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Stability.ai Diffusion 1.0 텍스트-이미지
Stability.ai Diffusion 1.0 모델에는 텍스트-이미지 추론 직접 호출을 생성하기 위한 다음의 추론 파라미터와 모델 응답이 있습니다.
요청 및 응답
요청 본문은 요청 body 필드에서 InvokeModel또는 으로 전달됩니다 InvokeModelWithResponseStream.
자세한 내용은 https://platform.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation
코드 예제
다음 예제는 Stability.ai Diffusion 1.0 모델 및 온디맨드 처리량을 사용하여 추론을 실행하는 방법을 보여 줍니다. 이 예제에서는 모델에 텍스트 프롬프트를 제출하고 모델에서 응답을 검색한 다음 마지막으로 이미지를 보여 줍니다.
# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 """ Shows how to generate an image with SDXL 1.0 (on demand). """ import base64 import io import json import logging import boto3 from PIL import Image from botocore.exceptions import ClientError class ImageError(Exception): "Custom exception for errors returned by SDXL" def __init__(self, message): self.message = message logger = logging.getLogger(__name__) logging.basicConfig(level=logging.INFO) def generate_image(model_id, body): """ Generate an image using SDXL 1.0 on demand. Args: model_id (str): The model ID to use. body (str) : The request body to use. Returns: image_bytes (bytes): The image generated by the model. """ logger.info("Generating image with SDXL model %s", model_id) bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime') accept = "application/json" content_type = "application/json" response = bedrock.invoke_model( body=body, modelId=model_id, accept=accept, contentType=content_type ) response_body = json.loads(response.get("body").read()) print(response_body['result']) base64_image = response_body.get("artifacts")[0].get("base64") base64_bytes = base64_image.encode('ascii') image_bytes = base64.b64decode(base64_bytes) finish_reason = response_body.get("artifacts")[0].get("finishReason") if finish_reason == 'ERROR' or finish_reason == 'CONTENT_FILTERED': raise ImageError(f"Image generation error. Error code is {finish_reason}") logger.info("Successfully generated image withvthe SDXL 1.0 model %s", model_id) return image_bytes def main(): """ Entrypoint for SDXL example. """ logging.basicConfig(level = logging.INFO, format = "%(levelname)s: %(message)s") model_id='stability.stable-diffusion-xl-v1' prompt="""Sri lanka tea plantation.""" # Create request body. body=json.dumps({ "text_prompts": [ { "text": prompt } ], "cfg_scale": 10, "seed": 0, "steps": 50, "samples" : 1, "style_preset" : "photographic" }) try: image_bytes=generate_image(model_id = model_id, body = body) image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) image.show() except ClientError as err: message=err.response["Error"]["Message"] logger.error("A client error occurred: %s", message) print("A client error occured: " + format(message)) except ImageError as err: logger.error(err.message) print(err.message) else: print(f"Finished generating text with SDXL model {model_id}.") if __name__ == "__main__": main()
