画像

画像解析と画像生成を説明します。セットアップ、Androidフォールバックモデル、利用可否、チャットも参照してください。

テキストと画像の利用可否は異なる場合があるため、画像を渡す前に getAvailability() とは別に getImageAnalysisAvailability() を確認してください。

画像解析

images 入力と getImageAnalysisAvailability() は2.1.0のAPIです。インストール済みバージョンとAPIを照合してください。ソースのガイドが存在しても古いnpm版での提供は保証されません。

iOS

Xcode 27 / Swift 6.4でビルドした場合、iOS 27以降のFoundation Models Attachment を使います。images[] には読み取り可能なローカル uri（content:// はAndroid専用）、またはBase64本体／data URLを指定できます。最大4枚、各画像はデコード後32 MiBまでです。Base64はサイズを制限した一時ネイティブファイルへ変換し、生成後に削除します。

iOS 27対応ビルドの getImageAnalysisAvailability() はテキストモデルの status に加えて backend: 'foundation-models'、maxImages: 4 を返します。古いXcodeでのビルドは unavailable となりiOS 27のvision対応を含められません。添付前に独立して確認してください。生成成功後、画像添付は保持履歴から除去し、テキストpromptと応答は残します。

Android

画像解析はネイティブバックエンドを明示選択します。ML Kit Promptの共通feature statusが available の場合は ml-kit-prompt になります。SDKはvision専用の可否を公開しません。設定済みvision fallbackが準備できていれば litert-lm を返します。

入力形式、ML Kitの画素制限、実験的な複数画像経路、imagePaths 互換、LiteRT-LM設定はAndroidフォールバックモデルを参照してください。

画像生成（iOSのみ）

generateImage() による画像生成はiOS 18.4以降で利用できます。

import { LocalLLM } from '@rdlabo/capacitor-local-llm';

const { pngBase64Images } = await LocalLLM.generateImage({
  prompt: 'A serene mountain lake at sunrise, photorealistic',
  count: 2,
});

const src = `data:image/png;base64,${pngBase64Images[0]}`;