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Stable Diffusion 3 モデルと Stable Image Core モデルには、推論呼び出しを行うための以下の推論パラメータとモデルレスポンスがあります。
Stable Diffusion 3 Large リクエストとレスポンス
リクエスト本文は、InvokeModel または InvokeModelWithResponseStream へのリクエストの body フィールドに渡されます。
モデル呼び出しリクエストの body フィールド
Stable Diffusion 3 Large モデルを使用して、InvokeModel を呼び出す場合は、以下のような JSON オブジェクトを、body フィールドに入力します。
{
'prompt': 'Create an image of a panda'
}モデル呼び出しレスポンスの body フィールド
Stable Diffusion 3 Large モデルを使用して InvokeModel 呼び出しを行うと、レスポンスは次のようになります。
{
'seeds': [2130420379],
"finish_reasons": [null],
"images": ["..."]
}null ではない終了理由のレスポンスは、以下のようになります。
{
"finish_reasons": ["Filter reason: prompt"]
}seeds – (文字列) モデルの画像生成に使用されるシードのリストです。
-
finish_reasons – リクエストがフィルタリングされたかどうかを示す列挙型です。
nullはリクエストが成功したことを示します。現在の可能な値:"Filter reason: prompt", "Filter reason: output image", "Filter reason: input image", "Inference error", null。 -
images – base64 文字列形式で生成された画像のリストです。
詳細については、https://platform.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation
Stability.ai Stable Diffusion 3 Large モデルには、テキストからイメージを生成する推論呼び出し向けに以下の推論パラメータが用意されています。
-
prompt – (文字列) 出力イメージに表示する内容です。要素、色、件名を明確に定義する強力でわかりやすいプロンプトは、より良い結果につながります。
最小値 最大値 0
10,000
任意フィールド
aspect_ratio – (文字列) 生成されたイメージのアスペクト比を制御します。このパラメータは、テキストからイメージへのリクエストにのみ有効です。デフォルトは 1:1 です。列挙型: 16:9、1:1、21:9、2:3、3:2、4:5、5:4、9:16、9:21。
-
mode – これがテキストからイメージ生成なのかイメージからイメージ生成なのかを制御します。これは、必要なパラメータに影響します。デフォルト値: テキストからイメージ。列挙型:
image-to-image、text-to-image。 -
output_format – 出力イメージの形式を指定します。サポートされている形式: JPEG、PNG。サポートされている寸法: 高さ 640～1,536 px、幅 640～1,536 px。
-
seed – (数値) 生成の「ランダム化」のガイドに使用される特定の値。(このパラメータを省略するか、0 を渡してランダムシードを使用します)。範囲は 0～4294967295 です。
-
negative_prompt – 出力イメージに表示したくないもののキーワード。最大: 10,000 文字。
import boto3
import json
import base64
import io
from PIL import Image
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-west-2')
response = bedrock.invoke_model(
modelId='stability.sd3-large-v1:0',
body=json.dumps({
'prompt': 'A car made out of vegetables.'
})
)
output_body = json.loads(response["body"].read().decode("utf-8"))
base64_output_image = output_body["images"][0]
image_data = base64.b64decode(base64_output_image)
image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
image.save("image.png")