好的，下面我将给出一些示例代码，展示如何使用 Google 新发布的图像生成大模型进行图像生成、编辑和风格迁移等操作。假设这个新模型已经提供了 API 或者 SDK，我们可以通过 Python 来进行调用和使用。

1. 安装必要的依赖

假设 Google 提供了一个 Python SDK 或者 API，我们首先需要安装相关的库。以 google-ai 为例，假设它提供了一个用于生成图像的 SDK。

pip install google-ai

2. 图像生成代码示例

假设 Google 图像生成 API 可以通过简单的文本描述生成图像。我们可以使用 google-ai 的 Python API 来实现：

from google_ai import ImageGenerationAPI

# 设置API密钥或身份验证
api = ImageGenerationAPI(api_key="your_google_api_key")

# 生成图像
def generate_image(description: str):
    response = api.generate_image(
        prompt=description,        # 图像描述
        size="1024x1024",           # 图像尺寸
        style="realistic"           # 风格，例如："realistic"、"artistic"
    )
    image_url = response['image_url']
    return image_url

# 示例：生成一幅描述为“一个日落时分的海滩”的图像
image_url = generate_image("A beach at sunset with vibrant colors")
print(f"生成的图像链接: {image_url}")

3. 实时图像编辑代码示例

假设 Google 提供了图像编辑功能，允许用户对已经生成的图像进行修改。比如改变图像的一部分、调整色调或进行裁剪。

from google_ai import ImageEditingAPI

# 编辑已有的图像
def edit_image(image_url: str, edit_instructions: str):
    response = ImageEditingAPI.edit_image(
        image_url=image_url,
        instructions=edit_instructions,    # 图像编辑指令
        style="vintage",                    # 修改后的风格
        resize="1024x1024"                  # 修改后的尺寸
    )
    edited_image_url = response['edited_image_url']
    return edited_image_url

# 示例：编辑一张图像，将其风格变为复古，并添加海鸥
edited_image_url = edit_image(image_url, "Add a seagull flying over the beach")
print(f"编辑后的图像链接: {edited_image_url}")

4. 风格迁移代码示例

假设 Google 提供了风格迁移的功能，让我们能够将一幅图像的艺术风格迁移到另一幅图像上。

from google_ai import StyleTransferAPI

# 风格迁移：将图像的风格应用到另一张图像上
def apply_style_transfer(content_image_url: str, style_image_url: str):
    response = StyleTransferAPI.transfer_style(
        content_image_url=content_image_url,  # 原始内容图像
        style_image_url=style_image_url,      # 风格图像
        output_size="1024x1024"               # 输出图像的尺寸
    )
    styled_image_url = response['styled_image_url']
    return styled_image_url

# 示例：将风格迁移到图像上
content_image_url = "https://example.com/content_image.jpg"  # 内容图像
style_image_url = "https://example.com/style_image.jpg"      # 风格图像
styled_image_url = apply_style_transfer(content_image_url, style_image_url)
print(f"风格迁移后的图像链接: {styled_image_url}")

5. 多模态输入代码示例

假设新的模型支持多模态输入（例如文本+图像），我们可以通过组合图像和文本来生成新的图像。

from google_ai import MultiModalGenerationAPI

# 文本和图像结合生成图像
def generate_image_with_multiple_inputs(text_prompt: str, base_image_url: str):
    response = MultiModalGenerationAPI.generate(
        prompt=text_prompt,               # 文本描述
        base_image_url=base_image_url,    # 基础图像
        size="1024x1024"                  # 输出图像大小
    )
    generated_image_url = response['generated_image_url']
    return generated_image_url

# 示例：生成图像，结合文本描述和基础图像
base_image_url = "https://example.com/base_image.jpg"
text_prompt = "Add a sunset in the background of this image."
generated_image_url = generate_image_with_multiple_inputs(text_prompt, base_image_url)
print(f"生成的图像链接: {generated_image_url}")

6. 异常处理与错误提示

在实际应用中，我们需要考虑异常处理，例如 API 请求失败、网络问题等。

try:
    # 尝试生成图像
    image_url = generate_image("A futuristic city skyline at night")
    print(f"生成的图像链接: {image_url}")
except Exception as e:
    print(f"图像生成失败，错误信息：{e}")

总结

这些代码示例展示了如何使用 Google 新发布的图像生成大模型来：

  1. 生成图像：基于文本描述生成图像。
  2. 编辑图像：对生成的图像进行实时修改。
  3. 风格迁移：将某个图像的风格应用到另一个图像上。
  4. 多模态输入：结合文本和图像生成新的图像。

通过这些功能，开发者可以快速创建高度定制化的图像，极大地提高了创意设计的效率和可能性。希望这些代码示例能够帮助你快速上手并利用 Google 图像生成模型。如果 Google 发布了具体的 API 或 SDK，以上代码也可以根据实际文档进行适当调整。