Editor Top
|
|
¿Alguna vez has deseado poder visualizar rápidamente cómo podría verte un nuevo atuendo antes de hacer una compra? ¿O cómo se vería un mueble en su sala de estar? Hoy, estamos entusiasmados de introducir una nueva capacidad de prueba virtual en el lienzo de Amazon Nova que lo haga posible. Además, estamos agregando ocho nuevas opciones de estilo para una mejor consistencia de estilo para la solicitud de estilo de texto a imagen. Estas características expanden las capacidades de generación de imágenes alimentadas con AI Nova Canvas, lo que hace que sea más fácil que nunca crear visualizaciones realistas de productos e imágenes estilizadas que puedan mejorar la experiencia de sus clientes.
Echemos un vistazo rápido a cómo puede comenzar a usarlos hoy.
Empezando
Lo primero es asegurarse de que tenga acceso al modelo Nova Canvas a través de los medios habituales. Dirígete a la consola de rock de Amazon, elige Acceso modelo y habilite el lienzo de Amazon Nova para su cuenta asegurándose de seleccionar las regiones apropiadas para sus cargas de trabajo. Si ya tiene acceso y ha estado usando Nova Canvas, puede comenzar a usar las nuevas funciones inmediatamente, ya que están disponibles automáticamente para usted.
Prueba virtual
La primera característica nueva y emocionante es Prueba virtual. Con esto, puede cargar dos imágenes y pedirle a Amazon Nova Canvas que las reúnan con resultados realistas. Estas podrían ser fotos de ropa, accesorios, muebles para el hogar y cualquier otro producto, incluida la ropa. Por ejemplo, puede proporcionar la imagen de un humano como la imagen fuente y la imagen de una prenda como imagen de referencia, y Amazon Nova Canvas creará una nueva imagen con esa misma persona con la prenda. ¡Probemos esto!
Mi punto de partida es seleccionar dos imágenes. Elegí uno de mí mismo en una pose que creo que funcionaría bien para un intercambio de ropa y una foto de una sudadera con la marca AWS.
Tenga en cuenta que Nova Canvas acepta imágenes que contienen un máximo de 4,1 m píxeles, el equivalente de 2,048 x 2,048, así que asegúrese de escalar sus imágenes para que se ajusten a estas restricciones si es necesario. Además, si desea ejecutar el código de Python que se presenta en este artículo, asegúrese de tener a Python 3.9 o más tarde, así como el Python Packages Boto3 y la almohada.
Para aplicar la sudadera con capucha a mi foto, uso la API de tiempo de ejecución de rock rock de Amazon. Puede encontrar detalles completos sobre las estructuras de solicitud y respuesta para esta API en la Guía del usuario de Amazon Nova. El código es sencillo, lo que requiere solo unos pocos parámetros de inferencia. Yo uso el nuevo taskType de "VIRTUAL_TRY_ON". Luego especifico la configuración deseada, incluida la imagen de origen y la imagen de referencia, utilizando el virtualTryOnParams Objeto para establecer algunos parámetros requeridos. Tenga en cuenta que ambas imágenes deben convertirse en cadenas Base64.
import base64
def load_image_as_base64(image_path):
"""Helper function for preparing image data."""
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
inference_params = {
"taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
"virtualTryOnParams": {
"sourceImage": load_image_as_base64("person.png"),
"referenceImage": load_image_as_base64("aws-hoodie.jpg"),
"maskType": "GARMENT",
"garmentBasedMask": {"garmentClass": "UPPER_BODY"}
}
}Nova Canvas utiliza enmascaramiento para manipular imágenes. Esta es una técnica que permite que la generación de imágenes de IA se centre en áreas o regiones específicas de una imagen al tiempo que preserva a otros, similar al uso de cinta de pintor para proteger las áreas que no desea pintar.
Puede usar tres modos de enmascaramiento diferentes, que puede elegir configurando maskType al valor correcto. En este caso, estoy usando "GARMENT"que requiere que especifique qué parte del cuerpo quiero ser enmascarada. Estoy usando "UPPER_BODY" pero puedes usar otros como "LOWER_BODY", "FULL_BODY"o "FOOTWEAR" Si desea apuntar específicamente los pies. Consulte la documentación para obtener una lista completa de opciones.
Luego llamo a la API de Invoke, pasando estos argumentos de inferencia y guardando la imagen generada en el disco.
# Note: The inference_params variable from above is referenced below.
import base64
import io
import json
import boto3
from PIL import Image
# Create the Bedrock Runtime client.
bedrock = boto3.client(service_name="bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
# Prepare the invocation payload.
body_json = json.dumps(inference_params, indent=2)
# Invoke Nova Canvas.
response = bedrock.invoke_model(
body=body_json,
modelId="amazon.nova-canvas-v1:0",
accept="application/json",
contentType="application/json"
)
# Extract the images from the response.
response_body_json = json.loads(response.get("body").read())
images = response_body_json.get("images", [])
# Check for errors.
if response_body_json.get("error"):
print(response_body_json.get("error"))
# Decode each image from Base64 and save as a PNG file.
for index, image_base64 in enumerate(images):
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
image_buffer = io.BytesIO(image_bytes)
image = Image.open(image_buffer)
image.save(f"image_{index}.png")
¡Tengo un resultado muy emocionante!
¡Y así, soy el orgulloso usador de una sudadera con la marca AWS!
Además del "GARMENT" Tipo de máscara, también puedes usar el "PROMPT" o "IMAGE" máscaras. Con "PROMPT"también proporciona las imágenes de origen y referencia, sin embargo, proporciona un mensaje de lenguaje natural para especificar qué parte de la imagen de origen le gustaría ser reemplazada. Esto es similar a cómo el "INPAINTING" y "OUTPAINTING" Las tareas funcionan en Nova Canvas. Si desea usar su propia máscara de imagen, entonces elige el "IMAGE" Tipo de máscara y proporcione una imagen en blanco y negro para ser utilizado como máscara, donde el negro indica los píxeles que desea ser reemplazados en la imagen de origen, y los blancos los que desea preservar.
Esta capacidad es específicamente útil para los minoristas. Pueden usarlo para ayudar a sus clientes a tomar mejores decisiones de compra al ver cómo se ven los productos antes de comprar.
Usando opciones de estilo
Siempre me he preguntado cómo me vería como superhéroe de anime. Anteriormente, podría usar Nova Canvas para manipular una imagen de mí mismo, pero tendría que confiar en mis buenas habilidades de ingeniería rápida para hacerlo bien. Ahora, Nova Canvas viene con estilos previamente capacitados que puede aplicar a sus imágenes para obtener resultados de alta calidad que sigan el estilo artístico de su elección. Hay ocho estilos disponibles que incluyen películas familiares animadas 3D, boceto de diseño, ilustración de vector plano, novela gráfica, maximalismo, retro de mediados de siglo, fotorrealismo y pintura digital suave.
Aplicarlos es tan sencillo como pasar en un parámetro adicional a la API Nova Canvas. Probemos un ejemplo.
Quiero generar una imagen de un superhéroe de AWS usando el estilo de película familiar animada 3D. Para hacer esto, especifico un taskType de "TEXT_IMAGE" y un textToImageParams objeto que contiene dos parámetros: text y style. El text El parámetro contiene el mensaje que describe la imagen que quiero crear, que en este caso es «un superhéroe con un atuendo amarillo con un gran logotipo de AWS y una capa». El style El parámetro especifica uno de los valores de estilo predefinidos. Estoy usando "3D_ANIMATED_FAMILY_FILM" Aquí, pero puede encontrar la lista completa en la Guía del usuario de Nova Canvas.
inference_params = {
"taskType": "TEXT_IMAGE",
"textToImageParams": {
"text": "a superhero in a yellow outfit with a big AWS logo and a cape.",
"style": "3D_ANIMATED_FAMILY_FILM",
},
"imageGenerationConfig": {
"width": 1280,
"height": 720,
"seed": 321
}
}Luego, llamo a la API de Invoke tal como lo hice en el ejemplo anterior. (El código se ha omitido aquí por brevedad). ¿Y el resultado? Bueno, te dejaré juzgar por ti mismo, pero debo decir que estoy bastante satisfecho con el superhéroe de AWS con mi color favorito después del estilo de película familiar animada 3D exactamente como lo imaginé.
Lo que es realmente genial es que puedo mantener mi código y indicar exactamente lo mismo y solo cambiar el valor del atributo de estilo para generar una imagen en un estilo completamente diferente. Probemos esto. Establecí style a PHOTOREALISM.
inference_params = {
"taskType": "TEXT_IMAGE",
"textToImageParams": {
"text": "a superhero in a yellow outfit with a big AWS logo and a cape.",
"style": "PHOTOREALISM",
},
"imageGenerationConfig": {
"width": 1280,
"height": 720,
"seed": 7
}
}¡Y el resultado es impresionante! Un superhéroe fotorrealista exactamente como describí, que es una desviación lejana de la caricatura generada anterior y todo lo que tomó fue cambiar una línea de código.
Cosas que saber
Disponibilidad: las opciones de prueba y estilo virtual están disponibles en Amazon Nova Canvas en el este de los Estados Unidos (N. Virginia), Asia Pacífico (Tokio) y Europa (Irlanda). Los usuarios actuales de Amazon Nova Canvas pueden usar inmediatamente estas capacidades sin migrar a un nuevo modelo.
Precios: consulte la página de precios de Amazon Bedrock para obtener detalles sobre los costos.
Para una vista previa de la prueba virtual de prendas, puede visitar nova.amazon.com Donde puede subir una imagen de una persona y una prenda para visualizar diferentes combinaciones de ropa.
Si está listo para comenzar, consulte la Guía del usuario de Nova Canvas o visite la consola AWS.
