【云上探索实验室】使用 Amazon Bedrock 体验构建Stable Diffusion-文本生成图像生成式 AI 应用

发布时间:2024年01月21日

生成式人工智能(AI)正以惊人的速度蓬勃发展,不断推动着科技创新的边界。在前不久的re:Invent 2023大会上,Selipsky为我们重点介绍了全托管式生成式 AI 服务 Amazon Bedrock,并表示Amazon Bedrock 极大地降低了客户从基础模型到构建生成式 AI 应用的门槛,用户仅需通过简单的几个步骤创建和部署完全托管式的 Agent,通过动态调用 API 来执行复杂的业务任务。这一全新的服务范式不仅可以加速生成式AI应用的推广和采用,也可以为各行业在人工智能革命中找到更为便捷的落地途径。

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本文将展示Amazon Bedrock的基本使用方法,并构建Amazon Bedrock - Image模式体验文字生成图像功能,完成文本生成图像生成式 AI 应用初体验。

一、访问Amazon Bedrock

首先完成AWS账号登陆,然后通过控制台访问Amazon Bedrock的UI:https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=d663ea2c-78d3-497f-a8c5-4bf7949cc694&sc_channel=el

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在这里我们可以看到Amazon Bedrock支持多个基础模型(foundation model),其中包括Amazon Titan,Claude,Jurassic,Command,Stable Diffusion 以及 Llama2。

二、授权Model Access

登录后,还需要对Amazon Bedrock中的模型进行授权,对于某些模型,可能首先需要提交用例详细信息,然后才能请求访问。

点击左侧导航栏-Model access,进入模型管理页面,在这里可以看到点击Manage model access,

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勾选需要的模型,如果要体验GPT-对话功能,必须要勾选任意一项Text标签的模型,如果需要体验Stable Diffusion-文本生成图像功能,必须要勾选带Image标签的模型,这里推荐SDXL 1.0版本,当然也可以使用Titan Image Generator ,然后点击Request model access完成授权。

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稍等片刻并刷新页面,确认如下Model都已经是Access granted状态,即授权成功!

三、构建Stable Diffusion-文本生成图像

展开左侧导航栏的Playgrounds栏,可以看到其为我们提供了多项Large Language Model应用及文本生成图像应用,包括三种模式:

  1. Chat模式:支持文字交互和代码生成,还可以比较不同模型之间的结果,深入了解生成式AI在不同情境下的表现。
  2. Text模式:支持文字处理的简便流程,具备先进算法,能够高效地处理和分析大量文本数据。
  3. Image模式:支持将文字描述迅速转化为图像,实现即时的创意呈现,能够在几秒钟内生成用户所描述的图片,提供了更直观、高效的方式来将想法转化为视觉形式。

点击Playgrounds-Image选项,进入Image模式:

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然后点击Select model,选择需要使用的模型,这里选择SDXL 1.0版本进行体验:

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之后我们可以输入如下prompt来让Amazon Bedrock为我们生成图片,点击Run,这里我们使用:1girl, masterpiece, best quality, high resolution, 8K , HDR, cinematic lighting, bloom, sun light, looking at viewer, outdoor, detailed shadows, intricate tree shadows, raytracing作为提示词,进行生成:

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等待十几秒后,可以看到SDXL 1.0模型成功为我们生成了一张图片,在右侧还可以为其进行编辑、负提示词、修改尺寸、调整权重等等一系列操作。点击打开图片后,可以下载此图片或者继续编辑,还可以将其作为参考图像继续进行下一轮的生成,效果也是非常好。

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四、Amazon Bedrock 体验感受

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Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,其提供了来自众多领先 AI 公司(包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和亚马逊)面向海外业务的的高性能基础模型,客户无需管理任何基础设施,即可通过 Amazon Bedrock 在安全的环境中利用简单的 API 接口访问 Meta Llama2、Anthropic Claude、Titan、Stability AI、AI21 Labs、Cohere 等领先的基础模型,以构建和扩展其生成式 AI 应用程序。

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Amazon Bedrock 提供易于使用的开发者体验,无论选择哪种模型,您都可以快速尝试灵活使用,并且只需最少的代码更改即可保持最新的模型版本。借助 Amazon Bedrock 知识库,可以安全地将基础模型连接到数据来源,以便在托管服务中增强检索,从而扩展基础模型已有功能,使其更了解特定领域和组织,越用越好,才是王道。

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在本入门课程中,你将了解 Amazon Bedrock 的优势、功能、典型使用案例、技术概念和成本。

https://study.163.com/course/introduction/1213665810.htm?from=AWS-social-FY24-KOC-HJS

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在此课程中,你还将回顾使用 Amazon Bedrock 以及其他 Amazon Web Services 产品构建 Chatbot 解决方案的架构。无论您是初学者还是经验丰富的开发者,这个课程将为您提供一个全面的学习体验,并在这个充满创造力的旅程中取得丰硕的成果!

最后

💖 个人简介:人工智能领域研究生,目前主攻文本生成图像(text to image)方向

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文章来源:https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/135731011
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