aws-recipe-user 本記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム の12日目の記事です。
Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム ではAmazon Bedrockの基本的な概要から具体的な各モデルの作り方や事例紹介などを行っていきます。
はじめに
Amazon Bedrockは多くのサンプルアプリケーションを提供し、ユーザーがPlayground上で実際に試すことができるように設計されています。
今回は2023年12月現在33個公開されているExamplesの内、 Titan Image Generator G1 – Express の3つを紹介します。記事では、これらの例のプロンプトとレスポンスをわかりやすく日本語で紹介します。
記事はわかりやすさを優先してプロンプトやレスポンスを日本語にしておりますが、2023年12月時点ではTitanは英語でのみ動作します。
例１）テキストから画像を生成
このプロンプトは自然言語からリアルな画像を生成する。
実行すると、入力された文章に合わせて3つの画像が生成されます。
プロンプト
テーブルの上の青いリュックサック（blue backpack on a table）
レスポンス例
例２）画像からバリエーションを生成
入力画像のバリエーションを生成します。
先程と異なり、ベースとなる画像も追加して実行すると、類似する画像が3つ生成されます。
この場合、プロンプトより画像が優先されるようです。例えばプロンプトに「紙袋」とすると入力した画像のリュックサックが紙素材になります。
プロンプト
テーブルの上の青いリュックサック（blue backpack on a table）
レスポンス例
プロンプト
紙袋（paper bag）
レスポンス例
例３）インペインティングを使った入力画像のオブジェクト置換
入力画像の選択範囲にある色を変更します。
プロンプト
リュックサックを金色にする（Change backpack to gold）
レスポンス例
まとめ
この記事では、Amazon BedrockとそのPlayground上で利用できるTitan Image Generator – Expressを用いたサンプルアプリケーションの実例を紹介しました。画像生成だけでなく入力した画像をベースとした画像生成や色の置換という3つの具体的な事例を通じて、Titanの幅広い応用可能性を探求しました。
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