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Você já desejou que pudesse visualizar rapidamente como uma nova roupa pode olhar para você antes de fazer uma compra? Ou como uma peça de mobiliário ficaria na sua sala de estar? Hoje, estamos animados em apresentar uma nova capacidade de try-on digital em Amazon Nova Canvas Isso torna isso possível. Além disso, estamos adicionando oito novas opções de estilo para uma consistência de estilo aprimorada para o estilo baseado em texto a imagem. Esses recursos expandem os recursos de geração de imagens da Novavas da Novavas, facilitando o que nunca criar visualizações realistas de produtos e imagens estilizadas que podem aprimorar a experiência de seus clientes.
Vamos dar uma rápida olhada em como você pode começar a usá -los hoje.
Começando
A primeira coisa é garantir que você tenha acesso ao modelo Nova Canvas pelos meios usuais. Vá para o Console da Amazon Bedrockescolher Acesso ao modelo e Ative a Amazon Nova Canvas para sua conta Certifique -se de selecionar as regiões apropriadas para suas cargas de trabalho. Se você já possui acesso e está usando a Nova Taras, pode começar a usar os novos recursos imediatamente, pois eles estão disponíveis automaticamente para você.
Digital Strive-On
O primeiro novo recurso emocionante é Digital Strive-On. Com isso, você pode fazer add de duas fotos e pedir ao Amazon Nova Canvas para montá -las juntas com resultados realistas. Podem ser fotos de vestuário, acessórios, móveis para casa e quaisquer outros produtos, incluindo roupas. Por exemplo, você pode fornecer a imagem de um humano como a imagem de origem e a imagem de uma peça de roupa como a imagem de referência, e a Amazon Nova Canvas criará uma nova imagem com a mesma pessoa usando a roupa. Vamos tentar isso!
Meu ponto de partida é selecionar duas imagens. Eu escolhi um de mim mesmo em uma pose que acho que funcionaria bem para uma troca de roupas e uma foto de um capuz da marca AWS.
Observe que o Nova Delvas aceita imagens contendo um máximo de 4,1 milhões de pixels – o equivalente a 2.048 x 2.048 – portanto, escala suas imagens para ajustar essas restrições, se necessário. Além disso, se você quiser executar o código Python apresentado neste artigo, verifique se você tem o Python 3.9 ou posteriormente instalado, bem como os pacotes Python Boto3 e travesseiro.
Para aplicar o moletom na minha foto, uso a API Invoke da Amazon Bedrock Runtime. Você pode encontrar detalhes completos sobre as estruturas de solicitação e resposta para esta API na Guia do usuário da Amazon Nova. O código é direto, exigindo apenas alguns parâmetros de inferência. Eu uso o novo taskType de "VIRTUAL_TRY_ON". Eu especifiquei então as configurações desejadas, incluindo a imagem de origem e a imagem de referência, usando o virtualTryOnParams Objeto para definir alguns parâmetros necessários. Observe que ambas as imagens devem ser convertidas em strings base64.
import base64
def load_image_as_base64(image_path):
"""Helper perform for getting ready picture knowledge."""
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.learn()).decode("utf-8")
inference_params = {
"taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
"virtualTryOnParams": {
"sourceImage": load_image_as_base64("individual.png"),
"referenceImage": load_image_as_base64("aws-hoodie.jpg"),
"maskType": "GARMENT",
"garmentBasedMask": {"garmentClass": "UPPER_BODY"}
}
}A Nova Cana de usa máscara para manipular imagens. Esta é uma técnica que permite que a geração de imagens de IA se concentre em áreas ou regiões específicas de uma imagem, preservando outras pessoas, semelhante ao uso da fita do pintor para proteger as áreas que você não deseja pintar.
Você pode usar três modos de mascaramento diferentes, que você pode escolher configurando maskType para o valor correto. Nesse caso, estou usando "GARMENT"o que exige que eu especifique qual parte do corpo eu quero ser mascarada. Estou usando "UPPER_BODY" mas você pode usar outras pessoas como "LOWER_BODY"Assim, "FULL_BODY"ou "FOOTWEAR" Se você deseja atingir especificamente os pés. Consulte a documentação Para uma lista completa de opções.
Eu chamo a API Invoke, passando nesses argumentos de inferência e salvando a imagem gerada no disco.
# Observe: The inference_params variable from above is referenced under.
import base64
import io
import json
import boto3
from PIL import Picture
# Create the Bedrock Runtime consumer.
bedrock = boto3.consumer(service_name="bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
# Put together the invocation payload.
body_json = json.dumps(inference_params, indent=2)
# Invoke Nova Canvas.
response = bedrock.invoke_model(
physique=body_json,
modelId="amazon.nova-canvas-v1:0",
settle for="software/json",
contentType="software/json"
)
# Extract the pictures from the response.
response_body_json = json.hundreds(response.get("physique").learn())
pictures = response_body_json.get("pictures", ())
# Verify for errors.
if response_body_json.get("error"):
print(response_body_json.get("error"))
# Decode every picture from Base64 and save as a PNG file.
for index, image_base64 in enumerate(pictures):
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
image_buffer = io.BytesIO(image_bytes)
picture = Picture.open(image_buffer)
picture.save(f"image_{index}.png")
Eu recebo um resultado muito emocionante!
E assim, sou o orgulhoso usuário de um capuz da marca AWS!
Além do "GARMENT" Tipo de máscara, você também pode usar o "PROMPT" ou "IMAGE" máscaras. Com "PROMPT"você também fornece as imagens de origem e referência, no entanto, fornece um immediate de linguagem pure para especificar qual parte da imagem de origem você gostaria de ser substituída. Isso é semelhante a como o "INPAINTING" e "OUTPAINTING" Tarefas funcionam na Nova TAAS. Se você quiser usar sua própria máscara de imagem, você escolhe o "IMAGE" Tipo de máscara e forneça uma imagem em preto e branco a ser usado como máscara, onde o preto indica os pixels que você deseja ser substituído na imagem de origem e branco os que deseja preservar.
Essa capacidade é especificamente útil para os varejistas. Eles podem usá -lo para ajudar seus clientes a tomar melhores decisões de compra, vendo a aparência dos produtos antes de comprar.
Usando opções de estilo
Eu sempre me perguntei como eu seria um tremendous -herói de anime. Anteriormente, eu poderia usar a Nova Tave para manipular uma imagem de mim mesma, mas teria que confiar nas minhas boas habilidades de engenharia para acertar. Agora, o Nova Tave vem com estilos pré-treinados que você pode aplicar às suas imagens para obter resultados de alta qualidade que seguem o estilo artístico de sua escolha. Existem oito estilos disponíveis, incluindo filmes familiares animados em 3D, design de design, ilustração plana de vetores, romances gráficos, maximalismo, retro do meio do século, fotorrealismo e pintura digital suave.
Aplicar -os é tão simples quanto passar em um parâmetro further para a API da Nova Canvas. Vamos tentar um exemplo.
Quero gerar uma imagem de um tremendous -herói da AWS usando o estilo de filme da família animado 3D. Para fazer isso, eu especifique um taskType de "TEXT_IMAGE" e a textToImageParams Objeto contendo dois parâmetros: textual content e fashion. O textual content O parâmetro contém o immediate que descreve a imagem que quero criar, que neste caso é “um tremendous -herói em uma roupa amarela com um grande logotipo da AWS e uma capa”. O fashion O parâmetro especifica um dos valores de estilo predefinidos. Estou usando "3D_ANIMATED_FAMILY_FILM" Aqui, mas você pode encontrar a lista completa no Guia do usuário da Nova Canvas.
inference_params = {
"taskType": "TEXT_IMAGE",
"textToImageParams": {
"textual content": "a superhero in a yellow outfit with a giant AWS brand and a cape.",
"fashion": "3D_ANIMATED_FAMILY_FILM",
},
"imageGenerationConfig": {
"width": 1280,
"top": 720,
"seed": 321
}
}Então, eu chamo a API Invoke exatamente como fiz no exemplo anterior. (O código foi omitido aqui por brevidade.) E o resultado? Bem, vou deixar você julgar por si mesmo, mas devo dizer que estou bastante satisfeito com o tremendous -herói da AWS usando minha cor favorita após o estilo de filme da família animado em 3D exatamente como eu imaginava.
O que é muito authorized é que eu posso manter meu código e solicitar exatamente o mesmo e alterar apenas o valor do atributo de estilo para gerar uma imagem em um estilo completamente diferente. Vamos tentar isso. Eu defino fashion para PHOTOREALISM.
inference_params = {
"taskType": "TEXT_IMAGE",
"textToImageParams": {
"textual content": "a superhero in a yellow outfit with a giant AWS brand and a cape.",
"fashion": "PHOTOREALISM",
},
"imageGenerationConfig": {
"width": 1280,
"top": 720,
"seed": 7
}
}E o resultado é impressionante! Um tremendous -herói fotorrealista exatamente como eu descrevi, o que é um afastamento distante do desenho animado gerado anterior e tudo o que foi preciso mudando uma linha de código.
Coisas para saber
Disponibilidade-As opções virtuais de try-on e estilo estão disponíveis na Amazon Nova Canvas no Leste dos EUA (N. Virgínia), Ásia-Pacífico (Tóquio) e Europa (Irlanda). Os usuários atuais da Amazon Nova Canvas podem usar imediatamente esses recursos sem migrar para um novo modelo.
Preço – veja o Página de preços da Amazon Bedrock Para detalhes sobre custos.
Para uma prévia da tentativa digital de roupas, você pode visitar Nova.amazon.com onde você pode fazer add de uma imagem de uma pessoa e uma peça de roupa para visualizar diferentes combinações de roupas.
Se você estiver pronto para começar, verifique o Guia do usuário da Nova Canvas ou visite o AWS Console.