1.1.1 Firefly Servicesの概要

Firefly Servicesには、Firefly API、Lightroom API、Photoshop API、InDesign API および コンテンツタグ付け API が含まれています。

これらの API スイートは、PhotoshopやLightroomなどのAdobeのクリエイティブツールの機能と、コンテンツのタグ付け、ジェネレーティブフィル、テキストから画像への変換などの最先端の AI/ML 機能を組み合わせています。

Firefly Servicesを使用すると、単にコンテンツを作成するだけではありません。コンテンツ制作の自動化、スケーリング、最新の AI/ML テクノロジーの活用により、ワークフローを強化できます。

この演習では、PostmanとAdobe I/Oを使用して様々なAdobe Firefly Services API を操作する方法を説明します。

この演習では、特に次のようなFirefly API に焦点を当てています。

1.1.1.1 前提条件

この演習を続ける前に、Adobe I/O プロジェクトの設定を完了し、Postman や PostBuster などの API を操作するアプリケーションも設定しておく必要があります。

1.1.1.2 API の基本

API リクエストには複数のタイプがあります。

API を使用すると、様々な API エンドポイントによって応答コードが返されることにも気付くでしょう。

期待される応答には、5 つの異なるカテゴリがあります。

期待される一般的な応答コードの例を次に示します。

1.1.1.3 Explore firefly.adobe.com - ステージ 1

それでは、Adobe Firefly Servicesを探索してみましょう。 探索には、CitiSignal 画像生成の例から始めます。 CitiSignal デザインチームは、CitiSignal ブランド名のネオンバージョンを生成したいと考えています。 その際は、Adobe Firefly Servicesを使用したいと考えています。

これを実現するために最初に必要なのは、CitiSignal のブランド名が白黒バージョンで、次のようになります。

1.1.1.3.1 コンポジション参照画像の作成

このサンプル画像を使用するか、独自のテキストを作成して実験できます。 Adobe Illustratorで独自の画像ファイルを作成するには、次の手順に従います。 事前定義済みの画像を使用する場合は、以下の節をスキップし、手順 1.1.1.3.2 画像の生成に進ん ください。

Adobe Illustrator を開きます。 新規ファイル をクリックします。

「Web-Large 1920 x 1080px」を選択します。 「作成」をクリックします。

これで完了です。 T テキストアイコンをクリックします。

これで完了です。

フォントタイプを選択したフォントに変更します。この場合、フォントタイプは Adobe Clean Bold です。

フォントサイズを選択したサイズに変更します。この場合は 250 pt です。

これで完了です。

必要に応じてテキストを変更します。この場合は CitiSignal。

テキストをファイルの中央に配置します。

ファイル/エクスポート/Web 用に保存（レガシー） に移動します。

これで完了です。 「保存」をクリックします。

ファイルに名前を付けて、デスクトップに保存します。 「保存」をクリックします。

1.1.1.3.2 画像の生成

https://firefly.adobe.com に移動します。 プロファイル アイコンをクリックし、右側の アカウント にログインしていることを確認します。--aepImsOrgName-- にアクセスする必要があります。 必要に応じて、「プロファイルを切り替え」をクリックして、そのアカウントに切り替えます。

プロンプト neon light lettering on a brick wall of a night club を入力します。 生成 をクリックします。

すると、これに似たものが表示されます。 これらの画像はまだ役に立ちません。 構成 の下の 画像をアップロード をクリックします。

前に作成した画像（ここでは CitiSignal.jpg を選択します。 開く をクリックしてから、生成 をクリックします。

すると、これに似たものが表示されます。 コンポジション参照の適用はまだ適切ではありません。 これを変更するには、「強度」スライダーを最大値に変更します。 もう一度 生成 をクリックします。

これで、CitiSignal ブランド名のネオンバージョンを示す画像がいくつか作成されました。これらを使用してさらに繰り返すことができます。

これで、Fireflyを使用して、数分でデザインの問題を解決する方法を学びました。

1.1.1.4 Explore firefly.adobe.com - ステージ 2

https://firefly.adobe.com/generate/image に移動します。 この画像が表示されます。 モデル ドロップダウンリストをクリックします。 Adobe Firefly Servicesには 3 つのバージョンがあります。

この演習では、Firefly Image 3 をクリックして選択します。

プロンプト Horses in a field を入力し、「生成」をクリックします。

これに似た情報が表示されます。

次に、ブラウザーで 開発者ツール を開きます。

この画像が表示されます。 「ネットワーク」タブに移動します。 次に、もう一度 生成 をクリックします。

検索語句 generate-async を入力します。 すると、generate-async という名前のリクエストが表示されます。 リクエストを選択して ペイロード に移動すると、リクエストの詳細が表示されます。

ここに表示されているリクエストは、Firefly Servicesのサーバーサイドバックエンドに送信されるリクエストです。 次のようないくつかの重要なパラメーターが含まれています。

UI を再確認します。 アスペクト比 を ワイドスクリーン （16:9） に変更します。

「エフェクト」までスクロールし、「テーマ」に移動して、「アールデコ」などのエフェクトを選択します。

ブラウザーで 開発者ツール が開いていることを確認します。 次に、「生成」をクリックして、送信するネットワークリクエストを調べます。

ネットワークリクエストの詳細を調べると、次の情報が表示されます。

次の演習では、seed のいずれかの数値を使用する必要があります。 選択したシード番号を書き留めます。

次の演習では、Firefly Servicesでも同様の操作を行いますが、その後 UI の代わりに API を使用します。 この例では、最初の画像のシード番号が 142194 です。この画像には、2 頭の馬が向き合って見ています。

1.1.1.5 Adobe I/O - access_token

Adobe I/O - OAuth コレクションで、「POST - アクセストークンを取得」という名前のリクエストを選択し、「送信」を選択します。 応答には、新しい access_token を含める必要があります。

1.1.1.6 Firefly Services API、テキスト 2 画像、画像 3

これで、有効な新しい access_token が用意できたので、最初のリクエストをFirefly Services API に送信する準備が整いました。

ここで使用するリクエストは 非同期 リクエストで、送信されたジョブの URL を含む応答が提供されます。つまり、2 番目のリクエストを使用して、ジョブのステータスを確認し、生成された画像にアクセスする必要があります。

FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから POST - Firefly - T2I V3 async という名前のリクエストを選択します。 ヘッダー に移動し、キーと値のペアの組み合わせを確認します。

このリクエストの両方の値は、事前に定義された環境変数を参照します。 {{API_KEY}} は、Adobe I/O プロジェクトのフィールド クライアント ID を参照します。 このチュートリアル はじめに の節の一部として、Postmanでこれを設定しました。

フィールド Authorization の値は、少し特殊です。Bearer {{ACCESS_TOKEN}}。 これには、前の手順で生成した アクセストークン への参照が含まれています。 Adobe IO - OAuth コレクションのリクエスト POST - アクセストークンを取得 を使用して アクセストークン を受信すると、Postmanで実行されたスクリプトで、フィールド access_token を環境変数として保存し、リクエスト POST - Firefly - T2I V3 async で参照されるようになりました。 単語 Bearer の具体的な追加と、{{ACCESS_TOKEN}} の前のスペースに注意してください。 bearer という単語は大文字と小文字が区別され、スペースは必須です。 これが正しく行われないと、Adobe I/Oは アクセストークン を正しく処理できないため、401 Unauthorized エラーを返します。

次に、本文 に移動し、プロンプトを確認します。 「送信」をクリックします。

その後、すぐに応答が返されます。 この応答には、生成された画像の画像 URL は含まれません。代わりに、起動したジョブのステータスレポートの URL と、実行中のジョブをキャンセルできる別の URL が含まれます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

同様の応答が届いているはずです。 実行されたジョブの概要です。 生成された画像を含むフィールド url を確認できます。 応答から画像 URL をコピー（またはクリック）し、web ブラウザーで開いて画像を表示します。

horses in a field を描いた美しい画像が表示されます。

リクエスト POST - Firefly - T2I V3 async の Body で、「"promptBiasingLocaleCode": "en-US"」フィールドの下に次のコードを追加し、Firefly Services UI でランダムに使用されたシード番号の 1 つに変数 XXX を置き換えます。 この例では、seed 番号は 142194 です。

,
  "seeds": [
    XXX
  ]

送信 をクリックします。 すると、先ほど送信したジョブのステータスレポートへのリンクを含む応答が再び届きます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

使用した シード に基づいた、わずかな違いを含む新しい画像が表示されます。 種 142194 には 2 頭の馬が向き合って見ていました。

次に、リクエスト POST - Firefly - T2I V3 async の Body で、以下の styles オブジェクトを seeds オブジェクトの下に貼り付けます。 これにより、生成された画像のスタイルが art_deco に変更されます。

,
  "contentClass": "art",
  "styles": {
    "presets": [
      "art_deco"
    ],
    "strength": 50
  }

これで完了です。 送信 をクリックします。 すると、先ほど送信したジョブのステータスレポートへのリンクを含む応答が再び届きます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

これで、画像が少し変更されました。 スタイルプリセットを適用すると、シード画像が以前と同じ方法で適用されなくなります。 全体として、生成 AI では、同じ入力パラメーターの組み合わせによって同じ画像が生成されることを保証するのは非常に困難です。

POST - Firefly - T2I V3 async リクエストの Body から seeds オブジェクトのコードを削除します。 「送信」をクリックし、応答から取得する画像 URL をクリックします。 すると、先ほど送信したジョブのステータスレポートへのリンクを含む応答が再び届きます。

,
  "seeds": [
    XXX
  ]

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

これで、画像が少し変わりました。

Firefly Services API1.1.1.7Gen を展開

FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから POST - Firefly - Gen Expand async という名前のリクエストを選択して、リクエストの 本文 に移動します。

すると、先ほど送信したジョブのステータスレポートへのリンクを含む応答が再び届きます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

前の演習で生成した画像が 3999 x 3999 の解像度に拡張されたことがわかります。

Firefly - T2I V3 async リクエストを使用して新しい画像を生成します。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

その後、同様の画像が表示されます。

FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから POST - Firefly - Gen Expand async という名前のリクエストを選択して、リクエストの 本文 に移動します。

配置の配置を変更すると、出力も若干異なります。 この例では、プレースメントを 左、下 に変更します。 送信 をクリックします。 すると、先ほど送信したジョブのステータスレポートへのリンクを含む応答が再び届きます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

元の画像が別の場所で使用され、画像全体に影響することがわかります。

1.1.1.8 Firefly Services API、Text 2 Image、Image 4 & Image 4 Ultra

最近のFirefly Image Model 4のリリースでは、次の点が改善されました。

Firefly Image Model 4では、人物や動物、詳細なシーンを卓越して撮影でき、Image Model 4 Ultra を使用して、非常にリアルな人のインタラクション、建築的要素、複雑な風景を含む画像を作成でき​す。

1.1.1.8.1 image4_standard

FF - Firefly Services テクニカルインサイダー コレクションから POST - Firefly - T2I V4 という名前のリクエストを選択し、リクエストの ヘッダー に移動します。

リクエストの URL が、https://firefly-api.adobe.io/v3/images/generate} だった Firefly Services API, Text 2 Image, Image 3 リクエストと異なることに気づくでし う。 この URL は https://firefly-api.adobe.io/v3/images/generate-async を指しています。 URL に -async が追加されている場合は、非同期エンドポイントを使用しています。

Header 変数には、x-model-version という新しい変数があります。 これは、Firefly Image 4 および Image 4 Ultra とやり取りする際に必要なヘッダーです。 画像の生成時にFirefly Image 4 または Image 4 Ultra を使用するには、ヘッダーの値を image4_standard または image4_ultra に設定する必要があります。 この例では、image4_standard を使用します。

x-model-version を image4_standard または image4_ultra に設定しない場合、Firefly Servicesは現在、デフォルトで image3 を使用します。

リクエストの 本文 に移動します。 本文には、4 つの画像のバリエーションがリクエストされていることがわかります。 プロンプトは以前と変わらず、まだ フィールド内の馬 の生成を求めています。 「送信」をクリックします

その後、すぐに応答が返されます。 この応答には、生成された画像の画像 URL は含まれません。代わりに、起動したジョブのステータスレポートの URL と、実行中のジョブをキャンセルできる別の URL が含まれます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。

起動したばかりの画像生成ジョブのステータスレポートが表示されます。 フィールド status を確認します。これは、running に設定されている場合があり、ジョブがまだ完了していないことを意味します。 この例では、ジョブのステータスが 成功 に設定されています。これは、リクエストした画像が生成されたことを意味します。

応答を少し下にスクロールすると、Adobe Firefly Servicesから返される合計 4 つの画像バリエーションが表示されます。 画像の URL をクリック（またはコピー）して、ブラウザーで開きます。

次に、「フィールドの馬 の超現実的な画像が表示さ ます。

1.1.1.8.2 image4_ultra

FF - Firefly Services テクニカルインサイダー コレクションから POST - Firefly - T2I V4 という名前のリクエストに戻り、リクエストの ヘッダー に移動します。

変数 x-model-version を image4_ultra に変更します。 この例では、image4_ultra を使用します。

リクエストの 本文 に移動します。 Firefly Image 4 Ultra と同様に、本体で画像バリエーション数を 1 に変更すると、同時に生成できる画像は 1 つのみです。 プロンプトは以前と変わらず、まだ フィールド内の馬 の生成を求めています。 「送信」をクリックします

応答には、起動したジョブのステータスレポートの URL が再び含まれ、実行中のジョブをキャンセルできる別の URL が含まれます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。

起動したばかりの画像生成ジョブのステータスレポートが表示されます。 フィールド status を確認します。これは、running に設定されている場合があり、ジョブがまだ完了していないことを意味します。 この例では、ジョブのステータスが 成功 に設定されています。これは、リクエストした画像が生成されたことを意味します。

次に、「フィールドの馬 の超現実的な画像が表示さ ます。

ネガティブなプロンプト

生成される画像に何かを含めないようにFireflyにリクエストする場合は、API を使用する際にフィールド negativePrompt を含めることができます（このオプションは現在 UI には公開されていません）。 例えば、プロンプト horses in a field の実行時に花を含めない場合、API リクエストの Body で次のように指定します。

"negativePrompt": "no flowers",

FF - Firefly Services テクニカルインサイダー コレクションからリクエスト POST - Firefly - T2I V4 に移動し、リクエストの 本文 に移動します。 上記のテキストをリクエストの本文に貼り付けます。 「送信」をクリックします。

この画像が表示されます。

実行中のジョブのステータスレポートを確認するには、{FF - Firefly Services Tech Insiders コレクションから、{0 GET - Firefly - ステータスレポートの取得 という名前のリクエストを選択します。 ​クリックして開き、[送信] をクリックします。 生成された画像の URL を選択し、ブラウザーで開きます。

生成された画像が表示されます。この画像には花を含めないでください。

次の手順

Microsoft Azure と事前署名済み URL を使用したFirefly プロセスの最適化に移動します

Adobe Firefly Servicesの概要に戻る

すべてのモジュールに戻る