Esta publicación fue escrita con Alex Gnibus of Stability Ai.
Los servicios de imagen de estabilidad de IA ahora están disponibles en Roca origen de Amazonofreciendo capacidades de publicación de medios listas para usar entregadas a través de la API de roca origen de Amazon. Estas herramientas de publicación de imágenes se amplían en las capacidades de la estabilidad de los modelos de difusión 3.5 de difusión 3.5 de AI (SD3.5) y los modelos estables de imagen y reaccionario, que ya son Habitable en Amazon Bedrock y han establecido nuevos estándares en la reproducción de imágenes.
El proceso de producción creativa profesional consiste en múltiples pasos de publicación para obtener la salida exacta necesaria. Con los servicios de imagen de AI de estabilidad en Amazon Bedrock, puede modificar, mejorar y alterar las imágenes existentes sin saltar entre múltiples sistemas o mandar archivos a servicios externos. Todo se extiende a través de la misma experiencia en el álveo de roca de Amazon que ya estás usando. El impacto comercial puede ser inmediato para los equipos que producen contenido visual a escalera.
En esta publicación, exploramos ejemplos de cómo estas herramientas permiten un control creativo preciso para acelerar el contenido visual de límite profesional.
Herramientas de publicación ahora disponibles en Amazon Bedrock
Estabilidad Los servicios de imagen de IA abarcan 9 herramientas en dos categorías: editar y controlar. Cada aparejo maneja tareas de publicación específicas que generalmente requieren software especializado o intervención manual.
Editar: capacidades avanzadas para pasos de publicación granular
Las herramientas en la categoría de publicación hacen que las tareas de publicación complejas sean más accesibles y eficientes.
La suite comienza con herramientas de retoque fundamentales pero poderosas. La aparejo Borre Object, por ejemplo, elimina los medios no deseados de las imágenes mientras mantiene de modo inteligente la consistencia de fondo. La posterior animación muestra la aparejo Borre Object que elimina un maniquí de una toma de productos mientras preserva el fondo. La aparejo puede alterar una imagen de origen basada en una imagen de máscara o derivar la máscara del canal alfa de la imagen de origen.
La aparejo de fondo eliminar automáticamente aísla los sujetos con precisión. Esto permite la creación de listados de productos limpios y profesionales con referencias consistentes o una variedad de configuraciones de estilo de vida, que cambia de gozne para el comercio electrónico.
El posterior ejemplo ilustra la aniquilación de un fondo de imagen, al tiempo que preserva los detalles de un producto de muebles en primer plano.
La búsqueda y la recoloración y la búsqueda y reemplazar las herramientas se dirigen a medios específicos adentro de las imágenes para la modificación. La búsqueda y el recolor cambia los colores del objeto; Por ejemplo, mostrando diferentes colores de un vestido sin nuevas sesiones de fotos. En la posterior ilustración, la búsqueda y el recolor cambian la muestra de color de los muebles.
Agenciárselas y reemplazar puede cambiar objetos por completo, lo que es útil para desempolvar medios estacionales en materiales de marketing o reemplazar productos. La posterior es una aplicación de búsqueda y reemplazo para experiencias de prueba virtuales.
La aparejo INPINT modifica de modo inteligente las imágenes al completar o reemplazar áreas especificadas con un nuevo contenido basado en el contenido de una imagen de máscara.
Control: precisión estructural y estilística
Esta categoría de herramientas proporciona una manipulación precisa de la estructura y el estilo de la imagen a través de tres herramientas especializadas.
La aparejo de bosquejo transforma las renderizaciones de estilo bosquejo en conceptos fotorrealistas. Las firmas de edificación pueden usar esto para convertir dibujos conceptuales en visualizaciones realistas y marcas de ropa para convertir bocetos de diseño en maquetas de productos. La aparejo ayuda a acelerar el proceso de producción creativa desde los conceptos iniciales hasta la ejecución visual final.
En este ejemplo, la aparejo de bocetos transforma un dibujo de edificación de construcción para ayudar a los desarrolladores inmobiliarios a visualizar el concepto contra un paisaje urbano.
En otro ejemplo, la aparejo de bosquejo transforma un maniquí que se dibuja en una toma de maniquí fotorrealista.
La aparejo de estructura mantiene los medios estructurales de las imágenes de entrada al tiempo que permite la modificación del contenido. Esta aparejo ayuda a preservar diseños, composiciones y relaciones espaciales mientras cambia de sujetos o estilos. Los equipos creativos pueden usar la aparejo Estructura para divertir escenas con diferentes temas o representar nuevos personajes mientras se mantiene un ajuste constante.
El posterior ejemplo demuestra la aparejo de estructura que transforma una decorado de taller en una nueva decorado al tiempo que preserva la composición y las relaciones espaciales.
La práctico de estilo y las herramientas de transferencia de estilo ayudan a los equipos de marketing a producir nuevas imágenes que se alinean con el estilo y las pautas de la marca. La aparejo de práctico de estilo toma estilos y colores artísticos de una imagen de estilo de relato y genera nuevas imágenes basadas en las indicaciones de texto.
En el posterior ejemplo, la aparejo de práctico de estilo toma pistas de la paleta de colores y las texturas de una marca y genera nuevas imágenes que coinciden con la identidad de la marca.
La aparejo de transferencia de estilo utiliza características visuales de imágenes de relato para alterar las imágenes existentes, al tiempo que preserva la composición diferente. Por ejemplo, un minorista de ornato para el hogar puede alterar las imágenes de productos de los estilos minimalistas modernos a los tradicionales sin una nueva fotografía. Los equipos de marketing podrían crear variaciones estacionales aplicando diferentes estilos visuales a los catálogos de productos existentes.
Descripción caudillo de la alternativa
Para demostrar los servicios de imagen de AI de estabilidad en Amazon Bedrock, caminemos por un ejemplo utilizando un cuaderno de Jupyter que se encuentra en el Repositorio de Github.
Requisitos previos
Para seguir, debe tener los siguientes requisitos previos:
Crea una instancia de cuaderno de Sagemaker AI
Complete los siguientes pasos para crear un Cuaderno de Sagemaker AI instancia, que se puede usar para ejecutar el cuaderno de muestra:
- En la consola AI Sagemaker, en el panel de navegación, debajo Aplicaciones e IDESdesignar Cuadernos.
- Designar Crear instancia de cuaderno.
- Para Nombre de instancia de cuadernoingrese un nombre para su instancia de cuaderno (por ejemplo,
ai-images-notebook-instance). - Para Tipo de instancia de cuadernodesignar ml.t2.medium.
- Para Identificador de plataformadesignar Amazon Linux 2.
- Para Papel de iamelija un rol de IAM existente, que tiene el
AmazonSageMakerFullAccessyAmazonBedrockLimitedAccessPolíticas adjuntas o designar Crear un nuevo rol. - Tenga en cuenta el nombre del papel IAM que eligió.
- Deje otras configuraciones como predeterminado y elija Crear instancia de cuaderno.
Luego de unos minutos, Sagemaker Ai crea una instancia de cuaderno y su estado cambia de Irresoluto a Intermediar.
Confirmar que el papel de IAM para la instancia del cuaderno tiene los permisos necesarios
Complete los siguientes pasos para realizar que el rol de ejecución de AI de Sagemaker que asignó a la instancia del cuaderno tiene los permisos correctos:
- En la consola IAM, en el panel de navegación, debajo Trámite de caminodesignar Roles.
- En el Roles Mostrador de búsqueda, ingrese el nombre del rol de ejecución de AI de Sagemaker que usó al crear la instancia de cuaderno.
- Elija el papel IAM.
- Bajo Políticas de permisosverifique que las políticas administradas de AWS
AmazonSageMakerFullAccessyAmazonBedrockLimitedAccessestán presentes. - (Opcional) Si desidia alguna política, elija Adicionar permisosluego elige Adjuntar políticas para adjuntar la política faltante.
- En el Otras políticas de permisos Mostrador de búsqueda, ingrese el nombre de la política.
- Seleccione la Política, luego eligió Adicionar permisos.
Ejecutar el cuaderno
Complete los siguientes pasos para ejecutar el cuaderno:
- En la consola AI Sagemaker, en el panel de navegación, debajo Aplicaciones e IDESdesignar Cuadernos.
- Elija el recién creado
ai-images-notebook-instanceinstancia de cuaderno. - Espere a que esté en el cuaderno Intermediar estado.
- Elija el Destapar jupyterlab Enlace para iniciar JupyterLab en una nueva pestaña del navegador.
- En el Git Menú, elija Clon un repositorio.
- Ingrese el URI
https://github.com/aws-samples/stabilityai-sample-notebooks.gity aspirar Incluir submódulos y Descargar el repositorio. - Designar Clon.
- En el Archivo Menú, elija Destapar desde el camino.
- Ingrese lo posterior:
stabilityai-sample-notebooks/stability-ai-image-services/stability-ai-image-services-sample-notebook.ipynb - Designar Rajado.
- Cuando se le solicite, elija el núcleo
conda_python3luego elige Inclinarse. - Ejecute cada celda del cuaderno para observar los servicios de imagen de AI de estabilidad en Amazon Bedrock.
Purgar
Para evitar cargos continuos, detenga el ai-images-notebook-instance Instancia de cuaderno de AI de Sagemaker que creó en este tutorial:
- En la consola AI Sagemaker, en el panel de navegación, debajo Aplicaciones e IDESdesignar Cuadernos.
- Elija el
ai-images-notebook-instanceSagemaker AI Notebook Instance que creó. - Designar Comportamientoluego elige Detener.
Luego de unos minutos, la instancia de cuaderno pasa desde Parada a Interrumpido estado.
- Designar Comportamientoentonces Borrar.
Luego de unos segundos, Sagemaker AI elimina la instancia del cuaderno.
Para más detalles, consulte Purgar los fortuna de instancia de cuaderno de Amazon Sagemaker.
Conclusión
La disponibilidad de Servicios de imagen de estabilidad AI en Amazon Bedrock es un paso delante emocionante para la creación y manipulación de contenido visual, con implicaciones particularmente que ahorran tiempo para equipos creativos profesionales en Enterprises.
Por ejemplo, en los medios y el entretenimiento, los creadores pueden mejorar rápidamente las escenas y crear enseres especiales, y los equipos de marketing pueden originar múltiples variaciones de campaña sin esfuerzo. Las empresas minoristas y de comercio electrónico pueden optimizar la fotografía de productos y la creación de catálogo digital, y los desarrolladores de juegos pueden prototipos de entornos de modo más capaz. Las firmas de edificación pueden visualizar los conceptos de diseño al instante, y las instituciones educativas pueden crear contenido visual más atractivo.
Con estas herramientas, las empresas de diferentes tamaños pueden producir contenido visual de límite profesional y muy atractivo con eficiencia y creatividad. Estas herramientas pueden optimizar las operaciones, someter costos y brindar nuevas posibilidades creativas, ayudando a las marcas a contar sus historias de modo más efectiva e involucrar a los clientes de formas más convincentes.
Para comenzar, mira Modelos de AI de estabilidad en la roca origen de Amazon y las muestras de AWS Repositorio de Github.
Sobre los autores
Alex Gnibus es un administrador de marketing de productos en Stability AI, que conecta los puntos entre los avances de investigación de vanguardia y los casos de uso práctico. Con la experiencia que albarca desde agencias creativas hasta tecnología empresarial profunda, Alex aporta experiencia técnica y una comprensión de los desafíos que los equipos creativos profesionales pueden resolver con la IA generativa.
ISHA DUA es un arquitecto senior de soluciones con sede en el ámbito de la Bahía de San Francisco. Ella ayuda a los clientes empresariales de AWS a crecer al comprender sus objetivos y desafíos y guiarlos sobre cómo pueden arquitectar sus aplicaciones de modo basada en la estrato mientras se aseguran de que sean resistentes y escalables. Le apasiona las tecnologías de formación automotriz y la sostenibilidad ambiental.
Fabio Branco es un administrador senior de soluciones para clientes en Amazon Web Services (AWS) y un asesor decisivo que ayuda a los clientes a conquistar la transformación comercial, impulsa la innovación a través de la IA y las soluciones generativas de datos, y navegan con éxito sus viajes en la estrato. Antaño de AWS, tenía roles de dependencia de productos, ingeniería, consultoría y entrega de tecnología en múltiples empresas Fortune 500 en industrias, incluidos beneficios minoristas y de consumo, petróleo y gas, servicios financieros, seguros y aeroespaciales y defensa.
Suleman Patel es un arquitecto senior de soluciones en Amazon Web Services (AWS), con un enfoque particular en el formación automotriz y la modernización. Con experiencia tanto en negocios como en tecnología, Suleman ayuda a los clientes a diseñar y construir soluciones que aborden los problemas comerciales del mundo positivo. Cuando no está inmerso en su trabajo, a Suleman le encanta explorar el ventarrón vacío, hacer viajes por carretera y cocinar deliciosos platos en la cocina.