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요청 본문이 InvokeModel 또는 InvokeModelWithResponseStream에 대한 요청의 body 필드에 전달됩니다.
모델 간접 호출 요청 본문 필드
Stability AI Stable Diffusion Stable Image Core 모델을 사용하여 InvokeModel 직접 호출을 수행할 때 아래와 같은 모습의 JSON 객체로 본문 필드를 채웁니다.
{ 'prompt': 'Create an image of a panda' }
모델 간접 호출 응답 본문 필드
Stability AI Stable Diffusion Stable Image Core 모델을 사용하여 InvokeModel 직접 호출을 수행하면 응답의 모습은 다음과 같습니다.
{
'seeds': [2130420379],
'finish_reasons': [null],
'images': ['...']
}seeds - (문자열) 모델의 이미지를 생성하는 데 사용되는 시드 목록입니다.
-
finish_reasons – 요청이 필터링되었는지 여부를 나타내는 열거형입니다.
null은 요청이 성공했음을 나타냅니다. 현재 가능한 값:"Filter reason: prompt", "Filter reason: output image", "Filter reason: input image", "Inference error", null. -
images - base64 문자열 형식으로 생성된 이미지 목록입니다.
자세한 내용은 https://platform.stability.ai/docs/api-reference#tag/v1generation
Stable Image Core 모델에는 텍스트 투 이미지 추론 직접 호출을 위한 다음과 같은 추론 파라미터가 포함되어 있습니다.
text_prompt(필수) - 생성에 사용할 텍스트 프롬프트의 배열입니다. 각 요소는 프롬프트와 프롬프트에 대한 가중치가 포함된 JSON 객체입니다.
-
prompt - (문자열) 출력 이미지에서 확인하려는 내용입니다. 요소, 색상 및 주제를 명확하게 정의하는 강력하고 설명적인 프롬프트를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
최소 Maximum 0
10,000개
선택 필드
aspect_ratio – (문자열) 생성된 이미지의 종횡비를 제어합니다. 이 파라미터는 텍스트 투 이미지 요청에만 유효합니다. 기본값: 1:1. 열거형: 16:9, 1:1, 21:9, 2:3, 3:2, 4:5, 5:4, 9:16, 9:21.
-
mode - text-to-image로 설정하면 필요한 파라미터가 결정됩니다. 기본값: text-to-image. 열거형:
text-to-image -
output_format – 출력 이미지의 형식을 지정합니다. 지원되는 형식: JPEG, PNG. 지원되는 크기: 높이 640~1,536픽셀, 너비 640~1,536픽셀.
-
seed – (숫자) 생성의 '무작위성'을 안내하는 데 사용되는 특정 값입니다. (임의 시드를 사용하려면 이 파라미터를 생략하거나 0을 전달합니다.) 범위: 0~4294967295.
-
negative_prompt – 출력 이미지에서 보고 싶지 않은 항목의 키워드입니다. 최대: 10,000자.
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.stable-image-core-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")