Escala de producción visual utilizando Servicios de imagen de AI de estabilidad en Amazon Bedrock

Esta publicación fue escrita con Alex Gnibus of Stability Ai.

Los servicios de imagen de estabilidad de IA ahora están disponibles en Roca madre de Amazonofreciendo capacidades de edición de medios listas para usar entregadas a través de la API de roca madre de Amazon. Estas herramientas de edición 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 ultra, que ya son Disponible en Amazon Bedrock y han establecido nuevos estándares en la generación de imágenes.

El proceso de producción creativa profesional consiste en múltiples pasos de edición para obtener la salida exacta necesaria. Con los servicios de imagen de AI de estabilidad en Amazon Bedrock, puede modificar, mejorar y transformar las imágenes existentes sin saltar entre múltiples sistemas o enviar archivos a servicios externos. Todo se extiende a través de la misma experiencia en el lecho de roca de Amazon que ya estás usando. El impacto comercial puede ser inmediato para los equipos que producen contenido visual a escala.

En esta publicación, exploramos ejemplos de cómo estas herramientas permiten un control creativo preciso para acelerar el contenido visual de grado profesional.

Herramientas de edición ahora disponibles en Amazon Bedrock

Estabilidad Los servicios de imagen de IA abarcan 9 herramientas en dos categorías: editar y controlar. Cada herramienta maneja tareas de edición específicas que generalmente requieren software especializado o intervención manual.

Editar: capacidades avanzadas para pasos de edición granular

Las herramientas en la categoría de edición hacen que las tareas de edición complejas sean más accesibles y eficientes.

La suite comienza con herramientas de retoque fundamentales pero poderosas. La herramienta Borre Object, por ejemplo, elimina los elementos no deseados de las imágenes mientras mantiene de manera inteligente la consistencia de fondo. La siguiente animación muestra la herramienta Borre Object que elimina un maniquí de una toma de productos mientras preserva el fondo. La herramienta puede transformar una imagen de origen basada en una imagen de máscara o derivar la máscara del canal alfa de la imagen de origen.

La herramienta de fondo eliminar automáticamente aísla los sujetos con precisión. Esto permite la creación de listados de productos limpios y profesionales con antecedentes consistentes o una variedad de configuraciones de estilo de vida, que cambia de juego para el comercio electrónico.

El siguiente ejemplo ilustra la eliminación 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 elementos específicos dentro 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 siguiente ilustración, la búsqueda y el recolor cambian la muestra de color de los muebles.

Buscar y reemplazar puede intercambiar objetos por completo, lo que es útil para actualizar elementos estacionales en materiales de marketing o reemplazar productos. La siguiente es una aplicación de búsqueda y reemplazo para experiencias de prueba virtuales.

La herramienta INPINT modifica de manera 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 herramienta de boceto transforma las renderizaciones de estilo boceto en conceptos fotorrealistas. Las firmas de arquitectura pueden usar esto para convertir dibujos conceptuales en visualizaciones realistas y marcas de ropa para convertir bocetos de diseño en maquetas de productos. La herramienta ayuda a acelerar el proceso de producción creativa desde los conceptos iniciales hasta la ejecución visual final.

En este ejemplo, la herramienta de bocetos transforma un dibujo de arquitectura de construcción para ayudar a los desarrolladores inmobiliarios a visualizar el concepto contra un paisaje urbano.

En otro ejemplo, la herramienta de boceto transforma un maniquí que se dibuja en una toma de modelo fotorrealista.

La herramienta de estructura mantiene los elementos estructurales de las imágenes de entrada al tiempo que permite la modificación del contenido. Esta herramienta ayuda a preservar diseños, composiciones y relaciones espaciales mientras cambia de sujetos o estilos. Los equipos creativos pueden usar la herramienta Estructura para recrear escenas con diferentes temas o representar nuevos personajes mientras se mantiene un encuadre constante.

El siguiente ejemplo demuestra la herramienta de estructura que transforma una escena de taller en una nueva escena al tiempo que preserva la composición y las relaciones espaciales.

La guía 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 herramienta de guía de estilo toma estilos y colores artísticos de una imagen de estilo de referencia y genera nuevas imágenes basadas en las indicaciones de texto.

En el siguiente ejemplo, la herramienta de guía 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 herramienta de transferencia de estilo utiliza características visuales de imágenes de referencia para transformar las imágenes existentes, al tiempo que preserva la composición original. Por ejemplo, un minorista de decoración para el hogar puede transformar 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 general de la solución

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:

1. En la consola AI Sagemaker, en el panel de navegación, debajo Aplicaciones e IDESelegir Cuadernos.
2. Elegir Crear instancia de cuaderno.
3. Para Nombre de instancia de cuadernoingrese un nombre para su instancia de cuaderno (por ejemplo, ai-images-notebook-instance).
4. Para Tipo de instancia de cuadernoelegir ml.t2.medium.
5. Para Identificador de plataformaelegir Amazon Linux 2.
6. Para Papel de iamelija un rol de IAM existente, que tiene el AmazonSageMakerFullAccess y AmazonBedrockLimitedAccess Políticas adjuntas o elegir Crear un nuevo rol.
7. Tenga en cuenta el nombre del papel IAM que eligió.
8. Deje otras configuraciones como predeterminado y elija Crear instancia de cuaderno.

Después de unos minutos, Sagemaker Ai crea una instancia de cuaderno y su estado cambia de Pendiente a Intermediar.

Confirmar que el papel de IAM para la instancia del cuaderno tiene los permisos necesarios

Complete los siguientes pasos para verificar que el rol de ejecución de AI de Sagemaker que asignó a la instancia del cuaderno tiene los permisos correctos:

1. En la consola IAM, en el panel de navegación, debajo Gestión de accesoelegir Roles.
2. En el Roles Barra de búsqueda, ingrese el nombre del rol de ejecución de AI de Sagemaker que usó al crear la instancia de cuaderno.
3. Elija el papel IAM.
4. Bajo Políticas de permisosverifique que las políticas administradas de AWS AmazonSageMakerFullAccess y AmazonBedrockLimitedAccess están presentes.
5. (Opcional) Si falta alguna política, elija Agregar permisosluego elige Adjuntar políticas para adjuntar la política faltante.
   1. En el Otras políticas de permisos Barra de búsqueda, ingrese el nombre de la política.
   2. Seleccione la Política, luego eligió Agregar permisos.

Ejecutar el cuaderno

Complete los siguientes pasos para ejecutar el cuaderno:

1. En la consola AI Sagemaker, en el panel de navegación, debajo Aplicaciones e IDESelegir Cuadernos.
2. Elija el recién creado ai-images-notebook-instance instancia de cuaderno.
3. Espere a que esté en el cuaderno Intermediar estado.
4. Elija el Abrir jupyterlab Enlace para iniciar JupyterLab en una nueva pestaña del navegador.
5. En el Git Menú, elija Clon un repositorio.
6. Ingrese el URI https://github.com/aws-samples/stabilityai-sample-notebooks.git y seleccionar Incluir submódulos y Descargar el repositorio.
7. Elegir Clon.
8. En el Archivo Menú, elija Abrir desde el camino.
9. Ingrese lo siguiente:
   stabilityai-sample-notebooks/stability-ai-image-services/stability-ai-image-services-sample-notebook.ipynb
10. Elegir Abierto.
11. Cuando se le solicite, elija el núcleo conda_python3luego elige Seleccionar.
12. Ejecute cada celda del cuaderno para experimentar los servicios de imagen de AI de estabilidad en Amazon Bedrock.

Limpiar

Para evitar cargos continuos, detenga el ai-images-notebook-instance Instancia de cuaderno de AI de Sagemaker que creó en este tutorial:

1. En la consola AI Sagemaker, en el panel de navegación, debajo Aplicaciones e IDESelegir Cuadernos.
2. Elija el ai-images-notebook-instance Sagemaker AI Notebook Instance que creó.
3. Elegir Comportamientoluego elige Detener.

Después de unos minutos, la instancia de cuaderno pasa desde Parada a Interrumpido estado.

4. Elegir Comportamientoentonces Borrar.

Después de unos segundos, Sagemaker AI elimina la instancia del cuaderno.

Para más detalles, consulte Limpiar los recursos de instancia de cuaderno de Amazon Sagemaker.

Conclusión

La disponibilidad de Servicios de imagen de estabilidad AI en Amazon Bedrock es un paso adelante 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 efectos especiales, y los equipos de marketing pueden generar 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 manera más eficiente. Las firmas de arquitectura 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 grado profesional y muy atractivo con eficiencia y creatividad. Estas herramientas pueden optimizar las operaciones, reducir costos y abrir nuevas posibilidades creativas, ayudando a las marcas a contar sus historias de manera más efectiva e involucrar a los clientes de formas más convincentes.

Para comenzar, mira Modelos de AI de estabilidad en la roca madre de Amazon y las muestras de AWS Repositorio de Github.

Sobre los autores

Alex Gnibus es un gerente 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 abarca 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 área 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 manera basada en la nube mientras se aseguran de que sean resistentes y escalables. Le apasiona las tecnologías de aprendizaje automático y la sostenibilidad ambiental.

Fabio Branco es un gerente senior de soluciones para clientes en Amazon Web Services (AWS) y un asesor estratégico que ayuda a los clientes a lograr 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 nube. Antes de AWS, tenía roles de administración de productos, ingeniería, consultoría y entrega de tecnología en múltiples empresas Fortune 500 en industrias, incluidos bienes 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 especial en el aprendizaje automático 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 real. Cuando no está inmerso en su trabajo, a Suleman le encanta explorar el aire libre, hacer viajes por carretera y cocinar deliciosos platos en la cocina.