Config для обновления значений в вашем приложении (например, названия модели) без выпуска новой версии приложения.

Попробуйте другие возможности

Узнайте, как контролировать генерацию контента

Вы также можете экспериментировать с подсказками и конфигурациями модели и даже получить сгенерированный фрагмент кода с помощью Google AI Studio .

Узнайте больше о поддерживаемых моделях

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , их квотах и ​​ценах .


Оставьте отзыв о своем опыте работы с Firebase AI Logic